AIQ：不管你愿不愿意，现在已是AIQ比IQ、EQ更重要的时代 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024

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　　★美国亚马逊书店读者4颗星评价
　　★《华尔街日报》、《星期天泰晤士报》、《经济学人•商论》、畅销书《苹果橘子经济学》作者李维特、经济学大师泰勒•柯文好评强推

　　「终于有人站出来撰述这个划时代的主题了。」───《苹果橘子经济学》畅销作家 李维特

　　AI革命正在重塑我们的世界，就像工业革命重塑十九世纪的世界一样。「AIQ」，就是善用AI技术的能力，检测一个人能否善用AI来提升工作与生活的便利性，让自己过得更好。

　　AI不是科幻电影的机器人，而是「演算法」，无处不在且无时无刻都在「改变」我们的生活，例如医生用AI诊断和治疗癌症、银行用AI检测诈骗行为、电力公司用AI节能省电……有些改变带来莫大希望，包括高效完成繁复作业、提供更安全的工作场所与更完善的医疗保健、减少语言障碍等，但有些改变也敲醒警钟，例如就业机会减少、数据运用与个人隐私的拉锯，乃至AI导致错误决策却毋须承担责任。

　　因此，本书锁定三大面向，阐述「人机分工协作、共存互生再生」的重要：

　　一、想在世界立足，必须了解智慧机器如何运作，也就是「演算法」：几乎所有AI系统都遵循同样的「演算法流程」范本。

　　二、AI只说一种语言──数学语言。理解AI背后的数学运作，就会发现它不再神祕难解。作者保证：数学白痴也不用担心，人工智慧的数学非常简单！

　　三、AI不是威胁，人机不该对立，应思考如何共存共荣：人类可以利用机器克服内在的认知弱点，学习机器的运作逻辑，强化自身思考方式，如此一来，快乐、效率、成就感都能升级进化。

本书特色

　　1. AI关键发展史上，7个人类智慧影响人工智慧的故事

　　AI，其实是老智慧激出新创意，大幅降低改变世界的门槛，一个微小创意都可能改写商业逻辑、颠覆生活形态。透过程式语言女王、白衣天使南丁格尔、天才科学家牛顿、洋基传奇打者等人的故事，了解数据、机率与更好的思维方式。古早以前经过验证的先人创意，在以人工智慧为核心的新技术革命中，仍然扮演关键要角！

　　►Netflix称霸影音产业的创新商业模式「个人化推荐」，源自二战流亡数学家为拯救无数飞行员而发明的「生存推荐系统」。
　　►「宇宙有多大？」此流传数千年的大哉问，与「机器学习」大有关系，影响范围从小黄瓜分类、照片辨识乃至扫荡公厕卫生纸小偷。
　　►即时监控系统的诞生自牛顿最严重的一次「数学错误」，提醒我们在海量数据中「侦错」有多重要。
　　►「向电脑大声说出指令，任何商品都会被送到家门口」Alexa、Google Assistant智慧语音助理的成功，多亏60年代程式语言女王率先用英语成功与电脑沟通。

　　2. 解读促进AI发展的4大元素

　　站在巨人肩膀上，学习如何透过AI时代最关键的4大元素，培养利用AI解决实际问题的能力，大幅提升你的AIQ！

　　►速度更快的晶片
　　►有价值的巨量数据资料
　　►云端计算
　　►最重要的「创意」

　　3. 机器智慧（machine intelligence）新解！借助人工智慧之力「放大」人类智慧

　　学习机器的运作逻辑，用机器克服内在的认知弱点，强化自身思考方式，做出精准又有远见的决策──你对机器越了解，你的AIQ就越高。

名人推荐

　　陈昇玮▕ 台湾人工智慧学校执行长
　　葛如钧▕ 北科大互动设计系助理教授
　　郑国威▕ 泛科知识共同创办人
　　谢伯让▕ 脑科学家，《大脑简史》作者
　　史帝文．李维特▕《苹果橘子经济学》畅销作家
　　泰勒‧柯文▕ 经济学大师暨《再见，平庸世代》畅销作家

