AI背後的暗知識:機器如何學習、認知與改造我們的未來世界 (電子書)

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王維嘉
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具体描述

沒人能逃離人工智慧+機器學習的巨大力量:
今天的機器已不斷探索出那些隱藏在海量資訊中的相關性,以及萬事萬物間的隱蔽關係。
這些人類既無法感受,也無法描述與表達的「暗知識」,將徹底重塑世界!

  深刻理解AI的本質,就能對未來更有方向感
  人工智慧很可能導致一場人類社會舊秩序的永久性改變,而這一切或許會比所有人想像的更快發生。


  如果你留意最近幾年科技的發展,你會發現,到處都暗示著我們對於生存的認知將被下一階段的發展而徹底改變。

  在這本由一位人工智慧參與者/矽谷風投家親撰、題旨宏大卻又簡練解釋了當前科技進程的書中指出,人類或許永遠能自知「所知有限」,但AI與機器學習的出現,則讓我們進入了一個全新的未來領域。作者主張:

  「我們可以預見一幅未來世界的知識圖譜:所有的知識分為兩大類界限分明的知識:人類知識和機器知識。人類的知識如果不可陳述則不可記錄和傳播。但機器發掘出來的知識即使無法陳述和理解也可以記錄並能在機器間傳播。這些『暗知識』的表現方式就是一堆看似隨機的數位,如一個神經網路的參數集。這些暗知識的傳播方式就是通過網路以光速傳給其他同類的機器。」

  「暗知識給我們的震撼才剛剛開始。從2012 年開始的短短幾年之內,機器已經創造了下面這些「神蹟」:對複雜病因的判斷,準確性超過醫生;可以唯妙唯肖地模仿大師作畫、作曲,甚至進行全新的創作,讓人類真假難辨;機器飛行員和人類飛行員模擬空戰,百戰百勝。……人類將進入一個知識大航海時代,我們將每天發現新的大陸和無數金銀財寶。」

  過去人們總把人工智慧(AI)當成科幻電影中才會出現的情景,可近年來不斷有人嚴肅的討論這個問題,同時也讓我們感到困惑,由於我們總把人工智慧跟虛構的電影情節連想在一起,也可能是人工智慧可以用來的描述事物太多了,從電子計算機、自動駕駛車到智慧醫療,它已經存在於我們生活中了,可是它到底是什麼?

  這本書就將告訴你目前所謂的人工智慧是什麼?AI背後許多聽來極度專業又帶有資訊工程最前瞻性的工具及技術,如機器學習/卷積網路/深度學習等,到底能不能用簡單方式說明白?

  本書也是一本寫給一般人及非資訊科學專業人士得以理解AI全局的定義性讀物,作者師從人工智慧的學術大師伯納德.威羅,並企圖以知識的概念──「內隱知識」為比喻出發,帶領讀者了解目前AI正在攻堅的方向,這些人類過去僅能靠想像存在的「聰明機器」是如何學會了人類世界過去無法有效解決的治理需求,它們的背後有何「暗知識」使得機器得以靠傳感器、物聯網累積的大量資訊及新的機器學習工具做出比人類更卓越、有如神蹟般的表現?

  看完本書,你將了解:AlphaGo為何得以戰勝人類最傑出的圍棋棋士,而且也將在某些事物上更長期的占據「人機對奕」的優勢。本書同時也要解答:

  ※ AI應用的「暗知識」會對經濟與社會造成哪些直接衝擊?
  ※ 機器學習如何從資料中挖掘暗知識?
  ※ 機器認知將顛覆什麼行業,不同行業裡又有哪些新的投資機會和陷阱?
  ※ 神經網路的基本工作原理與當前最接近商業應用的形態
  ※ AI對哪些行業的衝擊已經或即將發生?哪些行業的AI應用則在目前看不到「取代性」的可能?
  ※ AI對人類管理的城市與社會將顛覆性的改變有哪些?
  ※ ……以及最重要的,你我對這個「許多事務都將由機器治理接管」的時代,該如何因應與準備?

