赫克托·莱韦斯克(Hector Levesque):
多伦多大学计算机系教授、加拿大学者、人工智能研究专家,多年来致力于人工智能的研究,主要研究方向为人工智能的知识表现和推理。赫克托·莱韦斯克已发表60多篇研究论文,其中4篇获得国际人工智能协会最佳论文奖,1篇获国际人工智能协会经典论文奖。莱韦斯克还是国际人工智能协会执行理事会成员、加拿大皇家学会成员及多个杂志的编委会成员。
发表于2024-11-22
人工智能的进化 2024 pdf epub mobi 电子书
人工智能的书籍千百种,从各个角度来研究的都不尽相同,而这本书旨在从人工智能的角度探讨人类的心智。很难理解,这就好像偶像剧里的数学大神,用那些我们搞不懂的算式在噼里啪啦算着爱情的公式一样,让人叹为观止,可是~~宝宝看不懂啊! 所以我首先要明白的是,为什么作者要把...
评分从工厂的机器工人到无人驾驶汽车,再到阿尔法狗战胜世界第一象棋手,我们似乎已经身处高新技术所营造的美丽新世界,以至于谈论人工智能,远非只是时髦,更是一种政治正确,它被目为国家安全与民族复兴的发展方向。然而,另一方面,我们也能够听见相反的声音,部分人士对技术表...
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图书标签: 人工智能 科普 计算机 2018 科学 未来研究 金融科技 认知科学
这是一本探讨人工智能或计算机思维如何形成的科普读物。如果把计算机当成一个主体,它获得人工智能的过程实际上就是一个学习“计算机语言”的过程。那么,计算机的学习过程与人的学习过程有何不同?两者之间是怎样的关系?如何实现计算机的学习行为?计算机的学习过程对人的思维形成有何启发?这些问题都可以在本书找到富有启发性的分析。
作者在巨型拼图一章中就指出了现在不同流派的问题,都自信地认为解决了自己的问题就会解决整个问题,实际他们都只是巨大拼图中的一块,而这一点奠定了整本书的基调。作者分析了现有的心理学方法和神经学方法的困难,所以从智能行为这一点来阐述人工智能现在应该遵循的发展道路和重点。从手写识别等例子得出了不是所有智能行为都是依托于知识,这部分场景是现在的机器学习和深度学习能够处理,但是对于其他大量需要知识的行为和场景这些手段则略显无力,所以作者期望人工智能发展回到初期的GOFAI,同时使用威诺格拉德模式测试而不是图灵测试来代替测试机器是否展现出了智能这一可观察行为。在大家都认为机器学习和深度学习都是未来的时候,作者给泼了一盆冷水,受不受用就看以下的发展了。中文版的翻译就是在搞事情,侧重点在Real AI。
评分印象最深刻的是海伦凯勒那一段,以字母拼写而学习字母(语言),这个从小听到烂的故事,其实背后是书本智慧的学习的一种方式
评分还挺远。注释与参考文献值得一看
评分印象最深刻的是海伦凯勒那一段,以字母拼写而学习字母(语言),这个从小听到烂的故事,其实背后是书本智慧的学习的一种方式
评分在自适应机器学习(AML)赚足眼球的当下,重启关于老式人工智能(GOFAI)的讨论,极具启发性,观点也颇有见地。巨型拼图问题类似盲人摸象,现有的解决方案均有局限。winograd模式测试很有意思。长尾现象值得警惕。我们还远未到发展进程太快、以至于担心受到机器威胁的地步,反而有待更多实用场景召唤更多资金投入。翻译总体不错(除了“曾几何时”),“完爆”尤其精准哈哈哈。
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