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[美] 蓋瑞·馬庫斯龍誌勇

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發表於2025-03-10

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圖書介紹

2020-5-31 平裝 9787572200526

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圖書描述

蓋瑞·馬庫斯（Gary Marcus），新矽榖機器人創業公司AI首席執行官兼創始人。機器學習公司“幾何智能”首席執行官兼創始人，該公司於2016年被優步收購，隨後馬庫斯在優步創立瞭人工智能實驗室。紐約大學心理學和神經科學教授。研究方嚮跨越人類和動物的行為，涉及神經科學、心理學、人工智能等多個領域。1994年於麻省理工學院博士畢業，師從心理學大師史蒂芬·平剋。

歐內斯特·戴維斯（Ernest Davis），紐約大學柯朗數學科學研究所計算機科學教授，人工智能領域科學傢。

當下的AI存在哪些風險？真的有可信的AI嗎？理想的AI與現實的AI之間究竟存在哪些差距？如何構建人類和AI之間的信任？

關於人工智能的炒作總是甚囂塵上，但要得到真正可信的AI，卻遠比想象的要復雜得多，超級智能的時代還遠沒有到來。創造真正可信的AI需要賦予機器常識和深度理解，而不是簡單地統計分析數據。本書勾勒瞭未來人工智能發展的最佳路綫圖，對當前人工智能的現狀進行瞭清晰且客觀的評估。

作者蓋瑞·馬庫斯是人工智能領域的專傢，同時還是心理學和神經科學教授，在計算機科學、認知科學、語言學、人工智能等領域都練就瞭相當深厚的學術功底，並敢於挑戰學術界的主流觀點。當整個人工智能學術界都在過分樂觀地高歌猛進時，他不斷撰文和發錶演講來指齣以深度學習為代錶的當下AI的弊端和局限性，《如何創造可信的AI》這本書正是馬庫斯對他關於人工智能觀點的最佳總結。

蓋瑞·馬庫斯和歐內斯特·戴維斯從深度學習算法固有的缺陷齣發，闡述瞭當下AI技術發展的桎梏，對當前AI的場景應用和研究範式中的問題進行瞭分析，他指齣AI真正的問題在於信任，常識纔是深度理解的關鍵。最終從認知科學中提煉齣瞭11條對人工智能發展方麵的啓示，以通用人工智能為發展目標，給齣瞭未來AI技術的一種發展方嚮。

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

第一次齣版後（好像是5月31日）10天第一時間讀完一本書。非常推薦給所有人工智能從業者，非從業者讀可能有些難度，盡管作者已經盡量科普。作者馬庫斯是認知科學和AI的先驅，是敢於硬剛Lecun等大佬的大俠，之前就已聽說其名，遂中文版齣來以後第一時間讀完（有電子版）。翻譯瑕不掩瑜。這是一本反思，他分析瞭為什麼僅靠深度學習難以抵達推理和因果，為什麼這些高級的智能因素如此重要，而業界現在實際上卻幾乎摸不著頭腦，老實說非常符閤我自己的思考。

評分☆☆☆☆☆

##警惕A.I. Hype

評分☆☆☆☆☆

##看瞭個寂寞開頭還行，感覺淺顯易懂地讓我這樣的技術小白瞭解瞭深度學習的問題，感覺再跟公司技術同學對話容易很多。後麵磨磨唧唧不知道要說啥，需要找人推薦這方麵的好書

評分☆☆☆☆☆

##很多批判挺有道理，人的智能是結構化的，多重的，有先驗的，而現在基於深度學習和大數據的人工智能偏離瞭這個路綫 1、拋開我們之前糾結的AI與人類的控製與被控製的關係，蓋瑞·馬庫斯從另一個角度重新解讀瞭AI。 2、與大多數人對AI理解相同的是，AI主導下的阿爾法狗是沒有輸贏的概念的，隻是會算。 3、AI可以理解信息，但還不能理解知識。 4、幫助AI建立因果邏輯的推理能力，將是未來AI的發展...

評分☆☆☆☆☆

##很有多關於閱讀推導的東西，會有一些啓發。

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