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未来呼啸而来八部曲
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建立常识库的三种方法

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2022-10-19 21:25:58
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  • 版权页
  • 总目录
  • 未来呼啸而来
    • 版权信息
    • 彼得·戴曼迪斯&史蒂芬·科特勒简介
    • 推荐序　指数型技术融合如何颠覆商业与生活
    • 献词
    • 目录
    • 前言　欢迎来到这个非凡的时代
    • 第1部分　指数型技术融合的加速器
    • 第1章　技术的融合
      • 第5章　零售业的未来
      • 第6章　广告业的未来
      • 第7章　娱乐业的未来
      • 第8章　教育业的未来
    • 第2章　飞速发展的9大指数型技术（一）
    • 致谢
    • 译者后记
  • AI3.0
    • 第3章　飞速发展的9大指数型技术（二）
    • 第4章　指数型技术融合带来的7大加速力量
    • 中文版序　今天的机器距离真正像人一样理解世界还有多远
    • 第一部分　若想对未来下注，先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能
      • 02　从神经网络到机器学习，谁都不是最后的解药
    • 致谢
  • 第9章　医疗保健业的未来
    • 编者按
    • 第10章　长寿业的未来
    • 推荐序
    • 引言
    • 第11章　商业的未来
      • 思想实验2：驾乘光束
      • 字母表的倒背难题，记忆是连贯有序的
      • 模式的结构
      • 大脑新皮质的统一模式
      • 联想因触发而生
      • 流向大脑新皮质模式识别器的数据本质
      • 从刷牙到写诗，不可或缺的记忆层级
      • 自联想和恒常性
      • 学习
      • 思想的语言
      • 梦的语言
      • 模型的根源
    • 第12章　食品业的未来
      • 新皮质的分层学习能力
      • 积木式神经元集合，思维模式识别的基础
      • 视觉皮质与通用算法
    • 05旧脑
      • 丘脑
      • 海马体
      • 小脑
      • 控制快乐与恐惧权
    • 第13章　亟待解决的5大风险
      • 脑模拟
      • 准确的沟通、记忆和计算能力
      • 创造力
      • 神经网络
      • 计算的通用性
      • 你必须有信仰
      • 爱情
      • 矢量量化
      • 冯·诺依曼结构
      • 我们能够意识到什么
      • 用隐马尔可夫模型解读你的思维
      • 按大脑核心算法进行创造性思考
      • 东方是东方，西方是西方
      • 进化（遗传）算法
      • 自由意志
      • 列表处理语言LISP
      • 本体意识
      • 分层记忆系统
      • 人工智能前沿：登上能力层级顶端
      • 创建人工大脑
    • 第14章　未来世界的5次大迁移
      • 生物医学
      • 信息传输
      • “量子计算能力缺失”论
      • 大脑研究与再造
      • “无意识”论
    • 后记
    • 注释
    • 后记　一个越来越富足的未来
  • 与机器人共舞
    • 中文版序
    • 前言
    • 序　等那一口仙气儿
      • 比尔·杜瓦尔，在AI和IA中游走的第一人
      • 机器智能时代的到来
      • 两大阵营的奇点之争：主人、奴隶还是伙伴
      • 特瑟的自动驾驶汽车挑战赛
      • 人机交互，机器的终极智慧
      • 问鼎冠军，威廉·惠特克的复仇
      • 悬而未决的伦理困境
      • 塞巴斯蒂安·特龙，用科技重塑交通系统
      • 谷歌无人驾驶汽车的诞生
      • 2014，无人驾驶汽车商业化元年
      • Mobileye，无人驾驶汽车的另一种可能
      • 应对分心，将人类完全排除在驾驶之外
      • 手推车难题，是否选择“更小的恶魔”
    • 译者序　未来智能：人有人用，机有机用
      • 技能错配，技术性失业的元凶
      • 奇点临近，人类会否被机器取代
      • 生产力之争，回归还是告别
    • 04 从寒冬到野蛮生长，人工智能的前世今生
      • 世界首个机器人Shakey，引爆人工智能大爆炸
      • 人机共生，AI与IA重塑的新世界
      • 约翰·麦卡锡，“人工智能”概念之父
