★ 辨識一張圖片居然比訓練出AlphaGo還要難？
★ AI不止可以下棋，還能做法律諮詢？
★ AI也能當個稱職的批踢踢鄉民！
人工智慧一詞首度於1955年被提出，在二十一世紀的今天已普遍被認為是影響未來人類社會發展的關鍵技術。
人工智慧之父圖靈認為人工智慧可藉由模仿人類智慧，從符號邏輯的推導與知識結合達成，但這個方向的人工智慧並沒有獲得巨大的成功。而進化至今的人工智慧，是建構在以巨量資料和統計為基礎的機器學習與深度學習之上，二十一世紀的人工智慧早已聰明地滲透在你我生活中。
本書收錄臺大科學教育發展中心「探索基礎科學講座」的演說內容，主題圍繞「人工智慧」，將從機器學習、資料探勘、自然語言處理及電腦視覺重點切入，並重磅推出「AI嘉年華」，深入淺出人工智慧的基礎理論、方法、技術與應用，且看人工智慧將如何翻轉我們的社會，帶領我們前往智慧新世界。
◸完善的歷史發展軌跡
人工智慧是近年來的科技發展趨勢，本書以林守德教授開頭介紹人工智慧的發展歷史及其碰到的瓶頸，讓讀者瞭解：即使是現在大熱門的人工智慧也經歷過三次的寒冬。
◸先從基底打起！
以清晰圖像圖表整理，詳細介紹AI的各個領域：支撐向量、資料探勘、自然語言處理及電腦視覺，以基礎知識帶領讀者進入AI的世界。
◸為什麼要發展人工智慧？當然不是只為了下棋！
詩詞．法律．資訊工程．社群網路．電機工程．生醫產業．音樂產業
本書以多個領域介紹AI的應用，讓讀者一窺各界翹楚分享的秘辛及知識，顛覆你對AI的認知！
名人推薦
孫民Appier首席人工智慧科學家．清華大學電機工程學系副教授
張耀文台灣大學電機資訊學院院長
游直翰Appier執行長暨共同創辦人
黃彥男中央研究院資訊科技創新研究中心主任
廖弘源中央研究院資訊科學研究所所長
蔡明順台灣人工智慧學校代理執行長
賴尚宏臺灣微軟人工智慧研發中心首席研發總監．國立清華大學資訊工程學系教授
── 聯合推薦(依姓氏筆劃排序)
過去5到10年，人工智慧技術在語音辨識、影像辨識、自然語言等領域的大突破，帶來近年來各個產業的廣泛應用。然而當今人工智慧技術並非如大眾在電影中看到一樣的萬能，透過本書深入淺出的介紹，讓讀者更可以正確地選擇在日常生活中使用哪些智慧服務，並且將人工智慧適當地應用在工作場域中。──Appier首席人工智慧科學家．清華大學電機工程學系副教授孫民
人工智慧在商業決策中逐漸扮演著更關鍵的角色，結構化數據與組織心態的成熟也促使更多人工智慧創新應用出現。本書邀集了多位在人工智慧領域表現傑出的專家學者，引領讀者客觀地認識人工智慧的優勢與挑戰，是希望認識人工智慧、投入人工智慧領域的讀者不容錯過的好書！──Appier執行長暨共同創辦人游直翰
人類科技在過去兩百多年有很大的突破，包括蒸汽機、電力系統、電腦、網路、大數據及物聯網等發明及使用，都對我們的生活產生重大的改變。然而這些進步，可能遠不及10年來人工智慧科技所帶來的影響。《智慧新世界》一書邀集國內在人工智慧各領域研究的頂尖學者，探討人工智慧的關鍵技術及應用，讓讀者瞭解人工智慧目前及未來的發展，是一本很值得深入研讀的好書。──中央研究院資訊科技創新研究中心主任黃彥男
人工智慧知識的產業化與科普化是過去這三年，台灣人工智慧學校的使命與任務。本書匯集台灣最頂尖的人工智慧領域學者，帶你入門與鳥瞰人工智慧即將帶來的第四次工業革命，很適合人工智慧入門與宏觀的知識愛好者閱讀，我誠心推薦。－─台灣人工智慧學校代理執行長蔡明順
人工智慧這個名詞在過去幾年受到文明世界的高度關注， 人們在過去透過寫科幻小說或拍攝電影的方式，描述人類對未來世界的幻想情境，常見的情境通常是未來高度文明的世界中伴隨著極為先進的科技， 而且具有高度智慧的電腦在其中扮演著非常關鍵的角色， 甚至可決定人類的未來命運。但具有高度智慧的電腦能帶給人類怎麼樣的生活變化？或是我們希望人工智慧帶給人類社會什麼樣的好處？