各界盛赞

　　虽然我不是电脑科学家，但人工智慧是我一直很关注的主题。为了制作泛科学院的「从零开始的 30 堂人工智慧必修课」，我在 2018 年 10 月到 12 月，密集地读了快 30 本人工智慧科普书，虽然这些书各有切入点，但也显出高度的一致性。正当我认为已经没有其他写法的时候，我看到《AIQ》这本书，大为惊艳。
　　本书作者不愧是名校的教育者，循序渐进且循循善诱，同时着重历史纵深与技术观念，让人工智慧卸下媒体套上的光环，以最原始、最核心的样貌，让读者能借着作者的铺陈获得最重要的AI思维，除了好看，我认为也是最适合做为教科书的人工智慧论述。我极为荣幸有机会推荐本书，也会将这本书列为我的课程的延伸必读好书。──────────郑国威，泛科知识共同创办人

　　你知道要如何找出战火下飞机的脆弱机身部位吗？你知道如何有效率地找到沉船吗？你知道如何找到消费者可能会喜欢的商品吗？最好的方式之一，不是闭门苦思推理，而是要透过人工智慧（大数据和条件机率），来帮你找出解答。在这个充满资讯的世界之中，除了IQ和EQ，未来的致胜能力还需要AIQ，也就是知道哪里可以使用AI，以及如何使用AI的能力。这本书中深入浅出的故事和描述，将为你打开一条道路，帮助你理解并运用AI。──────────谢伯让，脑科学家、《大脑简史》作者

　　终于有人站出来撰述这个划时代的主题了。本书探索驱动未来科技的创意发展史，令人惊叹，同时揭开背后核心概念的神祕面纱，以积极、有趣的视角，凝视人类创造力与功能强大的机器相结合，得以释放出无限潜力。──────────史帝文‧李维特（Steven D. Levitt），《苹果橘子经济学》共同作者

　　「角度新颖，充满独创见解（真不可思议）！针对AIQ这个主题作了出色的阐述。」──────────泰勒‧柯文（Tyler Cowen），经济学大师暨《再见，平庸世代》畅销作家

　　本书以行之有效的方法形塑AI的样貌，缩短它与读者的距离，譬如说，电脑只是解决相似问题比较快的工具。就像书名所示，AIQ一词结合了AI与IQ，强调人类必须两者兼得。──────────《华尔街日报》

　　论述严谨周全，却出奇地简单易读。完整说明AI 的实际发展与运用之余，也针对优劣得失恳切提出质疑……AIQ一书扮演着无可挑剔的「解释者」（explainer）角色，复杂难懂的主题变得简单明了，不仅勾勒出如何利用AI把事情做对做好的鲜明蓝图，同时清楚指出AI也会走错路。──────────Strategy + Business杂志

　　极富娱乐性与说服力。本书旨在说明人工智慧如何获致出色结果。两个作者就像兴奋又激动的技师，打开了一辆超跑的引擎盖开始解说，文字充满热情，数据科学（data science）在他们笔下变得平易近人又振奋人心。──────────《星期天泰晤士报》

　　波尔森和史考特带领我们一窥人工智慧和数据科学的葫芦里到底卖什么药，让我们明白大多数演算法的背后，其实是人类设法解决问题、试图让世界变得更美好的故事。本书对于电脑在生活各层面无所不在、彻底发挥影响力的这个时代，提出乐观的愿景，引人入胜。──────────麦可‧凯西（Michael J. Casey），麻省理工学院媒体实验室数位货币计画高级顾问、《真相机器》（The Truth Machine）共同作者

　　终于有讲述AI与数据科学概念的作者是货真价实的「数据行家」了！本书作者不仅戳破时下媒体膨风的观点与迷思，也清楚说明屡屡缴出亮眼成绩的演算法背后有何概念，以及如何运用巨量数据来建置演算法。不过，他们也很清楚演算法的限制与潜藏的风险，因此唿吁我们的社会必须仔细审视、甚至规范演算法的用途。故事好看，细节说明恰到好处，一读就停不下来：我自己也获益良多。──────────大卫．史匹格哈特尔（David Spiegelhalter），剑桥大学统计实验室公众理解风险中心（Public Understanding of Risk）温顿教授（Winton Professor）
 

作者简介

尼克‧波尔森Nick Polson

　　芝加哥大学布斯商学院（Chicago Booth School of Business）计量经济学和统计学教授，钻研领域包括人工智慧、贝氏统计学和深度学习，经常在国际会议上发表演讲。现居芝加哥。