      • AI vs.IA，数十年的科学家大战
      • 斯坦福大学人工智能实验室，语音识别技术滥觞
      • “理性主义”与“以人为本”之争
      • 汉斯·莫维拉克，人工智能最坚定的信徒
      • 拟人化界面，来自人机交互的冲击
      • 人工智能商业化的冬天
      • 软件助手，数字化生存之道
      • 像人脑一样思考，人工神经网络出现突破
      • 机器学习重燃人工智能研究
      • 人工智能再现巨浪
    • 引言　创造具有人类智能的机器，是一场重大的智力冒险
      • 让工具变成玩具
      • 从机械兽到机械展馆
      • 是伙伴不是敌人
      • 仿生机器人，进入极端环境作业
      • 虚拟机器人，更自由、更放松的人机交互
      • 安迪·鲁宾，移动机器人时代的预言家
      • 谷歌的机器人帝国计划
      • 巅峰之战：DARPA机器人挑战赛
      • 机械手，触摸的科学
      • 加里·布拉德斯基，将机器视觉技术融入机械手臂之中
      • 智能增强，以人类为中心重塑计算
    • 01　从起源到遭遇寒冬，心智是人工智能一直无法攻克的堡垒
      • 收购Siri，乔布斯的最后一件事情
      • 汤姆·格鲁伯，从建模知识到建模策略
      • Intraspect，流星般的人机交互系统
      • Web2.0，群体智慧改变一切
      • 亚当·奇耶，下一个恩格尔巴特
      • Siri核心创始团队的建立
      • 携手苹果，让人类与机器优雅地合作
    • 结语
      • 机器会接管世界吗
      • 答案，藏在人类科学家的决策中
  • 智能学习的未来
    • 03　从图灵测试到奇点之争，我们无法预测智能将带领我们去往何处
    • 测一测　关于智能学习的未来，你了解多少？
    • 各方赞誉
    • 推荐序　以人工智能助推发展人类智能
    • 中文版序　未来将是超级智能的世界
    • 第二部分　视觉识别：始终是“看”起来容易“做”起来难
      • 04　何人，何物，何时，何地，为何
      • 05　ConvNets和ImageNet，现代人工智能的基石
    • 第一部分　重新定义人类智能
      • 01　重新认识智能
        • 我们正在削弱人类智能
      • 02　人类的元认识，掌握有效学习的实质
        • 什么是知识
      • 03　人类的元智能，提升学习成果与认知表现
        • 认知与智能不能混为一谈
      • 04　人类智能的要素，强化人工智能取代不了的能力
        • 人工智能不是真正的智能
    • 第二部分　用人工智能解锁人类智能
      • 05　如何利用人工智能开发人类智能
        • 谁动了我的智能
      • 06　如何利用人工智能增强未来学习
        • 人工智能时代中的学习
      • 07　学习的升级，为应对人工智能时代做好准备
        • 教育和培训要以智能为基础
    • 技术解锁教育　应对智能学习的未来的关键思考
      • 建立批判性思维模型
      • 哪些工作最容易被人工智能取代
      • 人工智能助力教育进入“高铁时代”
      • 人工智能教育的挑战与未来
    • 致谢
  • 06　人类与机器学习的关键差距
    • 07　确保价值观一致，构建值得信赖、有道德的人工智能
    • 中文版序
    • 前言
    • 01 时间
      • 第三部分　游戏与推理：开发具有更接近人类水平的学习和推理能力的机器
      • 指令，人机交互的根本
      • 大数据，小模式
      • 告别数字健忘症
      • 连接整个世界
    • 08　强化学习，最重要的是学会给机器人奖励
      • 交互，雅努斯之神的两面
      • 超级自我意识
      • 至关重要的设计
      • 提修斯的船，身份认同的悖论
      • 是更多的控制，还是更多的自由
      • 我们的信息本性
      • 世界正变成一个信息圈
      • 将自我当作一个App
      • 信息圈，线上线下大融合
      • 处于空间中：位置VS.存在
      • 处于时间中：过时VS.衰老
      • 记忆和互动，束缚自我
      • 洞察力，数字时代的“凝视”
      • 透明身体与共享身体，医疗的未来
      • 什么才是教育真正需要解决的
    • 09　学会玩游戏，智能究竟从何而来
      • 图灵革命，第四次革命
      • 别样的自由
      • 愚蠢的聪明
      • 我们就是信息体
      • 信息摩擦，保护隐私的关键
      • 图灵测试与勒布纳人工智能奖
      • 进阶的人工智能
      • 匿名隐私，都市化的产物
      • 语义，人机间的一道门槛
      • 侵权与公平，授权的两面