在目前我們所認知的人工智慧技術發展下， 電腦或機器人即使具有高度智慧，應該還是以人類的指令為最優先，因為其唯一的目的在服務人類。透過提供使用者有用的輔助資訊，或是幫助人類解決問題，以給予人們更便利的生活。然而人工智慧的發展為了突破目前的限制需要大量標記的資料進行學習， 近年來有些先進的研究正慢慢從傳統的監督式學習往自主式學習來發展。若依照這個發展趨勢，部分具高度智慧的電腦已開始具有自主學習的能力，它們將會變得愈來愈聰明，甚至在未來也可能會具有自我的意識。當電腦經由自主學習所得的判斷結果跟人類的命令相互牴觸時，該如何規範電腦的判斷結果，會是一個很複雜的問題。由此可想而知，未來人工智慧的運用會牽涉到許多科技倫理的議題，該如何制定適當的科技倫理及法律來規範人工智慧的發展與使用，這對人類未來的科技文明發展來說是一個極為重要的課題。我們應集思廣益來制定完善的法律與倫理規範， 以導引人工智慧技術往正確且健全的方向發展。
過去一般民眾普遍對人工智慧技術的認識較不足， 而且對新技術的能力及其限制無法精確地掌握， 以致於社會尚未制定相關的法律及倫理規範以導引技術的發展。《智慧新世界》此書邀集國內在人工智慧各領域的頂尖學者專家， 以深入淺出的方式探討人工智慧多個重要且關鍵的領域，包括機器學習、電腦視覺、語音辨識、自然語言處理及大數據分析等。另外此書也探討一些人工智慧在不同領域的應用，包括醫學、生物基因、法律及音樂等領域，同時也透過許多實例描述目前人工智慧技術的問題。透過這種科普介紹的方式，可以讓一般不具相關技術背景的讀者對人工智慧有全面性的認識， 進而幫助我們思考人工智慧對於社會的影響，預期此書對於相關科技知識普及化可挹注一股強大的力量。
雖然人工智慧的研究至今已有超過60 年的歷史，就長遠來看我認為現在還處於發展的初期，未來還有很長的路要走；但隨著人工智慧的技術快速進展，相關應用日趨成熟，目前工業界在智慧語音對話、聊天機器人、人臉辨識、自動駕駛、精準醫療、智慧製造及智慧農業等領域已投注相當大的研發能量， 並且皆有將人工智慧應用至實際產品的成功案例。未來使用人工智慧技術的產品會愈來愈多，人工智慧正在以快速的腳步改變我們的生活。期許在可見的未來，我們將生活在一個智慧新世界，同時也是一個具高度人性考量的美麗新世界。──臺灣微軟人工智慧研發中心首席研發總監．國立清華大學資訊工程學系教授賴尚宏
具体描述
跨越藩篱：技术、哲学与人类命运的深度交织 本书深入探讨了人工智能（AI）自诞生之初至今的发展轨迹，聚焦于其在哲学、伦理和社会层面引发的深刻变革，并以前瞻性的视角审视了人类在面对这一强大力量时的选择与挑战。 第一部分：机器的黎明与逻辑的边界 本书首先回溯了计算科学的奠基时刻，并非聚焦于某一特定人物，而是描绘了一个集体智慧如何从抽象的数学推理中孕育出可执行的逻辑结构。我们细致考察了早期思想家如何试图将人类的思维过程——从形式逻辑到概率推理——系统化、机械化。 逻辑学的黄昏与概率的兴起： 早期的人工智能研究，深受数理逻辑的驱动，试图构建一套完备的公理系统来模拟“理性”。然而，现实世界的复杂性很快暴露了这种方法的局限性。本书随后转向对不确定性、模糊性和概率论的深入挖掘。我们分析了统计学、贝叶斯网络等方法如何逐步取代纯粹的符号逻辑，成为处理现实世界信息流的主导范式。这种范式的转变，不仅是技术的迭代，更是对“智能”本质认识的一次深刻修正：智能可能并非完美演绎，而是一种对不确定性的优雅管理。 知识的瓶颈与联结主义的复兴： 在“专家系统”的辉煌与随后的低谷中，我们探讨了知识工程的固有难题——知识获取的瓶颈。