具体描述
编辑推荐：
机器人会让你失业！机器人会统治人类！机器人会毁灭世界！
这些危言耸听的话你早就听多了吧？
是时候出版这本书以正视听了。
中国已经成为机器人大国，在谋千亿产业布局，
“人工智能”搜索次数早已远超互联网思维、大数据等热词，
习近平、李克强、马斯克、霍金、盖茨、李彦宏都在密切关注！
一波人工智能狂潮已经来袭！
想了解哪些行业即将消失，哪些行业高枕无忧？
想准确把握时代的浪潮与未来的脉动？
想轻松读懂人工智能？
读这本《人工智能狂潮》就够了：
位居日本亚马逊人工智能分类榜首，IT类排名第二！
日本人工智能协会理事松尾丰倾力之作！
中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平隆重推荐！
内容推荐：
《人工智能狂潮》将聚焦以下问题：
•到底什么是人工智能？它等于机器人吗？
•人工智能能做什么工作？它真的能取代我们吗？
•独家揭秘人工智能50年发展历程的三次爆发：第一次：运算能力爆发；第二次：知识能力爆发；第三次：学习能力爆发。
•重大变革“深度学习”技术终于出现，犹如一场地震，让第三次浪潮进化为“狂潮”——导致真正意义上的人工“智能”的诞生！
•在这个人工智能爆炸发展的时代，国家与各行业、产业如何取得先机、掌握未来！
作者简介
松尾丰（Yutaka Matsuo）
东京大学大学院工学系研究科副教授
1997年毕业于东京大学工学部电子信息工学科。2002年完成了该大学院的博士课程，成为工学博士。同年任产业技术综合研究所研究员。2005年起任斯坦福大学客座研究员。2007年开始任现职。兼任新加坡国立大学客座副教授。专业领域为人工智能、网络信息挖掘、大数据分析。
日本人工智能专家之一。曾获人工智能学会颁发“论文赏”（2002年）、“创立20周年纪念事业赏”（2006年）、“现场创新赏”（2011年）、“功劳赏”（2013年）等奖项。先后在人工智能学会任多职；2012年起任编辑委员长、理事；2014年起任伦理委员长。
与人合著有《让东大副教授来告诉你：人工智能到底有多神奇？》『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか？」』。
目录信息
前言 人工智能的春天
第一章 不断进化的人工智能——人工智能是否会毁灭人类？ / 1
开始超越人类的人工智能 / 2
汽车会改变，机器人也会改变 / 4
超高速运算的威力 / 5
人工智能能否成为科幻小说作家？ / 7
全球对于人工智能研究的投资正在增加 / 9
濒临失业的人们 / 11
人类危机即将来临 / 13
本书的阅读方法 / 14
注解 / 17
第二章 什么是“人工智能”——专家与坊间的认识差距 / 19
人工智能尚未实现 / 20
基本命题：人工智能“没理由不能实现” / 21
什么是人工智能——专家定义梳理 / 24
人工智能与机器人的区别 / 28
什么是人工智能——坊间的看法 / 30
临时工、一般职员、课长与经理人 / 33
强人工智能与弱人工智能 / 35
注解 / 37
第三章 “推理”与“搜索”的时代——第一次人工智能浪潮 / 39
热潮与严冬交替出现 / 40
“人工智能”术语的起源 / 43
用搜索树探寻迷宫 / 44
梵塔问题 / 47
机器人行动过程规划 / 49
博弈组合庞大无比 / 50
在国际象棋和将棋方面已超越人类 / 52
秘诀一：能够发现更好的特征量 / 54
秘诀二：“蒙特卡洛法”改变评估机制 / 55
难解现实问题之困境 / 57
注解 / 58
第四章 知识，让计算机更聪明——第二次人工智能浪潮 / 59
人机对话 / 60