特別推薦

  │思想學人 金觀濤│ 專文序
  │創新工場董事長 李開復│ 薦讀


  人工智慧鼻祖之一、美國國家工程院院士、史丹佛大學教授 伯納德.威德羅(Bernard Widrow):
  我非常高興推薦這本書。這本書對機器學習的發明帶來的下一場工業革命進行了詳盡的分析。我希望這個技術將被用來使人類的生活更美好、更和平,並不再有戰爭。

  創新工場董事長及執行長 李開復:
  人們時常好奇,人工智慧時代究竟會是什麼樣子?在我看來,人工智慧帶來的不僅是一次技術層面的革新,還將成為下一次商業與工業革命的核心驅動力,極有可能成為人類社會全新發現、變革、融合、發展的開端。那麼人工智慧技術的潛能幾許,背後發展的來龍去脈如何,未來哪些產業將站在風口浪頭,哪些將被徹底顛覆,又會對我們每個人的工作與生活帶來什麼影響?關於這些問題,你都可以在這本書中找到答案。

  羅輯思維/得到APP創辦人 羅振宇:
  現代社會的大挑戰一直都是:我們怎麼和強大的陌生人竭誠合作?怎麼利用我們無法理解的知識?王維嘉老師這本書提醒我們,這兩個挑戰正在變得愈加嚴峻。
 
《算法的边界:从图灵到量子计算的思考之旅》 本书旨在探讨计算科学、人工智能哲学、以及未来技术发展方向的深层议题,内容聚焦于经典计算的局限性、新兴计算范式的探索,以及人类心智与机器智能之间的本质差异。全书分为五个部分,逻辑递进,力求为读者提供一个广阔且深刻的认知框架。 --- 第一部分:图灵的遗产与经典计算的基石 (The Legacy of Turing and the Foundations of Classical Computation) 本部分将深入剖析计算机科学的理论源头——阿兰·图灵的开创性工作。我们首先回顾图灵机模型的确立,分析其在理论上对“可计算性”的定义,并阐释冯·诺依曼架构如何将这一理论转化为可操作的物理实体。 可计算性与不可判定性: 详细解析停机问题(Halting Problem)的意义,区分哪些问题在原理上是机器可以解决的,哪些是先天注定无法被算法穷尽的。这不仅是理论的胜利,更是对计算能力边界的首次精确划定。 复杂性理论的初探: 介绍P类、NP类问题的基本概念,并着重探讨P vs NP问题的未解之谜。讨论时间复杂度与空间复杂度的权衡,以及“难解”问题在实际工程中的影响。 冯·诺依曼瓶颈的制约: 分析存储器与处理器之间数据传输速率的限制,探讨这一经典架构对后续计算速度提升的内在制约,为过渡到非经典计算范式埋下伏笔。 逻辑学的奠基: 回顾布尔代数和一阶逻辑在构建现代计算机指令集中的核心地位,以及形式化方法如何确保计算的确定性与可靠性。 第二部分:信息的本质与熵的哲学 (The Essence of Information and the Philosophy of Entropy) 信息不再仅仅是数据,它拥有物理属性和哲学意义。本部分将超越单纯的编码层面,探讨信息在物理学和认知科学中的地位。 香农的信息论: 重新审视信息熵的定义,将其从统计学概念提升到对不确定性的量化。探讨信道容量的极限,以及如何通过编码提高传输效率,同时保持鲁棒性。 热力学与信息关联: 深入探讨兰道尔原理(Landauer's Principle),揭示信息擦除过程中能量耗散的物理必然性。这部分强调了“计算”活动本身并非无代价、无损耗的过程,它与物理世界的熵增定律紧密相连。 黑洞信息悖论与量子信息: 简要介绍信息在极端物理环境中的行为,特别是黑洞信息丢失的争议,作为信息物理学前沿的例证。 第三部分:非经典计算的黎明:超越比特的疆界 (The Dawn of Non-Classical Computation: Beyond the Bit Frontier) 面对经典计算在模拟复杂系统和解决特定优化问题上的效率瓶颈,本部分聚焦于下一代计算范式的核心技术和理论。 量子计算的理论框架: 详尽解释量子比特(Qubit)的叠加态和纠缠特性。重点阐述量子门操作如何实现经典逻辑门无法达到的计算并行性。 关键算法的突破: 详细解析秀尔算法(Shor's Algorithm)对现有公钥加密体系的颠覆性威胁,以及格罗弗算法(Grover's Algorithm)在搜索问题中的二次加速优势。讨论这些算法的实用化门槛——退相干和错误纠正。 量子模拟: 探讨量子计算机作为模拟量子力学系统的“天然工具”的潜力,及其在材料科学、药物研发中可能带来的革命,这部分强调的是“模拟自然规律”而非单纯的通用计算。 其他替代范式: 简要介绍如DNA计算、神经形态计算(Neuromorphic Computing)等侧重于并行性或生物学启发的方法,分析它们在特定应用场景下的独特价值。 第四部分:心智的构造:认知科学与计算的鸿沟 (The Construction of Mind: The Chasm Between Cognition and Computation) 本部分将暂时搁置硬件和算法的讨论,转向对“智能”本身的哲学和科学拷问,特别是人类心智的独特属性。 符号主义与联结主义的回顾: 梳理人工智能历史上的两大流派及其局限性。符号主义在处理常识和开放世界问题时的脆弱性;联结主义(深度学习)在可解释性和泛化能力方面的固有挑战。 具身认知理论(Embodied Cognition): 探讨智能不仅仅是大脑中的抽象计算,而是身体与环境持续互动的产物。分析机器人学和感觉运动经验在构建真正智能体中的不可替代性。 意识的“困难问题”: 探讨计算模型在解释主观经验(Qualia)方面的根本性缺失。分析哲学上的“中文房间”论证以及强人工智能(Strong AI)的界限,区分“模拟智能”与“拥有智能”。 常识的编码难题: 讨论构建一个包含人类世界基本知识体系(如时间、空间、因果关系)的知识图谱的巨大难度,以及现有基于大数据的模型如何仅仅是统计上的模式匹配,而非真正的理解。 第五部分:未来视野:计算、伦理与存在的重塑 (Future Horizons: Recalibrating Computation, Ethics, and Existence) 最后一部分将目光投向计算技术发展对人类社会结构、伦理框架乃至物种定义的长期影响。 后摩尔时代的计算策略: 探讨当晶体管尺寸逼近原子级别时,计算领域将如何寻求新的增长点,重点讨论异构计算集群、专业化加速器(ASIC)以及对能效比的极致追求。 算法的透明度与问责制: 深入分析当复杂系统(如金融交易、司法辅助系统)高度依赖黑箱算法时,社会如何建立有效的监管机制。探讨因果推断在提升模型解释性中的应用前景。 计算与人类认知的共生: 展望脑机接口(BCI)等技术对认知边界的拓展。讨论人类心智是否会因过度依赖外部计算工具而产生新的退化或进化方向。 计算哲学的终极问题: 总结人类是否最终能创造出超越自身理解能力的智能体。探讨人类文明的长期目标,是在无限的计算能力中寻求最优解,还是回归对有限但深刻的、非计算性的真理的探求。本书在结尾处留下开放性的思考:计算的边界,可能就是我们自身心智的边界。