构建一个能涵盖人类所有领域知识的庞大数据库和推理引擎，在计算资源和知识表示上都遭遇了几乎不可逾越的障碍。随后，本书将笔锋转向了神经科学的启发，详细剖析了连接主义的回归。从感知机（Perceptron）的早期尝试到多层网络的设计，我们审视了这种模仿生物神经结构的计算模型如何为后续的深度学习浪潮埋下了伏笔。这里的重点在于，这些模型如何开始“学习”而非仅仅被“编程”，这标志着一种思维方式的根本性转变。 第二部分：数据的洪流与能力的涌现 随着计算能力的指数级增长和海量数据的积累，人工智能的研究进入了一个全新的纪元。本部分着重分析了现代AI范式，特别是深度学习，如何重塑了我们对机器能力的预期。 深度学习的结构与特性： 我们将深度学习视为一种多层次的特征提取机器。通过对卷积神经网络（CNNs）在视觉领域、循环神经网络（RNNs）在序列处理上的结构解析，我们阐释了机器如何从原始数据中自动发现、抽象和组合出高维度的表征。这种“自动特征工程”的能力，是使得AI能够处理语音识别、自然语言理解等复杂任务的关键。我们深入探讨了反向传播算法的数学基础，以及优化器如何引导网络穿越复杂的误差曲面，最终实现对世界的某种“理解”。 超越理解的涌现能力： 现代大型语言模型（LLMs）的出现，标志着AI能力实现了质的飞跃。本书细致分析了Transformer架构的创新性——特别是自注意力机制（Self-Attention）——如何有效地捕捉长距离依赖关系，使得模型能够处理和生成连贯、富有上下文关联的长篇文本。我们考察了“涌现能力”（Emergent Abilities）这一现象：即在模型规模达到某一阈值后，突然展现出的、预先未被明确编程的功能，如零样本学习（Zero-Shot Learning）或复杂推理。这引发了一个核心问题：这种涌现是否仅仅是统计模式的极致匹配，还是预示着某种更深层次的认知结构正在形成？ 第三部分：伦理的迷宫与社会重构 技术进步的速度，往往超越了社会、法律和哲学体系的适应能力。本书的第三部分将焦点转移到AI对人类社会结构、个体价值和未来治理的冲击上。 偏见、公平与透明度的挑战： AI系统并非诞生于真空，它们训练于人类历史和当前社会的既有数据。我们详细分析了数据中的系统性偏见（如种族、性别偏见）如何被算法固化和放大，导致决策过程的不公。本书深入探讨了解释性人工智能（XAI）的必要性与局限性，试图回答：当一个决策由数万亿个参数驱动时，我们如何要求“解释”？我们审视了“黑箱”问题对司法、信贷和医疗等关键领域的潜在威胁，并讨论了构建更具问责制和可审计性的AI系统的多方努力。 心智的边界与本体论的困境： 随着AI在创造性任务（艺术、音乐、写作）上的表现日益逼真，本书提出了关于心智与智能本质的哲学拷问。如果机器能够完美模仿人类的创造和情感表达，我们如何定义“原创性”、“意识”或“意图”？我们考察了功能主义、同一性理论等哲学流派在面对先进AI时的紧张关系，并讨论了机器是否可能拥有真正的“体验”或“目的”。这种本体论上的不确定性，直接影响到我们如何界定机器的权利和地位。 劳动力市场的重塑与治理的迫切性： 自动化不仅仅是取代重复性劳动，更开始深入到白领、创意和分析领域。本书不采取简单的悲观或乐观论调，而是分析了经济结构可能经历的“波浪式重组”：技能需求的快速变化、新兴行业的诞生，以及对全民基本收入或再培训机制的严肃讨论。在国际层面，我们审视了AI在军事、监控和地缘政治中的应用，强调了制定跨国AI治理框架的紧迫性，以确保技术发展符合人类的共同利益，避免“技术军备竞赛”的风险。 结论：人类在被定义的新世界中的位置 全书的终点在于对人类能动性的再确认。我们不是被动地接受技术浪潮的裹挟，而是主动的塑造者。本书倡导一种“审慎的乐观主义”——承认AI的巨大潜力，但坚决要求将人类的价值观、福祉和长远生存置于技术设计和部署的核心。真正的智慧，或许不在于能否复制思维，而在于如何有意识地选择我们希望创造的未来形态。未来的新世界，需要的是对技术边界的深刻理解，以及对人类自身目的的坚定锚定。
