如何創(chuàng)造可信的AI

當(dāng)下的AI 存在哪些風(fēng)險(xiǎn)？真的有可信的AI 嗎？

理想的AI 與現(xiàn)實(shí)的AI 之間究竟存在哪些差距？

如何構(gòu)建人類和AI 之間的信任？

關(guān)于人工智能的炒作總是甚囂塵上，但要得到真正可信的AI，卻遠(yuǎn)比想象的要復(fù)雜得多，超級(jí)智能的時(shí)代還遠(yuǎn)沒(méi)有到來(lái)。創(chuàng)造真正可信的AI 需要賦予機(jī)器常識(shí)和深度理解，而不是簡(jiǎn)單地統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。本書(shū)勾勒了未來(lái)人工智能發(fā)展的最佳路線圖，對(duì)當(dāng)前人工智能的現(xiàn)狀進(jìn)行了清晰且客觀的評(píng)估。

作者蓋瑞·馬庫(kù)斯是人工智能領(lǐng)域的專家，同時(shí)還是心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授，在計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、人工智能等領(lǐng)域都練就了相當(dāng)深厚的學(xué)術(shù)功底，并敢于挑戰(zhàn)學(xué)術(shù)界的主流觀點(diǎn)。當(dāng)整個(gè)人工智能學(xué)術(shù)界都在過(guò)分樂(lè)觀地高歌猛進(jìn)時(shí)，他不斷撰文和發(fā)表演講來(lái)指出以深度學(xué)習(xí)為代表的當(dāng)下AI 的弊端和局限性，《如何創(chuàng)造可信的AI》這本書(shū)正是馬庫(kù)斯對(duì)他關(guān)于人工智能觀點(diǎn)的最佳總結(jié)。

蓋瑞·馬庫(kù)斯和歐內(nèi)斯特·戴維斯從深度學(xué)習(xí)算法固有的缺陷出發(fā)，闡述了當(dāng)下AI 技術(shù)發(fā)展的桎梏，對(duì)當(dāng)前AI 的場(chǎng)景應(yīng)用和研究范式中的問(wèn)題進(jìn)行了分析，他們指出AI 真正的問(wèn)題在于信任，常識(shí)才是深度理解的關(guān)鍵，最終從認(rèn)知科學(xué)中提煉出了11 條對(duì)人工智能發(fā)展方面的啟示，以通用人工智能為發(fā)展目標(biāo)，給出了未來(lái)AI 技術(shù)的一種發(fā)展方向。