著者信息

作者簡介

王維嘉


  美國史丹佛大學博士,矽谷風險投資公司CEG Ventures的創始合夥人,曾於史丹佛大學師從人工智慧鼻祖之一、美國國家工程院院士伯納德.威德羅(Bernard Widrow)教授。

  他在矽谷學習、工作、創業、投資超過30年,擁有十幾項美國基礎專利,開發了世界上第一台手持互聯網終端機器,是全球移動互聯網的佈道者和踐行者。目前仍於矽谷專注投資人工智慧,每年調查研究及訪問全球上千家高科技創業公司,大學和研究機構。曾受邀在鳳凰衛視、中國大陸證監會、深圳市政府等就人工智慧進行主題演講,反應熱烈。
 

图书目录

導讀 一場沉默的改變正在發生
推薦序 「暗知識」和現代社會
寄語

01 橫空出世—暗知識的發現
·    驕傲的人類
·    天才的哽咽
·    機器發現了人類無法理解的知識
·    理性主義和經驗主義之爭
·    知識的生物學基礎—神經元連接
·    可表達的「明知識」
·    只可意會的「默知識」
·    既不可感受也不能表達的「暗知識」

02 榨取數據—機器能學會的知識
·    機器學習明知識
·    類推學派—機器學習默知識
·    機器發現暗知識

03 神經網路—萃取隱蔽相關性
·    從感知器到多層神經網路
·    神經網路模型:滿是旋鈕的黑盒子
·    霧裡下山:訓練機器模型
·    Alpha Go 的「上帝視角」
·    局部最優:沒到山底怎麼辦
·    深度學習—化繁為簡
·    化整為零的卷積神經網路
·    處理序列資訊的迴圈神經網路
·    AlphaGo 與強化學習
·    神經網路悖論
·    神經網路五大研究前沿
·    深度學習的局限性