著者信息
作者簡介
臺大科學教育發展中心探索基礎科學系列講座
自1825年起，英國皇家科學院舉辦了「皇家科學耶誕講座」，以富有教育性、趣味性的方式，將科學知識介紹給社會大眾，提升英國學子、民眾的科學素養。無數的學者曾在此講座中講授科學知識，而除了在第二次世界大戰時曾暫停舉行外，這一具有古老傳統的科普講座，至今仍持續不斷。
臺灣大學科學教育發展中心自2009年起，師法「皇家科學耶誕講座」，舉辦「探索基礎科學講座」，借重學養與教學俱佳的科學大師們開講，與有志探索科學世界的朋友們共聚一堂。講座的主題與基礎科學知識緊密相連，每期輪流就數學、物理、化學、生命科學、地球科學各學門開闢講題，講師們仔細清楚的解說科學原理，許多非科學背景的聽眾們，也能迅速的進入科學世界，體會探索知識的樂趣。
本講講師群是臺灣學術界關於「人工智慧」研究的各方翹楚：
林守德
▸臺灣大學資訊工程學系教授．沛星科技首席機器學習科學家
林軒田
▸臺灣大學資訊工程學系教授
陳銘憲
▸臺灣大學電機工程學系特聘教授
陳信希
▸臺灣大學資訊工程學系特聘教授
莊永裕
▸臺灣大學資訊工程學系教授
邵軒磊
▸臺灣師範大學東亞學系副教授
李宏毅
▸臺灣大學電機工程學系副教授
李政德
▸成功大學數據科學研究所副教授
張智威
▸HTC健康醫療事業部總經理．史丹佛大學電腦系客座教授．日本SmartNews人工智慧顧問
陳倩瑜
▸臺灣大學生物產業機電工程學系教授
楊奕軒
▸中央研究院資訊科技創新研究中心副研究員
臺大科學教育發展中心探索基礎科學系列講座
自1825年起，英國皇家科學院舉辦了「皇家科學耶誕講座」，以富有教育性、趣味性的方式，將科學知識介紹給社會大眾，提升英國學子、民眾的科學素養。無數的學者曾在此講座中講授科學知識，而除了在第二次世界大戰時曾暫停舉行外，這一具有古老傳統的科普講座，至今仍持續不斷。
臺灣大學科學教育發展中心自2009年起，師法「皇家科學耶誕講座」，舉辦「探索基礎科學講座」，借重學養與教學俱佳的科學大師們開講，與有志探索科學世界的朋友們共聚一堂。講座的主題與基礎科學知識緊密相連，每期輪流就數學、物理、化學、生命科學、地球科學各學門開闢講題，講師們仔細清楚的解說科學原理，許多非科學背景的聽眾們，也能迅速的進入科學世界，體會探索知識的樂趣。
本講講師群是臺灣學術界關於「人工智慧」研究的各方翹楚：
林守德
▸臺灣大學資訊工程學系教授．沛星科技首席機器學習科學家
林軒田
▸臺灣大學資訊工程學系教授
陳銘憲
▸臺灣大學電機工程學系特聘教授
陳信希
▸臺灣大學資訊工程學系特聘教授
莊永裕
▸臺灣大學資訊工程學系教授
邵軒磊
▸臺灣師範大學東亞學系副教授
李宏毅
▸臺灣大學電機工程學系副教授
李政德
▸成功大學數據科學研究所副教授
張智威
▸HTC健康醫療事業部總經理．史丹佛大學電腦系客座教授．日本SmartNews人工智慧顧問
陳倩瑜
▸臺灣大學生物產業機電工程學系教授
楊奕軒
▸中央研究院資訊科技創新研究中心副研究員
图书目录
CHAPTER１當人類智慧碰到人工智慧 林守德
CHAPTER２開發機器的學習潛能——鑽牛角尖或舉一反三？ 林軒田
CHAPTER３鑑往知來——由茫茫過往數據中，淘出新知 陳銘憲
CHAPTER４子非人，安知人之語？——談自然語言處理 陳信希
CHAPTER５電腦視覺——一場做了五十年的暑假作業 莊永裕
｜AI嘉年華｜
CHAPTER６用人工智慧解答法律問題 邵軒磊