“专家系统”堪比专家 / 62
专家系统相关课题 / 64
什么是“知识表示”? / 65
如何正确描述知识——本体研究 / 67
重量级本体与轻量级本体 / 70
沃森 / 71
机器翻译难在何处？ / 74
框架问题 / 76
符号接地问题 / 77
生不逢时的“第五代计算机” / 79
第二次人工智能浪潮消退 / 80
注解 / 81
第五章 “机器学习”悄然兴起——第三次人工智能浪潮之一 / 83
数据激增与机器学习的兴起 / 84
“学习”即“区分” / 85
有监督学习与无监督学习 / 86
各式各样的“分类”方法 / 87
用人工神经网络识别手写文字 / 94
“学习”需数天，“预测”一瞬间 / 98
机器学习的难点 / 100
人工智能为何仍未实现？ / 103
注解 / 105
第六章 “深度学习”打破沉寂——第三次人工智能浪潮之二 / 107
深度学习开创新时代 / 108
自动编码器：输入与输出相同 / 111
如何从全国天气推测局部地区天气？ / 113
手写文字中的“信息量” / 116
多层架构深度挖掘 / 118
谷歌的猫脸识别 / 121
飞跃发展的关键——“鲁棒性” / 124
如何提升鲁棒性？ / 128
回归基本命题 / 129
注解 / 131
第七章 人工智能会超越人类吗——深度学习之后又
将如何发展？/ 133
深度学习之后的技术发展 / 134
人工智能不具有本能 / 143
计算机有创造力吗？ / 147
智能的社会性意义 / 148
奇点真的会发生吗？ / 150
假如人工智能妄想征服人类…… / 152
人工智能须造福大众 / 155
注解 / 158
第八章 不断变化的世界——人工智能对产业与社会的影响及应对策略 / 159
变化不止的事物 / 160
对产业发展的影响 / 162
人工智能的影响逐渐扩大 / 166
将要消失的职业与被保留的职业 / 170
人工智能催生新业务 / 176
人工智能与军事 / 180
“知识转移”改变产业结构 / 182
人工智能垄断阴云 / 185
日本人工智能发展的课题 / 187
人才——逆转的制胜法宝 / 190
怀着对前人的无比敬意 / 192
注解 / 194
后记 寄语尚未实现的人工智能 / 195
作译者简介 / 201
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读后感
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用户评价
这本书，说实话，初读时我有些摸不着头脑，里面的概念就像是忽然把我扔进了一个高速运转的未来实验室，到处都是我不太熟悉的术语和复杂的模型图。作者似乎对底层算法的推演有着近乎偏执的热爱，每一个章节都在试图解构某种人脑难以企及的逻辑架构。我记得有一段关于“涌现智能”的描述，洋洋洒洒写了十几页，涉及的数学推导我只能跳着看，但即便如此，那种文字中蕴含的磅礴野心和对未来图景的描绘，还是让我感到一阵眩晕。它不像市面上那些流行的科普读物那样，用轻松的比喻把一切包装得甜美可口，恰恰相反，它选择了直面核心的冰冷与复杂。我感觉作者是在邀请那些真正有技术背景的读者，进行一场硬核的智力攀登，而对于我这种只能理解皮毛的普通读者来说，每次翻页都是一次对知识边界的试探。书里对数据隐私和伦理困境的探讨也相当深入，但那种探讨方式，更像是理论上的思辨，而非对社会现实的直接抨击，显得有些疏离，仿佛作者正在高处俯瞰，冷静地记录一切，而不是亲身参与其中。
