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科學之路(人機器與未來)

  • 作者：(法)楊立昆|責編:張艷霞//范虹軼|譯者:李皓//馬躍
  • 出版社：中信
  • ISBN：9787521732399
  • 出版日期：2021/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：340
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    「圖靈獎」得主、「深度學習三巨頭」之一、「卷積神經網路之父」……由於在人工智慧領域的突出貢獻，楊立昆被中國電腦科學界和企業界所熟知。
    楊立昆的科學之路，譜寫了一段關於勇氣的宣言。他為了知識本身求學，而不是文憑，他用自己的經歷，證明了通過激烈的考試競爭進入名校不是科學成功的窄門。他廣泛閱讀，為他科學思維的形成奠定了堅實的理論基礎。他特立獨行，做自己感興趣的事情，即便那件事在短時間里不被人看好。在人工神經網路研究的低谷期，他寂寞地堅持，終於取得了舉世矚目的成就。
    人工智慧正在顛覆人類社會，未來機器能思考嗎？楊立昆的這部著作，講述正是人工智慧在我們面前崛起——這個歷史上僅有的時刻發生的故事。
作者介紹
(法)楊立昆|責編:張艷霞//范虹軼|譯者:李皓//馬躍
    楊立昆是法國人，名字原文為Yann Le Cun，姓氏為Le Cun，因在美國常被誤縮寫為Y.L.Cun，於是把LeCun合寫在一起。中文譯名原為揚·勒丘恩，華人AI圈一直親切地稱他為「楊樂康」，他本人聽聞后，乾脆自己給自己取了中文名字——楊立昆。     他被譽為 「卷積神經網路之父」，2019年3月，因在人工智慧深度學習方面的貢獻獲得2018年度圖靈獎。此外，他還獲得了2014年IEEE神經網路先鋒獎（Neural Network Pioneer Award）、2015年IEEE PAMI傑出研究獎和2016年Lovie終身成就獎。     他為卷積神經網路（CNN，Convolutional Neural Networks）和圖像識別領域做出了重要貢獻，以手寫字體識別、圖像壓縮和人工智慧硬體等主題發表過190多份論文，研發了很多關於深度學習的項目，並且擁有14項相關的美國專利。研究領域包括人工智慧、機器學習、機器感知、移動機器人學和計算神經學。
目錄
本書讚譽
  人工智慧的崛起時刻  特倫斯·謝諾夫斯基
  所有努力都是為了提升概率  張宏江
  在無人區創新  賈揚清
  從科學思考到科學思維  吳軍
  以批判性思維持續學習  韋青
  楊立昆的科學之路  馬毅
  讓歷史告訴未來  黃鐵軍
  探求未知的科學精神  郭毅可
中文版自序  科研的魅力
前言  我的科學之路
第一章  人工智慧呼嘯而來
  1  人工智慧無處不在
  2  人工智慧藝術家
  3  索菲亞：類人生物還是虛張聲勢
  4  飛速迭代的人工智慧
  5  讓機器學會學習
  6  技術混搭
  7  我們應該如何定義人工智慧0」
  8  人工智慧的未來
  9  演算法的廣闊天空
第二章  人工智慧和我的學術生涯
  1  永恆的追求：讓機器擁有智能
  2  傳統智能難以複製
  3  人類與人工智慧的「戰爭」
  4  神經流派的崛起
  5  遭遇寒冬
  6  狂熱的瘋子
  7  被興趣激發的人
  8  卓有成效的閱讀
  9  我的偶像
  10  「你認識一個叫楊立昆的人嗎？」
  11  梯度反向傳播的運用
  12  神聖之地
  13  貝爾實驗室的歲月
  14  職業與信念
  15  深度學習的陰謀
  16  卷積網路的春天
第三章  機器的初級訓練
  1  從海兔得到的啟發
  2  監督學習
  3  隨機近似
  4  數學家的題外話
  5  伽利略和比薩斜塔
  6  圖像識別
  7  感知器的創新
  8  25像素的網格
  9  區分字母C和D
  10  泛化原理
  11  感知器的局限性

  12  特徵提取器
第四章  機器學習的方法
  1  成本函數
  2  找到谷底
  3  實踐中的梯度下降」
  4  隨機梯度
  5  多個谷底的困擾
  6  機器學習的原理
  7  模型的選擇
  8  奶牛和三名科學家12s
  9  奧卡姆剃刀原理
  10  機器訓練方案
  11  最佳折中方案
  12  人類的教訓
第五章  完成更複雜的任務
  1  貢獻度分配
  2  連續神經元
  3  我的分層學習機
  4  賽跑
  5  數學的美妙之處
  6  多層結構的益處
  7  打破異議
  8  多層網路的魅力
第六章  人工智慧的支柱
  1  2012年的重磅炸彈
  2  視覺系統的信息處理
  3  有遠見的東京科學家
  4  科學界方法之爭
  5  卷積網路全貌
第七章  深度學習的應用
  1  圖像辨識
  2  內容嵌入和相似度測量
  3  語音識別
  4  語音克隆
  5  語言的理解和翻譯
  6  智能預測
  7  人工智慧與科學
  8  自動駕駛汽車
  9  大型應用程序的架構：虛擬助手
  10  醫學影像與醫學
  11  從傳統搜索演算法到強化學習
第八章  我在臉書的歲月
  1  與臉書結緣
  2  臉書的人工智慧研究實驗室
  3  科學的突破與產品的開發
  4  用技術實現信息過濾
  5  技術、平台與媒體
  6  對帶標籤數據的渴求
  7  圖靈獎與我的新身份
第九章  前景與挑戰

  1  探究智能和學習的基礎
  2  機器學習的局限性
  3  強化學習的局限性
  4  有待開發的學習新範式
  5  有限的預測能力
  6  人是如何學習的
  7  如何訓練預測系統
  8  多重預測和潛在變數
  9  賦予機器預測能力
  10  系統智能接近人類智能任重而道遠
  11  集成電路創新的爆炸式增長
  12  人工智慧的未來
第十章  隱憂與未來
  1  人工智慧將改變社會和經濟
  2  人工智慧創新的生態系統
  3  誰將從革命中受益
  4  軍事失控的風險
  5  危險警報：人工智慧的濫用
  6  如何解釋人工智慧
  7  理解人類智能
  8  大腦只是一部機器嗎
  9  所有模型都是錯的
  10  擔憂的聲音
  11  人工智慧並不萬能
  12  大腦的學習機制
  13  機器能否產生意識
  14  語言在思維中的作用
  15  機器會有情感嗎
  16  機器人想要獲得權力嗎
  17  價值觀的統一
  18  新的疆界
  19  智力科學
結語
術語表
致謝

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