CHAPTER７機器如何聽懂我們說的話？ 李宏毅
CHAPTER８大數據中的小世界——連結你我的社群網路 李政德
CHAPTER９與數據拔河——AI的應許和限制 張智威
CHAPTER１０用人工智慧探索DNA中的調控密碼 陳倩瑜
CHAPTER１１人工智慧與音樂科技 楊奕軒
CHAPTER２開發機器的學習潛能——鑽牛角尖或舉一反三？ 林軒田
CHAPTER３鑑往知來——由茫茫過往數據中，淘出新知 陳銘憲
CHAPTER４子非人，安知人之語？——談自然語言處理 陳信希
CHAPTER５電腦視覺——一場做了五十年的暑假作業 莊永裕
｜AI嘉年華｜
CHAPTER６用人工智慧解答法律問題 邵軒磊
CHAPTER７機器如何聽懂我們說的話？ 李宏毅
CHAPTER８大數據中的小世界——連結你我的社群網路 李政德
CHAPTER９與數據拔河——AI的應許和限制 張智威
CHAPTER１０用人工智慧探索DNA中的調控密碼 陳倩瑜
CHAPTER１１人工智慧與音樂科技 楊奕軒
图书试读
序
很多人初次接觸人工智慧是來自電影或動漫小說的啟發， 於是很自然地認為那些可以跟人類對話、擁有自我意識，而且往往無所不知、無所不能的「東西」就是所謂的人工智慧；然而，細究起來人類的智慧其實有很多的面向，從基礎視聽的「認知與辨識能力」，到說與寫的「表達能力」， 以及肢體協調的「運動能力」， 甚至理解自我存在的「意識能力」，都可以當作智慧的表徵。到底目前的AI 擁有什麼面向的智慧？它又是藉由什麼樣的機制成就這樣的智慧？這是《智慧新世界》這本書主要闡述的方向。
本書開宗明義就來探討「人工智慧與人類智慧的異同」，闡述不同層次的人工智慧。「弱人工智慧」強調電腦的智慧的產生與運作模式不必和人類一樣，只要它能夠達成「外顯上似乎是有智慧」之目的即可；而「強人工智慧」希望電腦產生智慧，且思維運作模式要與人類相仿，甚至希望電腦可以產生自我意識。在近年來人工智慧的突破，例如DeepMind 的AlphaGo 以及IBM 的Watson，可以稱為弱人工智慧的大躍進；然而，我們離一個「類人類」的強人工智慧還有一條很長的路要走。於是，專家學者們試圖分進合擊、個個擊破，將不同面向的問題一一處理：有的研究著重在機器的視覺，有的研究著重在語言的理解與處理，有人著重在大量資料的探勘與分析，也有人研究根本的機器學習相關技術。本書邀集了國內在不同AI 次領域的重量級學者，一一道出在他們的領域裡，AI到底解決了什麼樣的問題，以及如何解決這些問題。
除了希望讓電腦更聰明之外， 大家也開始發想如何能夠應用這些厲害的人工智慧幫助人類解決一些實際的問題，於是乎許多新興的AI 應用應運而生：例如用AI 幫助法律人從事法律的判決、瞭解社群生成的機制以及運作的緣由、解構複雜基因背後的祕密、甚至在音樂的作詞作曲上，都可以利用最新的技術、科技達到前所未見的成就。在本書中，也將邀請到重量級的專家學者，介紹AI 在這些領域近年來的突破。
人類對於人工智慧有著很高的想像與期待， 畢竟這個技術是目前在生物繁殖機制以外，唯一能產生有智慧之物種的方式；但在人工智慧愈來愈普及的狀況下，同時也會衍生許多問題。例如，人工智慧的安全性、對於隱私可能的侵犯、機器學習的偏見、人工智慧的透明度不足，甚至對於社會公平性的影響等等，都是需要一件一件解決的議題。目前的人工智慧離完美還有很長的一段路要走，然而我們認為，在人類對於AI 可以做的事情以及背後的技術有更多的理解之後， 我們就會有更大的機會讓人工智慧成為人類進步最重要的幫手，並減少可能產生的危害。編撰《智慧新世界》這本書，就是懷抱著這樣的期許，希望能夠用深入淺出的方式，盡量去涵蓋人工智慧不同的面向與應用，讓讀者對於人工智慧的想像能夠更落實。