04 逐鹿矽谷—AI 產業爭霸戰
·    最新技術巨浪
·    AI突破三要素
·    金字塔形的產業結構
·    產業的皇冠:演算法
·    技術制高點:晶
·    生態大戰—程式設計框架的使用和選擇
·    開源社區與AI 生態
·    亂世梟雄
·    大衛和哥利亞
·    AI的技術推動力
·    AI與互聯網的三個區別

05 颶風襲來—將被顛覆的行業
·    自動駕駛顛覆移動—10萬億美元的產業
·    醫療與健康—世界上最有經驗的醫生
·    智慧金融將導致一大批白領、金領失業
·    智能時代萬物皆媒,人機協作時代已經來臨
·    智慧城市—「上帝視角」的城市管理
·    重複體力勞動者將被機器人全面替代
·    打通巴別塔—黑天鵝殺手級應用
·    全方位衝擊

06 暗知識神蹟—機器能否超越人類
·    基於深度學習的AI本質
·    科研加速
·    唐詩高手
·    真假梵谷
·    下一場空戰
·    群體學習和光速分享
·    人類哪裡比機器強
·    人機融合

07 「神人」與「閒人」—AI 時代的社會與倫理
·    誰先失業
·    孩子該學什麼
·    AI時代的新工種
·    新分配制度:無條件收入還是無條件培訓
·    貧富懸殊解決之道:民間公益
·    權力再分配
·    是否該信任機器的決定
·    數據如何共享
·    自尊的來源
·    機器會產生自我意識嗎

結語 人類該怎麼辦
致謝

附錄1:一個經典的5 層神經網路LeNet-5
附錄2:迴圈神經網路RNN 和長- 短時記憶網路LSTM
附錄3:CPU、GPU 和TPU
附錄4:機器學習的主要程式設計框架
參考文獻
 

图书序言

  • ISBN:9789579689489
  • 規格:普通級 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 檔案格式:EPUB流動版型
  • 建議閱讀裝置:手機、平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:10.8MB

图书试读

導讀

一場沉默的改變正在發生


  一直以來人類的知識可以分為兩類:「明知識」和「默知識」(Tacit Knowledge,又稱隱性知識或內隱知識)。明知識就是那些可以用文字或公式清晰描述和表達出來的知識。默知識則是個人在感覺上能把握但無法清晰描述和表達的知識,也即我們常說的「只可意會,不可言傳」的那類知識。人類發明文字以來,積累的知識主要是明知識,因為只有明知識才可以記錄和傳播。直到大約70年前,人類才意識到默知識的存在。今天,人工智慧,特別是其中的一個重要流派──神經網路,突然發現了海量的、人類既無法感受又無法描述和表達的「暗知識」──隱藏在海量資料中的相關性,或者萬事萬物間的隱蔽關係。這些暗知識可以讓我們突然掌握不可思議的「魔力」,能夠做很多過去無法想像的事情。本書就是要清楚闡述機器學習發掘出了什麼樣的暗知識,為什麼機器能夠發現這些暗知識,以及這些暗知識對我們每個人會有什麼影響。

  本書分為三個部分。第一部分包括第一、二、三章,其中第一章裡我們發現AlphaGo(阿爾法圍棋)給我們帶來的最大震撼是人類完全無法理解機器關於下棋的知識。這個發現迫使我們重新審視人類對於「知識」的所有觀念。這一章回顧了2500年來人類所熟悉的明知識和直至大約70年前才注意到的默知識。近幾十年的腦神經科學的研究成果讓我們對知識的本質有了更清楚的認識, 也回答了為什麼人類既無法感受,也無法理解機器發現的那些暗知識。這一章還分析了明知識、默知識和暗知識之間的區別,討論了為什麼暗知識的總量將遠遠超過人類能掌握的所有知識。

  第二章介紹了機器是怎樣學習的,能學習哪些知識,同時介紹了機器學習的五大流派以及各流派從資料中挖掘知識的方法。

  第三章則重點介紹了目前機器學習中最火的神經網路,包括神經網路的基本工作原理和目前在商業上應用最廣的幾種形態,以及各自適用的領域。有了這些基礎就可以判斷AI(人工智慧)在各個行業的商業機會和風險。也只有理解了這些原理,才能真正理解暗知識的特點。為易於閱讀和照顧不同讀者的需求,在這一章中我們儘量用通俗的語言解釋這些工作原理,而把精確的技術原理介紹放在附錄裡。

