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智能的本质 :人工智能与机器人领域的64个大问题
点击:  作者:综合    来源:量子科学  发布时间:2018-05-31 11:04:23

 

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编辑推荐

《硅谷百年史》作者、斯坦福、伯克利客座教授皮埃罗·斯加鲁菲作品。

解释深度学习、神经网络、暴力计算型人工智能等技术的核心算法和本质。

以常识和发展史解释人工智能技术的现实与未来应用趋势。

中国人工智能协会副理事长作序解读,驭势科技吴甘沙等诚挚推荐。

机器正在改变我们每个普通人的生活,但智能究竟是什么,却很少有人去深度思考。

内容简介

在书中,作者从常识出发,对人工智能和机器人表达了很多“令人惊讶”而又让人深思的观点。

如果机器可以打造一个更美好的世界,这个世界为什么还需要我们?

深度学习是学习人类做过(过去时)的事情的技术。

在陪伴老年人方面,迄今为止先进的机器人都不如狗做得好。

永生终将成为一种待价而沽或是可租可借的服务,就像目前的云计算服务一样。

当我们研究如何创建智能机器时,我们指的是真正的“智能”还是“以愚蠢的方式服务于人类的智能”?

机器人类化的计划尚未成功,而人类的机器化则成果斐然。世界上还没有能创造另一个更高级机器的机器,是我们创造了更好的机器。

有两种方式可以实现图灵测试:*种,使机器变得像人一样聪明; 第二种,使人变得像机器一样愚蠢。

        ……

作者简介

皮埃罗·斯加鲁菲1980年意大利都灵大学数学系毕业,1982-1984年加入意大利的奥利维蒂公司(Olivetti)在硅谷的分公司任软件高级工程师。1984年,作为访问学者在哈佛大学做人工智能研究。1985-1990年创立该公司人工智能中心任经理。1991-1995年任奥利维硅谷科研中心经理。1995-1996年,皮埃罗作为访问学者在斯坦福大学人工智能实验室深造心智论。1999-2003年曾在硅谷第一家人工智能初创公司IntelliCorp 任职高级总体师。其研究项目涉猎自适应系统,认知科学,专家系统,神经网络,自然语言处理等。2003年后从事软件咨询,业务涉及目标软件技术,电子商务和网站设计, 同时在加州大学伯克利分校、斯坦福和加州大学圣何塞分校兼职讲授认知论,心性学和知识史等。研究范围包括哲学,意识论和硅谷史。他兴趣广泛,其著述包括了认知模型到音乐史的广博学科。北京他山石智库首席科技顾问,中国美院客座教授。

 

 

第一章 人工智能的起源——历史、社会学与大脑

 

1.人工智能的社会学背景

2.人工智能简史(一):二进制、专家系统与逻辑派

3.人工智能简史(二):深度学习

4.人工智能简史(三):机器人来了

5.人工智能发展史的一些注解

6.人工智能研究的动机与假说

7.人脑模拟和智能

8.用身体来定义人类

9.智能来自童年

 

第二章 人工智能的现实与幻想——愚笨的机器、暴力计算型人工智能与奇点论

 

10.暴力计算型人工智能

11.暴力计算型人工智能不会开口说话

12.一项失败的试验

13.一种简单科学

14.最初的应用程序

15.不要被机器人所迷惑

16.消费者抱怨机器的愚笨:我们在退化吗

17.指数增长的产物:奇点

18.证据一览:加速进步的历史比较

19.对退步的辩护

 

第三章 人工智能的前景与问题

 

20.机器人时代的工作-第一部分:什么摧毁了工作

21.机器人时代的工作-第二部分:什么创造就业机会

22.机器人时代的工作-第三部分:共享经济

23.机器人时代的工作-第四部分:女佣原理

24.在进步的只是市场营销和时尚

25.人工智能的短期前景

26.既支持……又反对超人类智能的案例

27.什么是奇点的对立面

28.注意力集中的时长

29.你只是一个财务工具

 

第四章 人工智能与人类智能——人的机器化

 

30.语义学

31.机器的加速进化

32.非人类智能已经到来

33.超人类智能的意识

34.超人类智能的智能

35.结构化环境中的智能行为

36.人类被淘汰

37.保卫科技进步:增强智能

38.通用智能

39.电器的普及,智能与非智能

40.常识

41.事实上,我们并不思考

 

第五章 人工智能与人类永生——数字不朽、强人工智能与合成生物学

 

42.意识上传与数字不朽

43.机器不朽和云

44.推论:数字媒体不朽

45.长寿的神话

46.我们真的需要智能吗

 

第六章 人工智能的伦理与道德

 

47.道德问题:谁为机器的行为负责

48.机器智能的危害:机器信誉

49.机器智能的危险:机器的速度需要限制

50.机器智能的危险:妖魔化常识

51.机器智能的危害:你是别人盈利的工具

 

第七章 人工智能的未来方向

 

52.模拟VS数字

53.如何建立一个强人工智能

54.强人工智能的时间范围

55.如何找到突破口

56.真正的突破:合成生物学

57.小型化的未来:是下一个大的突破吗

5 8.计算的真正未来

 

第八章 人工智能与人类社会的未来

 

59.为什么讨论奇点是浪费时间,为什么我们需要A.I.

60.人类创造力的未来

61.媒介塑造大脑

62.物品的时代

63.为什么我不害怕人工智能的到来

64.人工智能时代的宗教

后 记

附录一 神经科学大事年表

附录二 人工智能大事年表

责任编辑:红星
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