很多人初次接觸人工智慧是來自電影或動漫小說的啟發， 於是很自然地認為那些可以跟人類對話、擁有自我意識，而且往往無所不知、無所不能的「東西」就是所謂的人工智慧；然而，細究起來人類的智慧其實有很多的面向，從基礎視聽的「認知與辨識能力」，到說與寫的「表達能力」， 以及肢體協調的「運動能力」， 甚至理解自我存在的「意識能力」，都可以當作智慧的表徵。到底目前的AI 擁有什麼面向的智慧？它又是藉由什麼樣的機制成就這樣的智慧？這是《智慧新世界》這本書主要闡述的方向。
本書開宗明義就來探討「人工智慧與人類智慧的異同」，闡述不同層次的人工智慧。「弱人工智慧」強調電腦的智慧的產生與運作模式不必和人類一樣，只要它能夠達成「外顯上似乎是有智慧」之目的即可；而「強人工智慧」希望電腦產生智慧，且思維運作模式要與人類相仿，甚至希望電腦可以產生自我意識。在近年來人工智慧的突破，例如DeepMind 的AlphaGo 以及IBM 的Watson，可以稱為弱人工智慧的大躍進；然而，我們離一個「類人類」的強人工智慧還有一條很長的路要走。於是，專家學者們試圖分進合擊、個個擊破，將不同面向的問題一一處理：有的研究著重在機器的視覺，有的研究著重在語言的理解與處理，有人著重在大量資料的探勘與分析，也有人研究根本的機器學習相關技術。本書邀集了國內在不同AI 次領域的重量級學者，一一道出在他們的領域裡，AI到底解決了什麼樣的問題，以及如何解決這些問題。
除了希望讓電腦更聰明之外， 大家也開始發想如何能夠應用這些厲害的人工智慧幫助人類解決一些實際的問題，於是乎許多新興的AI 應用應運而生：例如用AI 幫助法律人從事法律的判決、瞭解社群生成的機制以及運作的緣由、解構複雜基因背後的祕密、甚至在音樂的作詞作曲上，都可以利用最新的技術、科技達到前所未見的成就。在本書中，也將邀請到重量級的專家學者，介紹AI 在這些領域近年來的突破。
人類對於人工智慧有著很高的想像與期待， 畢竟這個技術是目前在生物繁殖機制以外，唯一能產生有智慧之物種的方式；但在人工智慧愈來愈普及的狀況下，同時也會衍生許多問題。例如，人工智慧的安全性、對於隱私可能的侵犯、機器學習的偏見、人工智慧的透明度不足，甚至對於社會公平性的影響等等，都是需要一件一件解決的議題。目前的人工智慧離完美還有很長的一段路要走，然而我們認為，在人類對於AI 可以做的事情以及背後的技術有更多的理解之後， 我們就會有更大的機會讓人工智慧成為人類進步最重要的幫手，並減少可能產生的危害。編撰《智慧新世界》這本書，就是懷抱著這樣的期許，希望能夠用深入淺出的方式，盡量去涵蓋人工智慧不同的面向與應用，讓讀者對於人工智慧的想像能夠更落實。
林守德
用户评价
评分
从一个台湾读者的角度来看，这本书的视野非常开阔，它巧妙地避开了纯粹的美式或欧式技术叙事框架，融入了更多亚洲文化中对“天人合一”或“整体性思维”的隐晦思考。特别是在探讨“意识”与“智能”的边界时，作者似乎并不急于给出一个明确的定义，而是更倾向于展示这个边界的流动性和不确定性。我最喜欢的是，它没有过度美化或妖魔化人工智能。作者的笔调始终保持着一种冷静的观察者姿态，既不盲目乐观，也不杞人忧天。它更像是一面镜子，映照出我们人类自身对于“创造”的渴望与恐惧。这本书的结构是层层递进的，开头从历史切入，中间深入技术哲学，最后落脚于人类的未来定位。这种完美的闭环设计，让我在合上屏幕的那一刻，感受到一种强烈的完整感和充实感，这在许多半成品式的科技论著中是很少见的。它真正做到了“思辨”，而非仅仅是“陈述”。