詹姆士‧史考特James Scott

　　德州大学奥斯汀分校统计学副教授。取得马歇尔奖学金之后在剑桥大学主修数学，2009年于杜克大学取得统计学博士学位。目前发表超过45篇同侪审查的学术文章，同时进行许多跨领域的研究合作，帮助合作者了解自家领域数据的力量。史考特与妻子艾碧盖尔（Abigail）现居德州奥斯汀市。

译者简介

何玉方

　　英国兰卡斯特大学（Lancaster University）应用语言学博士，专研文体风格学，现居英国从事教学研究，兼职翻译，译着有《统计数字：是事实，还是谎言？》（Damned Lies and Statistics）、《动物农庄求生计》（How Stella Saved the Farm）、《人性公式大接管》（The Formula: How Algorithms Solve All Our Problem...and Create More）等书。

各界好评
推荐序∣「从前、从前……」凡是都有个从前，AI也是────葛如钧
 
序章
AI究竟是什么？
我们如何走到今天这一步？
AI焦虑症
浅谈AI与数学二三事
 
第一章 看出沉默证据的流亡数学家
二战英雄暨统计学家亚伯拉罕•沃德
真相，其实在未返航的军机上
被忽略的数据：别让看不见的唬了你
未返航的轰炸机，未知的用户评分
隐藏特征所道出的真相──关于用户和Netflix
推荐引擎带来的正负效应
 
第二章 洞烛幽微的女天文学家
输入与输出：机器如何识别模式？
重大天文发现
在数据中运用预测规则
超越线性模型
 
第三章 牧师、潜艇与自驾车
机器人革命
寻找失踪潜舰就像定位自己的位置？
贝氏定理──从牧师到机器人
贝氏定理如何让人更聪明？
Column∣贝氏定理的数学公式
 
第四章 奇异恩典──神奇的程式语言女王
两大创新革命
程式语言女王──葛丽丝•霍普
自然语言革命：从Grace 到Alexa    
1980～2010年：统计自然语言处理如何发展
文字如何转换成数字
 
第五章 英国皇家铸币厂的天才
牛顿的第二事业
货币样本年度验测
Column∣平方根法则
人工智慧时代的异常检测
数位时代的魔球   
 
第六章 提灯巡房天使──南丁格尔
克里米亚的天使
南丁格尔对数据科学的贡献
AI时代可避免的伤害
AI足以拯救一切？
远距医疗
下一步如何发展？
 
第七章 洋基快艇
迪马乔的故事与轻率推断的后果
运算模式失效
运算模式也会老化
假设偏差，结果误差
 
致谢
原文附註
附录：中英名词对照表

序章

笔者两人每年在课堂上讲授数据科学，教过无数学生，他们都对人工智慧（Artificial Intelligence, AI）惊叹不已，也提出很棒的问题：无人自动驾驶汽车是怎么办到的？Alexa智慧语音助理如何听懂我说的话？Spotify音乐串流服务怎么挑选出符合我喜好的播放列表？Facebook如何在我上传的照片中识别我的朋友？我们的学生已然明白人工智慧不再是未来的科幻机器人，而是发生在此时此刻，正在用智慧型手机逐步改变世界。大家都想了解AI，也都希望躬逢其盛。

除了我们的学生之外，全球龙头企业也都热衷于AI的发展，像是美国的亚马逊、Facebook、Google，以及中国的百度、腾讯、阿里巴巴等。各位可能听过，各大知名科技公司为寻求AI人才，正在进行一场昂贵的全球装备竞赛，因为他们认为这攸关未来的生存发展。多年来，他们提供超过30万美元的高薪、比学术界更高级的咖啡，来招揽刚取得博士学位的新鲜人。时至今日，不只高科技巨头，只要是必须面对巨量数据的各大公司行号，如保险业、石油业等，都纷纷祭出高薪、搬出顶级浓缩咖啡机，积极延揽AI人才。

然而，尽管这场装备竞赛真实上演，笔者认为现今的人工智慧发展有着一股更强大的趋势，逐渐向外扩散传播，而不是集中发展。每家高科技公司的确都在努力网罗数学和程式编码人才，但同时，人工智慧背后的基础技术和思想也正以惊人的速度传播，遍及小公司、其他的经济体、世界各地的业余爱好者、程式开发人员、科学家以及研究员。这种全民化的趋势是让现今学生振奋不已的最重要因素，因为他们正在思考大量的问题，迫切需要精准的人工智慧解决方案。

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