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人工虛擬智能(拒絕妥協)/群學新知譯叢

  • 作者：(英)哈利·柯林斯|責編:賀翠翠|總主編:李鈞鵬|譯者:唐旭日
  • 出版社：華中科技大學
  • ISBN：9787568087612
  • 出版日期：2022/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：182
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從社會學角度考察了人工智慧的未來發展趨勢，並試圖回答人工智慧研究面臨的一個重大問題——電腦能否在智能方面與人類媲美？作者極力避免艱深的學術辭彙，採用通俗易懂的語言，並運用思維實驗的方法，分析了圖靈測試、中文屋等傳統思維實驗模型，提出了包含六個等級的人工智慧發展框架。作為一本科普類讀物，書中提出的許多觀點都比較精闢，富於啟發性，在人工智慧快速發展的今天，讀一讀必然有所裨益。
作者介紹
(英)哈利·柯林斯|責編:賀翠翠|總主編:李鈞鵬|譯者:唐旭日
目錄
第一章  社會生活中的電腦以及人類妥協危機
  語言、智能和社會嵌入
  人工智慧的兩個原則：規則、模式和先例
  人工虛擬智能
  註釋
第二章  專業知識和寫作：對人工智慧的思考
  「不能」的意義
  專業知識和專家
  人工智慧信念
  人工智慧專業知識
  未來和基本原則
  註釋
第三章  語言和「修復」
  人類如何處理拼寫錯誤之類的問題
  語言的中心性
  語言進入電腦和中文屋
  這個問題解決了嗎？
  圖靈測試及其複雜性
  註釋
第四章  人類、社會語境和身體
  人類如何理解社會語境？
  非融入性社會學的問題
  模仿遊戲和互動性專業知識
  單態行為和多態行為
  身體與人工智慧
  註釋
第五章  六級人工智慧
  Ⅰ級人工智慧：工程智能
  Ⅱ級人工智慧：非對稱性假體
  Ⅲ級人工智慧：對稱性文化吸收者
  Ⅳ級人工智慧：挑戰人性的文化吸收者
  Ⅴ級人工智慧：自治的類人社會
  Ⅵ級人工智慧：自治的外星社會
  結語
  註釋
第六章  深度學習——基於先例的模式識別
  電腦
  擴展的摩爾定律
  神經網路及其繼任者
  模式識別：自下而上、自上而下和知識社會學
  模式識別的要素
  更多關於自下而上和自上而下的內容
  註釋
第七章  庫茲韋爾的大腦模型和知識社會學
  註釋
第八章  人類如何學習電腦無法掌握的內容
  人類從文化中學習
  信任前提下產生分歧在學習和創造中的作用
  中間結論：這項人類互動研究對人工智慧的意義
  人工智慧一些容易被忽視的老毛病

  小群體、信任以及身體之間的關係
  註釋
第九章  人工智慧的兩類模型與未來發展方向
  對身體的重新審視
  互聯網與人類文化的形成
  新型人工智慧與新的關聯
  註釋
第十章  編輯測試和圖靈測試的其他新版本
  編輯測試及其優勢
  註釋
附錄一  當今互聯網如何運作
  註釋
附錄二  「小狗」
參考文獻
譯後記

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