评分说实话，我一开始对这本书的期望是它能像一本学术论文那样，对图灵的理论进行一次彻底的批判性回顾，指出他预设的局限性。结果发现，作者的切入点更为巧妙，他更像是站在一个历史的岔路口，引导我们去看那些岔路口上被忽略的风景。我特别欣赏作者在处理复杂技术名词时的那种克制与精准，他没有为了追求“新潮”而盲目追捧最新的深度学习技术，反倒是将重点放在了“意料之外”的路径上。例如，书中有一段论述了某种非常早期的、基于规则的系统，如何在特定领域取得了超越当时主流模型的成果，这让我深感震撼。这提醒了我，技术的“优越性”往往是相对的，取决于我们提出的“问题”是什么。这本书的行文风格非常具有台湾本土知识分子的那种思辨气质，不急不躁，字句之间充满了对文明进程的关怀。它不是一本教你如何编程的书，而是一本让你思考“我们为什么要编程”的书。对于那些常年被算法推送和大数据轰炸，内心渴望寻求更本质理解的读者来说，这本书无疑提供了一个宁静的避风港。
评分这本书的封面设计真是一绝，那种带着点复古未来感的排版，加上俐落的字体，立刻抓住我的目光。我一直以来都对科技发展的脉络很有兴趣，尤其好奇那些影响深远的理论先驱，比如图灵。所以看到这个标题，脑子里马上浮现出很多关于经典AI理论与当代应用的撞击点。阅读的过程中，我发现作者的叙事手法非常细腻，他不像有些硬核的科普作家那样堆砌复杂的公式，而是擅长用生活化的例子来阐释深奥的概念。比如，他谈到机器如何「学习」时，会穿插一些关于早期专家系统失败的轶事，那种人性的幽默感让整个阅读过程变得轻松不少。不过，虽然书名提到了「智慧新世界」，我感觉作者在探讨新旧交替时，并没有把篇幅完全聚焦在最新的生成式模型上，而是花了很多心力去回顾那些被主流讨论稍微遗忘的角落，这让我有一种“淘到宝”的感觉。整体来说，阅读体验是流畅且充满启发性的，它让我重新审视了我们对智能的定义，并且对于未来科技的伦理走向有了更深刻的思考。这种由浅入深，层层递进的结构，非常适合那种对AI有基础认知，但想进一步探索其哲学根基的读者。
评分这本电子书的排版和可读性做得相当出色，这一点在电子阅读器上体验尤其明显。我通常对电子书的字体适应性比较挑剔，但这本书的字体选择和行距处理得非常舒服，即使是深夜阅读，眼睛也不会感到特别疲劳。内容方面，作者在架构上做了一个非常大胆的尝试，他试图在宏大的哲学思辨和微观的技术细节之间架起一座桥梁。我个人觉得最精彩的部分，是作者对于“偶然性”在人工智能发展中的作用的分析。我们总喜欢把技术进步描绘成一条直线，但作者通过梳理历史上的几次关键转折点，揭示了多少次的“歪打正着”和“意料之外的成功”。这种对历史偶然性的强调，为那些总是觉得自己跟不上技术迭代速度的普通人，提供了一种心理上的宽慰——毕竟，就连最顶尖的科学家，也常常是在迷雾中摸索。这本书读完后，我感觉自己不再那么焦虑于追逐每一个新的模型迭代，而是更愿意去思考背后的底层逻辑和人类的能动性。
评分我必须承认，这本书的语言风格相当有辨识度，它带有某种特有的、温柔的批判性。作者在描述图灵的伟大贡献时，用词是极其尊重的，但对于后世学者在“固化”图灵思想时所犯的集体失误，又进行了十分犀利的剖析。这种平衡拿捏得极好，避免了沦为“故作高深”的空谈。对我来说，这本书的价值在于它提供了一种“后设”的视角——我们不是在研究AI本身，而是在研究“我们如何看待AI的诞生与发展”。其中穿插的几段关于信息论和控制论的交织讨论，虽然略微需要集中注意力，但一旦理解了，会对理解现代神经网络的架构有豁然开朗的感觉。这本书的深度，绝对不是市面上那种“AI五分钟速成”读物能比拟的。它要求读者投入时间，去品味那些被反复打磨的句子，去跟随作者的思路穿越不同的时代和思想领域。对于那些真正想在认知上有所突破的资深爱好者来说，这本绝对是书架上的必备藏品。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有