智能的本质 人工智能与机器人领域的64个大问题

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  • 商品名称:智能的本质 人工智能与机器人领域的64个大问题
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  • 上架时间:2022-04-18

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**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。

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:第一种,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。
  ……
  这是一本人人都可以看懂,并一起思考机器智能与自身生活关系的科普读物。

目录:

第一章 人工智能的起源——历史、社会学与大脑//1
1.人工智能的社会学背景//2
2.人工智能简史(一):二进制、专家系统与逻辑派//5
3.人工智能简史(二):深度学习//9
4.人工智能简史(三):机器人来了//17
5.人工智能发展史的一些注解//20
6.人工智能研究的动机与假说//21
7.人脑模拟和智能//23
8.用身体来定义人类//23
9.智能来自童年//26
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//27
10.暴力计算型人工智能//28
11.暴力计算型人工智能不会开口说话//31
12.一项失败的试验//37
13.一种简单科学//38
14.最初的应用程序//45
15.不要被机器人所迷惑//47
16.消费者抱怨机器的愚笨:我们在退化吗//49
17.指数增长的产物:奇点//51
18.证据一览:加速进步的历史比较//56
19.对退步的辩护//66
第三章 人工智能的前景与问题//73
20.机器人时代的工作-第一部分:什么摧毁了工作//74
21.机器人时代的工作-第二部分:什么创造就业机会//77
22.机器人时代的工作-第三部分:共享经济//81
23.机器人时代的工作-第四部分:女佣原理//83
24.在进步的只是市场营销和时尚//86
25.人工智能的短期前景//89
26.既支持……又反对超人类智能的案例//94
27.什么是奇点的对立面//99
28.注意力集中的时长//102
29.你只是一个财务工具//104
第四章 人工智能与人类智能——人的机器化//107
30.语义学//108
31.机器的加速进化//114
32.非人类智能已经到来//116
33.超人类智能的意识//118
34.超人类智能的智能//120
35.结构化环境中的智能行为//120
36.人类被淘汰 //128
37.保卫科技进步:增强智能//129
38.通用智能//131
39.电器的普及,智能与非智能//132
40.常识//134
41.事实上,我们并不思考//140
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//143
42.意识上传与数字不朽//144
43.机器不朽和云//147
44.推论:数字媒体不朽//149
45.长寿的神话//152
46.我们真的需要智能吗//159
第六章 人工智能的伦理与道德//163
47.道德问题:谁为机器的行为负责//164
48.机器智能的危害:机器信誉//166
49.机器智能的危险:机器的速度需要限制吗//169
50.机器智能的危险:妖魔化常识//169
51.机器智能的危害:你是别人盈利的工具//170
第七章 人工智能的未来方向//173
52.模拟VS数字//174
53.如何建立一个强人工智能//178
54.强人工智能的时间范围//183
55.如何找到突破口//185
56.真正的突破:合成生物学//186
57.小型化的未来:是下一个大的突破吗//188
58.计算的真正未来//188
第八章 人工智能与人类社会的未来//191
59.为什么讨论奇点是浪费时间,为什么我们需要A.I.//192
60.人类创造力的未来//200
61.媒介塑造大脑//202
62.物品的时代//206
63.为什么我不害怕人工智能的到来//208
64.人工智能时代的宗教//210
后 记//213
附录一 神经科学大事年表//215
附录二 人工智能大事年表//221 

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