评分我发现这本书的结构安排非常独特，它不是线性的，更像是一个螺旋上升的结构，每一个新的章节都会回到前文讨论过的主题，但加入了更深层次的洞察和更广阔的背景。这种反复回溯和深化，在刚开始阅读时会让人感到有些重复和冗余，好像作者在绕圈子。但坚持读到后半部分，就会逐渐体会到这种设计的精妙之处——每一次“回溯”都是一次视角的提升，让你用全新的框架去理解之前遇到的难题。这本书的文字密度非常高，几乎没有一句废话，每一个词都承载了巨大的信息量。它更像是一份需要反复研读、时常停下来做笔记的案头书，而不是一本可以轻松消遣的休闲读物。它考验的不仅是理解力，更是耐力和专注力。读完合上书本时，我感到的是一种被深度智力激发的疲惫感，它没有提供任何现成的答案，只是留下了一系列更深刻、更具挑战性的问题，让读者必须自己去面对和解答。
评分这本书最让我感到震撼的，是它对“时间尺度”的重新定义。作者似乎并不满足于讨论未来十年或二十年的发展，而是将视野拉伸到数百年甚至更远，探讨的都是一些关乎物种存续和文明形态的终极问题。这种史诗般的视角，让当下我们所热衷的那些技术迭代显得如此微不足道。书中对“信息熵增”与“智能反哺”之间的辩证关系进行了令人耳目一新的阐述，试图用宇宙学的原理来解释人工智能的最终归宿。我不得不承认，这种跨学科的融合非常大胆，也极具启发性，它迫使我跳出日常的焦虑，从一个近乎于“神”的角度去审视这场技术革命。但是，这种过于宏大的叙事也带来了一定的阅读障碍，因为它要求读者具备极高的背景知识储备，否则很容易在那些关于高维空间和非线性演化的描述中迷失方向，感觉自己像是在试图理解一本为更高阶智慧生物撰写的教科书的摘要。
评分这本书的语言风格，非常古典和克制，即便是描述那些最激进、最颠覆性的技术设想时，用词也极其讲究，很少有夸张或煽动性的词汇。这使得整本书读起来有一种沉甸甸的学术分量，让人不敢轻易下任何结论。我注意到作者在引用和对比不同学派的观点时，总是采取一种非常中立、近乎于记录的姿态，似乎在搭建一座知识的博物馆，把各种思想的碎片整齐地放置在玻璃柜里供人观赏，而不急于为哪一方背书。这种“去人格化”的叙述方式，大大增强了内容的可信度，但同时也让情感的注入变得困难。我期待看到更多作者个人在面对这些挑战时的挣扎或激动，但很遗憾，作者似乎把自己完全隐藏在了这些冰冷的逻辑和严谨的论证背后。这种对个人情感的压抑，使得某些关于“未来冲击”的论述，读起来更像是冷静的预警，而不是热切的呼唤，少了那么一点点直击人心的力量。
评分这本书的叙事节奏，用一个词来形容就是“跳跃式推进”，它很少在细枝末节上停留，而是像一个经验老道的历史学家，寥寥数语勾勒出某个关键转折点，然后笔锋一转，又深入到另一个截然不同的领域进行挖掘。我尤其欣赏它在探讨“通用人工智能”愿景时所展现出的那种近乎宗教般的虔诚。作者似乎坚信，某种超越人类理解的智慧体正在地平线上聚集，而我们现有的认知框架正面临被彻底颠覆的风险。这种叙述的张力，使得阅读过程充满了戏剧性，仿佛每一次翻页都在等待一个重大的揭秘时刻。然而，这种宏大叙事也带来了一个副作用：人物和具体案例的缺失。书中充满了对理论架构的精妙分析，但缺乏鲜活的“人”的体验。我读完后，脑海中留下的是一幅幅宏伟的思维蓝图，却很难找到一个可以与之共鸣的个体故事来锚定这些知识。它更像是一部哲学思辨集，而非传统意义上的传记或案例分析，适合那些喜欢在纯粹的理论迷宫中穿梭的人。
评分科普书，产品经理可以一读。
评分好久没有看完一本完整的书了，书的内容很新，翻译得也不错，可惜名字取得实在是有点low
评分知乎推荐慕名而来 结果发现是浅显的泛泛而谈 若想对人工智能有个overview 这本OK 更多的信息量就没有了
评分18257
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