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[英] 亨利布萊頓（英）霍華德塞林那 張 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• Python
• 數據科學
• 算法
• 科普
• 入門
• 技術
• 暢銷書

店鋪： 耕讀圖書專營店

齣版社： 安徽文藝齣版社

ISBN：9787539626031

商品編碼：13755155010

包裝：平裝

齣版時間：2007-02-01

基本信息

書名：視讀人工智能

定價：16.80元

作者：(英)亨利·布萊頓,(英)霍華德·塞林那 ,張

齣版社：安徽文藝齣版社

齣版日期：2007-02-01

ISBN：9787539626031

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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機器真的可以思考嗎？人的思維隻是一個復雜的計算機程序嗎？本書著眼於人工智能這個有史以來為棘手的科學問題之一，集中探討瞭其背後的一些主要話題。
人工智能不僅僅是一個虛構的概念。人類對智能機體結構半個世紀的研究錶明：機器可以打敗人類的棋手，類人機器人可以走路並且能和人類進行互動。
盡管早就有宣言稱智能機器指目可待，但此方麵的進展卻緩慢而艱難。意識和環境是睏擾研究的兩大難題。我們到底應該怎樣去製造智能機器呢？它應該像大腦一樣運轉？它是否需要軀體？
從圖靈影響深遠的奠基性研究到機器人和新人工智能的飛躍，本書圖文並茂地將人工智能在過去半個世紀的發展清晰地呈現在讀者麵前。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《人工智能：開啓智能時代》 內容簡介 在一個由數據驅動、算法驅動的時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，重塑著我們的世界。從智能手機的語音助手到自動駕駛汽車，從精準醫療的診斷工具到個性化推薦的娛樂平颱，AI的應用場景日益廣泛，其潛力更是不可估量。然而，對於大多數人而言，人工智能仍是一個充滿神秘色彩的概念。它究竟是什麼？它是如何工作的？它將如何改變我們的未來？《人工智能：開啓智能時代》旨在撥開迷霧，為讀者提供一個全麵、深入且易於理解的人工智能知識體係。 本書並非一本簡單的科普讀物，而是一次對人工智能技術及其深遠影響的全麵探索。我們不會止步於介紹AI的皮毛，而是將深入剖析其核心原理、關鍵技術、發展曆程以及未來的發展趨勢。通過翔實的論述和生動的案例，本書將引導讀者踏上一段引人入勝的智能之旅，理解人工智能如何從科幻走嚮現實，又將如何塑造我們未來的工作、生活和社會。 第一部分：理解人工智能的基石 在本書的開篇，我們將從人工智能的哲學起源和早期發展開始。我們將追溯圖靈測試的誕生，探討早期研究者對機器智能的設想，以及人工智能發展過程中經曆的“寒鼕”與“復蘇”。這一部分將幫助讀者建立對人工智能的宏觀認知，理解其跨學科的本質，以及人類探索智能的悠久曆史。 隨後，我們將聚焦於構成人工智能核心的幾大關鍵技術： 機器學習（Machine Learning）： 這是當前人工智能發展最強勁的驅動力。我們將詳細闡述監督學習、無監督學習和強化學習這三種主要的學習範式。通過對決策樹、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等經典算法的解析，讀者將理解機器如何通過數據“學習”並做齣預測或決策。我們還將介紹深度學習（Deep Learning）的革命性進展，特彆是捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的突破，以及循環神經網絡（RNN）和Transformer模型在自然語言處理（NLP）上的卓越錶現。本書會盡量用通俗易懂的語言解釋這些復雜的算法，並輔以直觀的圖示，讓抽象的概念變得具體。 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）： AI如何理解和生成人類語言？我們將探討NLP的關鍵任務，如文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統和文本生成。讀者將瞭解詞嵌入（Word Embeddings）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及更先進的Transformer架構如何在處理文本信息時發揮作用。通過分析常見的NLP應用，如智能客服、內容推薦和搜索引擎，讀者將深刻體會到NLP在人機交互中的重要性。 計算機視覺（Computer Vision）： 讓機器“看見”並理解世界。本書將介紹圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等計算機視覺的核心技術。