  第二部分(第四、五章)討論了AI對商業的影響。我們將看到機器發掘出來的暗知識對我們生活的直接影響。對於想把握AI商業趨勢的讀者來說,這部分的內容至關重要。其中,第四章描述了當前的AI產業生態,第五章詳盡探討了哪些行業將面臨AI 的顛覆,以及在不同行業的投資機會和陷阱。

  第三部分(第六、七章)的內容是AI對未來和社會的影響。第六章重點討論目前還沒有商業化的,但可能更深刻影響我們的一些神奇的AI應用。第七章討論了機器和人的關係:機器能在多大程度上取代人的工作,會造成哪些社會問題(例如大面積失業)。

  這兩章的主要目的是開腦洞,探討那些我們今天可能還看不到的更深遠的影響。本章也試圖回答人類的終極恐懼:機器人最終會控制人類嗎? 本書的各個章節前後連貫,但也可以跳著讀,對於那些只對商業感興趣的讀者,可以跳過第二、三章直接讀第四、五章。

  筆者在美國史丹佛大學讀博士期間做過人工智慧研究,後來在矽谷和中國創辦高科技公司,目前在矽谷專注於投資人工智慧。每年訪問調研上千家矽谷和中國的科技公司,接觸頂級大學最前沿的研究,這些都有助於筆者從大量的實踐中提煉出自己對行業的原創的分析和洞見,而不是人云亦云。

  筆者長期對人類如何獲得知識感興趣,在投資、研究和寫作AI的過程中,發現了暗知識這樣一個人類以往未曾發現的領域。這個概念的提出一定會引起爭議,筆者歡迎讀者的批評並期待在批評和討論中進一步深化在這方面的認識。

  本書的目標讀者是企業和政府工作人員及其他知識階層,包括學生。暗知識對人類的影響剛剛開始。從暗知識這個新視角出發,可以更深刻地理解這次AI巨浪。這波巨浪可能超過互聯網,許多行業都會深受影響。本書希望能回答「AI 對我的行業和職業會有什麼影響」。只有把AI的技術、趨勢和應用深入淺出地講清楚,讀者才可能舉一反三,理解AI對自己的影響。本書從筆者自己的投資實踐出發,希望能為在AI 時代進行投資提供一些參考。在AI颶風裡泥沙俱下,魚龍混雜,會有大量的炒作,讀完本書可以幫助讀者辨別真偽,不會被輕易唬住。在今後5到10年,不論是風險投資/私募股權投資還是在公開股票市場投資都需要有這樣的辨別能力。 

  本書最後在討論人工智慧對整個社會的影響時也提出了一些未經檢驗的建議。每當讀到市面上科技類的書籍時,常被那些含混不清的描述所困擾。當年在史丹佛大學上課時留下的最深印象就是那些學科的開山鼻祖對自己學科理解之深入。他們能用最簡單的方式把最深奧的道理講明白,讓聽課的學生一下子就能理解一門學科的核心概念,而且一輩子不會忘記。從那以後,筆者就堅信,如果學生沒聽懂,一定是老師沒講明白。這本書希望用最通俗易懂的語言介紹暗知識和AI。任何具有高中以上學歷的讀者如果有沒讀懂的地方,一定是因為筆者沒有寫明白。

  今天每個人都要面對海量的資訊和知識,如何讓讀者花最少的時間獲取最大量的資訊和知識成為一個挑戰。筆者最欣賞的文章和書籍是那些沒有一句多餘的話的,這也是筆者寫作本書的目標之一。本書希望能夠做到讀者在機場書店買了這本書後能在下飛機前讀完,而且讀完之後可以清晰地判斷這場技術大浪對自己的影響。
 
王維嘉 /2019 年1月13日,於矽谷

用户评价

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**评价四:** 讀完之後,我立刻想找幾個朋友來討論書中關於「未來改造」的部分。作者的視野顯然拉得非常遠,他不只停留在當前大家熱議的AI應用層面,而是更著眼於機器學習模型一旦達到某個臨界點後,人類的「創造力」和「決策權」將會如何被重新定義。書中那些關於「通用人工智慧(AGI)」潛在實現路徑的推測,雖然帶有強烈的思辨色彩,但其論證邏輯卻是紮實且令人信服的。這種將硬核的技術細節,提升到哲學思辨高度的寫作風格,非常對我的胃口。它迫使你跳出「程式碼」的框架,去思考人類作為一個物種,在演化史上是否正要迎來下一個關鍵的轉折點。這本書不只是知識的傳遞,更像是一場對未來世界的「戰略預演」,讓人讀完後久久不能平靜,甚至會開始重新審視自己現有的職業規劃。

