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如何创造可信的AI

作者:盖瑞·马库斯

类别:《如何创造可信的AI》属于外国小说作品

最后更新:2023-08-23 02:58:22

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《如何创造可信的AI》简介: 当下的AI存在哪些风险?真的有可信的AI吗?理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距?如何构建人类和AI之间的信任?关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上,但要得到真正可信的AI,却远比想象的要复杂得多,超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解,而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图,对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家,同时还是心理学和神经科学教授,在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底,并敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时,他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下AI的弊端和局限性,《如何创造可信的AI》这本书正是马库斯对他关于人工智能观点的最佳总结。盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯从深度学习算法固有的缺陷出发,阐述了当下AI技术发展的桎梏,对当前AI的场景应用和研究范式中的问题进行了分析,他指出AI真正的问题在于信任,常识才是深度理解的关键。最终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示,以通用人工智能为发展目标,给出了未来AI技术的一种发展方向。
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《如何创造可信的AI》全文阅读

赞誉
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Talk to Books无法回答一切问题
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搜索引擎和语音虚拟助手的困惑
计算机不会阅读的三大原因
常识很重要
从扫地机器人到机器人管家
机器人管家必备的四个能力
认知模型和深度理解才是关键
从认知科学中获得的11个启示
2.认知大量利用内部表征
3.抽象和概括在认知中发挥着至关重要的作用
4.认知系统是高度结构化的
5.即便是看似简单的认知,有时也需要多种工具
6.人类思想和语言是由成分组成的
7.对世界的鲁棒理解,既需要自上向下的信息,也需要自下而上的信息
8.概念嵌于理论之中
9.因果关系是理解世界的基础
10.我们针对逐个的人和事件进行跟进
11.复杂的认知生物体并非白板一块
为机器赋予常识
建立常识库的三种方法
知识表征
通用人工智能应具备的常识
对AI造成挑战的普通物体
推理能力
常识,深度理解的关键
优秀的工程实践
用深度理解取代深度学习
赋予机器道德价值观
重启AI
后记
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