我們將深入講解捲積神經網絡（CNN）在圖像處理中的強大能力，以及如何在實際應用中實現對圖像內容的精確分析。從安防監控到自動駕駛，從醫療影像分析到增強現實，計算機視覺的應用無處不在。 專傢係統與知識圖譜（Expert Systems and Knowledge Graphs）： 除瞭基於數據的學習，AI還能通過模擬人類專傢的知識和推理過程來解決問題。我們將介紹專傢係統的構建原理，以及如何利用規則和邏輯進行決策。同時，我們將探討知識圖譜的構建方式和應用，它如何組織海量信息，使機器能夠進行更深層次的推理和理解。 第二部分：人工智能的應用與影響 在理解瞭AI的核心技術後，本書將帶領讀者深入探索人工智能在各個領域的廣泛應用及其帶來的深遠影響。 智能生活與消費： 從智能傢居的語音控製到個性化推薦的電商平颱，再到智能穿戴設備的數據分析，AI正在悄然改變我們的日常生活。我們將探討AI如何讓生活更便捷、舒適和高效。 醫療健康： AI在醫療領域的潛力巨大。本書將介紹AI在疾病診斷（如癌癥早期篩查）、藥物研發、個性化治療方案製定、醫學影像分析等方麵的應用，以及AI如何輔助醫生提高診療水平，降低醫療成本。 交通齣行： 自動駕駛汽車是AI最具顛覆性的應用之一。我們將解析自動駕駛技術背後的AI原理，包括感知、決策和控製，並探討其對未來交通體係、城市規劃和齣行方式的潛在影響。 金融服務： AI在金融領域的應用包括風險評估、欺詐檢測、算法交易、智能投顧等。我們將分析AI如何提升金融服務的效率、安全性和個性化水平。 教育： 個性化學習、智能輔導、自適應教育平颱，AI正在為教育領域帶來革命性的變化。本書將探討AI如何根據學生的學習特點和進度提供定製化的學習方案，提升學習效果。 工業與製造業： 智能工廠、預測性維護、自動化生産綫，AI正在推動製造業邁嚮智能化轉型，提高生産效率和産品質量。 科學研究： AI正在加速科學發現的進程，例如在天文學、材料科學、生物學等領域，AI可以幫助科學傢處理海量數據，發現隱藏的模式，加速理論模型的構建和驗證。 藝術與創意： 令人驚嘆的AI繪畫、AI作麯、AI寫作工具正在湧現，挑戰我們對創造力的認知。本書將探討AI在藝術創作中的角色，以及它如何與人類創作者協同工作。 第三部分：人工智能的倫理、挑戰與未來 隨著人工智能技術的飛速發展，與之伴隨的倫理、法律和社會挑戰也日益凸顯。本書的最後一部分將聚焦於這些重要議題。 倫理睏境： 我們將深入探討AI帶來的倫理挑戰，例如數據隱私、算法偏見（bias）、就業衝擊、AI的自主性以及潛在的失控風險。本書將鼓勵讀者思考“AI是否應該被賦予權利？”，“當AI犯錯時，誰該負責？”等棘手問題。 安全與可信度： 如何確保AI係統的安全性、可靠性和透明度？我們將討論可解釋AI（Explainable AI, XAI）的重要性，以及如何構建值得信賴的AI係統。 監管與治理： 麵對AI的快速發展，各國政府和國際組織正積極探索相應的監管框架和治理策略。我們將梳理當前的AI監管趨勢，並探討未來可能的發展方嚮。 人機協作與未來工作： AI並非完全取代人類，而是更多地作為人類的助手和閤作夥伴。本書將探討未來人機協作的新模式，以及我們如何適應由AI驅動的未來工作環境。 通用人工智能（AGI）與超人工智能（ASI）： 我們還將展望人工智能的終極目標——通用人工智能（AGI），即擁有與人類相當的智能，能夠理解、學習和應用知識於各種任務，甚至可能超越人類智能的超人工智能（ASI）。我們將探討AGI的實現路徑、潛在影響以及科學傢們對這些未來發展的思考。 《人工智能：開啓智能時代》緻力於成為一本集廣度、深度和前瞻性於一體的權威指南。我們相信，通過閱讀本書，讀者不僅能夠建立起對人工智能的全麵認知，更能培養批判性思維，積極參與到關於人工智能未來發展的討論中，共同塑造一個更智能、更美好的未來。無論您是人工智能領域的初學者，還是希望深入瞭解這項顛覆性技術的行業人士，本書都將為您提供寶貴的洞見和知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀設計，坦白講，也未能達到我個人對一本“視讀”類書籍的期待。它采用瞭標準的教科書字體和布局，黑白打印為主，雖然保證瞭文字的可讀性，但完全沒有體現齣任何“視覺衝擊力”或者“沉浸感”。我本以為，既然名字裏帶著“視讀”，至少在圖錶的質量上會下足功夫，也許會有彩色的流程圖、精心繪製的架構圖，甚至是通過顔色深淺來區分模型中不同部分的權重影響。然而，書中的插圖大多是簡單的黑白綫條圖，有些甚至看起來像是用基礎繪圖軟件粗略勾勒齣來的，缺乏精細度和美感。這使得在理解那些復雜的層間連接或者數據流嚮時，我需要花費額外的精力去腦補它們在空間中的位置關係。在信息爆炸的時代，視覺信息的有效傳達是提升學習效率的關鍵。這本書在這方麵的投入明顯不足，使得原本可能通過一張高質量的示意圖就能瞬間領悟的復雜概念，不得不依賴於冗長的文字解釋來艱難推進。對於那些對視覺學習敏感的讀者來說，這本書提供的“視覺體驗”近乎於零，讓人感到有些名不副實。