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**评价一:** 這本書的敘事節奏感真是讓人驚艷,作者彷彿是一位技藝純熟的說書人,將那些原本聽起來晦澀難懂的演算法概念,用一種你完全可以跟著他走進去的語氣娓娓道來。讀的時候,我腦海中不斷浮現出各種生動的畫面,像是積木一層一層堆疊起來,或是複雜的迷宮逐步被點亮。特別是對「深度學習」那部分的闡述,作者沒有陷入無謂的數學公式泥沼,而是著重於背後的直覺與哲學意涵。我感覺自己不再是那個只能使用AI產品的「使用者」,而是開始理解這個工具是如何「思考」的。那種豁然開朗的感覺,簡直比解開一道數學題還過癮。這本書最棒的地方在於,它成功地在「科普」與「深度探討」之間找到了完美的平衡點,既能讓剛接觸AI領域的朋友感到親切,又不至於讓資深的科技迷覺得膚淺。對於想要真正搞懂機器學習這玩意兒,而不是只會喊口號的人來說,這絕對是近期內值得投資的一本書。它給了我一種全新的視角來看待我們身邊那些無所不在的智慧系統,讓人不得不對未來產生更多的敬畏與思考。

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**評價五:** 這本電子書的操作體驗極佳,排版設計得非常清晰,尤其是在圖表和關鍵術語的呈現上,做得相當到位。對於習慣使用電子閱讀器的我來說,查找和標註重點變得非常方便,這在閱讀這類資訊密度高的書籍時尤其重要。內容本身,我認為它在「機器如何學習」這塊的解釋非常直覺化,作者似乎很擅長使用類比法,把複雜的數學模型轉化為生活化的場景,這大大降低了閱讀門檻。我過去讀過幾本類似主題的書,常常在圖形識別或強化學習那塊就卡住了,但這本的鋪陳讓我能順利地跟著作者的邏輯前進,成功地「看見」了數據在神經網路中流動的樣貌。總結來說,無論是從內容的深度,還是從電子書的閱讀友好度來看,這都是一本誠意十足、值得推薦給所有對當代科技浪潮感到好奇的讀者們的優質讀物。

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**评价二:** 老實說,我對科技類的書籍通常抱持著一種既期待又怕受傷害的態度,深怕內容太過學術化而讀不下去。但這本不同,它在探討機器如何「認知」世界時,展現出的那種細膩的人文關懷,真的讓我非常觸動。作者似乎非常在意,當機器開始具備類似人類的學習能力時,我們在倫理和社會結構上將面臨哪些潛在的衝擊。書中對「數據偏見」的討論尤其深刻,它不是簡單地指出問題,而是深入剖析了這些偏見是如何在訓練的過程中被內建、甚至被放大的,這讓我開始反思自己日常接觸到的資訊流。舉例來說,當推薦系統越是了解你,它是不是也在不知不覺中窄化了你的世界觀?這種探討,已經超出了單純的技術範疇,更像是對當代社會結構的一次外科手術式解剖。整體而言,這本書的筆觸是冷靜而理性的,但其指向的問題卻是極度火熱且迫切的,非常適合那些關心科技對社會影響的讀者。

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**评价三:** 這本書的編排結構,我個人給予高評價。它並沒有採取傳統的線性敘事,而是透過幾個關鍵的「知識點」作為錨點,然後從四面八方將相關的概念連貫起來,形成一張密實的知識網絡。閱讀的過程就像是在玩一個高階的偵探遊戲,你必須不斷地將不同的線索(例如,早期的聯結主義、最新的生成式模型理論)拼湊在一起,才能拼湊出整個AI發展的全貌。我特別欣賞作者在處理「黑箱問題」時所展現的坦誠,沒有試圖將AI描繪成萬能的救世主,而是直白地承認了目前技術的局限性和不透明性。這種「知其然,亦知其所以然」的態度,讓讀者在讚嘆技術的進步之餘,也能保持一份必要的懷疑與批判精神。對於想建立一套完整AI知識體系的讀者來說,這種非線性的組織方式,反而更容易建立起穩固的認知框架。

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