      • 两类人工智能的故事
      • 为何隐私如此重要
      • 隐私，你身体的一部分
      • 远离身份“小偷”
    • 10　游戏只是手段，通用人工智能才是目标
      • 共享，人机关系新模式
      • 智能陪伴
      • 语义网，下一代网络
      • 云计算，挑战空间位置
      • 虚拟与现实世界的大融合
    • 08 政治
      • 第四部分　自然语言：让计算机理解它所“阅读”的内容
        • 12　机器翻译，仍然不能从人类理解的角度来理解图像与文字
      • 新型信息秩序？
      • 政治多智能体系统
      • 自由的基本伦理，新的“道德方程式”
      • 超历史时代的冲突与网络战争
    • 11　词语，以及与它一同出现的词
      • 绿色棋局
    • 结语
  • 13　虚拟助理——随便问我任何事情
    • 机器人与人工智能，下一个产业新风口
    • 中文版序
    • 前言
    • 第五部分　常识——人工智能打破意义障碍的关键
      • 比尔·杜瓦尔，在AI和IA中游走的第一人
      • 两大阵营的奇点之争：主人、奴隶还是伙伴
      • 人机交互，机器的终极智慧
      • 悬而未决的伦理困境
    • 14　正在学会“理解”的人工智能
      • 机器智能时代的到来
      • 诺伯特·维纳，一位科学家的反叛
      • 世界首个机器人Shakey，引爆人工智能大爆炸
      • 人机共生，AI与IA重塑的新世界
      • 特瑟的自动驾驶汽车挑战赛
      • 技能错配，技术性失业的元凶
      • 约翰·麦卡锡，“人工智能”概念之父
      • AI vs.IA，数十年的科学家大战
      • 问鼎冠军，威廉·惠特克的复仇
      • 奇点临近，人类会否被机器取代
      • 斯坦福大学人工智能实验室，语音识别技术滥觞
      • “理性主义”与“以人为本”之争
      • 塞巴斯蒂安·特龙，用科技重塑交通系统
      • 生产力之争，回归还是告别
      • 汉斯·莫维拉克，人工智能最坚定的信徒
      • 拟人化界面，来自人机交互的冲击
      • 谷歌无人驾驶汽车的诞生
      • 人工智能商业化的冬天
      • 软件助手，数字化生存之道
      • 2014，无人驾驶汽车商业化元年
      • 像人脑一样思考，人工神经网络出现突破
      • Mobileye，无人驾驶汽车的另一种可能
      • 机器学习重燃人工智能研究
      • 应对分心，将人类完全排除在驾驶之外
      • 人工智能再现巨浪
      • 手推车难题，是否选择“更小的恶魔”
    • 15　知识、抽象和类比，赋予人工智能核心常识
      • 让工具变成玩具
      • 从机械兽到机械展馆
      • 收购Siri，乔布斯的最后一件事情
      • 机器会接管世界吗
      • 是伙伴不是敌人
      • 仿生机器人，进入极端环境作业
      • 汤姆·格鲁伯，从建模知识到建模策略
      • 答案，藏在人类科学家的决策中
      • 虚拟机器人，更自由、更放松的人机交互
      • 安迪·鲁宾，移动机器人时代的预言家
      • Intraspect，流星般的人机交互系统
      • 谷歌的机器人帝国计划
      • Web2.0，群体智慧改变一切
      • 巅峰之战：DARPA机器人挑战赛
      • 亚当·奇耶，下一个恩格尔巴特
      • 机械手，触摸的科学
      • Siri核心创始团队的建立
      • 加里·布拉德斯基，将机器视觉技术融入机械手臂之中
      • 携手苹果，让人类与机器优雅地合作
      • 智能增强，以人类为中心重塑计算
  • 如何创造可信的AI
    • 结语　思考6个关键问题，激发人工智能的终极潜力
    • 赞誉
    • 推荐序　可信的AI
    • 注释
    • 第1章　AI该往何处走
      • 真的有可信的AI吗
    • 第2章　当下AI的9个风险
      • 机器人有暴力倾向吗
    • 第3章　深度学习的好与坏
      • 人工智能>机器学习>深度学习
    • 第4章　计算机若真有那么聪明，为什么还不会阅读
      • Talk to Books无法回答一切问题
    • 第5章　哪里有真正的机器人管家
      • 从扫地机器人到机器人管家
    • 第6章　从认知科学中获得的11个启示
      • 从认知科学中获得的11个启示
    • 第7章　常识，实现深度理解的关键
      • 建立常识库的三种方法
    • 第8章　创造可信的AI
      • 优秀的工程实践
    • 后记
    • 致谢
    • 推荐书目
    • 注释
    • 参考文献
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