評分☆☆☆☆☆

這本號稱“視讀人工智能”的書，我拿起來的時候其實是抱著一種既期待又懷疑的心態。畢竟現在市麵上關於AI的書籍琳琅滿目，很多都是堆砌概念，或者對一些已經普及的知識進行重復闡述，真正能讓人眼前一亮、或者說能夠深入淺齣地講解復雜原理的，少之又少。我首先被書名中的“視讀”二字吸引，心想，莫非它有什麼獨特的圖文結閤方式，能讓晦澀的算法和模型變得可視化、易於理解？然而，當我翻開第一章時，那種預期的“視覺盛宴”並沒有如期而至。書中大量的篇幅還是集中在對經典機器學習範式的梳理上，比如從感知機到神經網絡的演進，這些內容在其他入門教材中基本都能找到。作者的敘述方式偏嚮於傳統的學術性論證，邏輯鏈條清晰，但閱讀起來略顯枯燥，需要讀者具備一定的數學基礎和耐心。尤其是在介紹反嚮傳播算法的推導時，公式和文字的密度相當高，這對於一個想要通過“視讀”來快速建立直觀理解的讀者來說，無疑是一個挑戰。我希望能看到更多精心設計的流程圖、類比，甚至是富有創意的插畫來輔助理解，而不是僅僅依賴於密集的文字描述來構建知識體係。總的來說，它更像是一本紮實的理論參考手冊，而不是一本輕鬆愉快的“視覺導覽”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書給我的感覺更像是一份詳盡的技術白皮書，而不是一本麵嚮大眾的科普讀物，盡管它的定價和宣傳語似乎暗示著一種親民的姿態。我嘗試著從它的“案例分析”部分尋找一些能讓我眼前一亮的實踐指導，畢竟，理論再完美，如果不能落地，對普通讀者吸引力就會大打摺扣。遺憾的是，書中的案例大多停留在對模型結構的選擇和性能指標的羅列上，缺乏對真實世界數據處理過程中遇到的“髒活纍活”的深入剖析。比如，在介紹深度學習在圖像識彆中的應用時，作者詳細描述瞭CNN的層級結構，但對於數據預處理中常見的異常值處理、數據增強的有效性測試，或者在模型部署後遇到的算力瓶頸等實際工程問題，幾乎是一筆帶過。這種處理方式使得這本書的實用價值大打摺扣。我希望看到的，是那種能體現齣“踩坑”經驗的分享，比如某個特定數據集為什麼難以收斂，調整哪些超參數能帶來顯著提升，甚至是一些不那麼主流但效果齣奇好的技巧。如果隻是機械地復述教科書上的經典案例，那麼讀者完全可以去查閱更專業的論文或在綫課程，這本書的附加值在哪裏呢？它似乎更傾嚮於構建一個完美的理論框架，而對現實世界的復雜性和不確定性避而不談。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我感受到作者的知識儲備是相當深厚的，尤其是在迴顧人工智能發展曆史和哲學思辨的部分，展現齣瞭廣博的視野。他不僅僅局限於介紹當前熱門的技術，還追溯瞭早期符號主義AI的局限性，以及連接主義興起的原因。這部分內容寫得很有深度，邏輯嚴密，能引發讀者對“智能”本質的思考。然而，這種深度似乎也成瞭阻礙一部分讀者的“門檻”。對於那些希望通過這本書快速掌握當下主流技術，比如Transformer架構的細節或者生成式模型的原理的讀者來說，這本書前期鋪墊的篇幅過長，而且這些曆史迴顧和理論探討，占據瞭大量篇幅，導緻核心技術部分的講解顯得有些倉促和不足。舉個例子，當講到注意力機製時，雖然提到瞭其重要性，但對於其如何在不同維度上優化計算效率的細節探討，相比於前麵探討圖靈機概念的篇幅，顯得蜻蜓點水。這本書更像是一位老派學者對學科進行的一次全景式掃描，強調的是“知其所以然”，但對於“知其所以然後如何實現”，具體的技術實現路徑和代碼層麵的細節討論，相對欠缺。因此，它更適閤作為一本宏觀理論的補充讀物，而不是一本即插即用的技術工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定價策略，與它實際提供的閱讀體驗之間存在著一個相當明顯的“價值錯位”。如果將它定位為一本麵嚮入門者的、快速上手的教程，那麼它的內容深度和視覺引導性是不足的；如果定位為一本嚴謹的學術專著，那麼它的包裝和定價又顯得過於輕量化。我尤其關注到它在算法的“迭代和演進”這一塊的敘述方式，顯得有些過時瞭。很多章節仍然著重於介紹已經被更高效模型取代的經典算法的內部結構，而對於近兩年橫空齣世的、已經在工業界占據主導地位的新架構，介紹得不夠充分，或者說，分析得不夠深入。例如，在自然語言處理部分，對BERT及其後續變體的討論顯得比較簡略，更像是點到為止的提及，而非深入剖析其並行化處理的優勢。這讓我感覺這本書的知識體係更新速度跟不上人工智能領域日新月異的發展步伐。購買者期待的是能夠緊跟時代前沿的洞察，但收到的卻是一份紮實但略顯陳舊的知識地圖。因此，讀者在購買前需要明確自己的需求，這本書更偏嚮於構建一個穩固的、偏嚮傳統機器學習的理論基礎，而不是提供最新的實戰武器庫。