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電子電信技術 電腦技術 自動化基礎理論
 
 
 
 
人工智能會取代人類嗎?智能時代的人類未來
 作  者: (澳)托比•沃爾什
 出版單位: 北京聯合
 出版日期: 2018.07
 進貨日期: 2018/9/29
 ISBN: 9787559621221
 開  本: 16 開    
 定  價: 449
 售  價: 359
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編輯推薦:

1.關於人工智慧,一般讀者所希望瞭解的主要內容都可以在這塈鋮

★埃隆·馬斯克、馬克·紮克伯格、比爾·蓋茨、史蒂夫·沃茲尼亞克、史蒂芬·霍金等 高度關注的人工智慧熱點話題

★知乎20W 關注量、百度5星關注度的人工智慧熱點問題

2.業界權威專家撰寫

由國際人工智慧學界權威專家、全球回答AI問題的絕佳人選之一、全球跟進人工智慧發展值得關注的十人之一 ——托比?沃爾什重磅推出

●AAAI執行委員會成員

●澳大利亞科學院研究員、新南威爾士大學人工智慧專業教授

●洪堡(Humboldt)研究獎獲得者

●為澳大利亞資訊與通信技術研究中心(NICTA)提供技術指導

●入選澳大利亞首屆百強知識明星(Knowledge Nation 100)榜單

●《新科學人》 《科學美國人》和《宇宙》等撰稿人

3.業內權威鼎力推薦

穀歌Peter Norvig、Sebastian Thrun等鼎力推薦,楊強、周志華傾情作序。


內容簡介:

如今正是人工智慧領域大火的時代。近年來,人工智慧各方面的發展都在逐漸完善,應用也越來越多,並且在很多方面的表現都超越了人類。人工智慧第二次被寫入中國政府工作報告。關於人工智慧,人們普遍關注的:



●人工智慧達到了什麼程度?

●如何看待人工智慧未來數十年的發展空間?

●人工智慧將會怎樣影響我們的生活?

●現在什麼職業*容易被人工智慧取代?

●*難被人工智慧替代的職業是什麼?

●人工智慧領域創業有哪些經驗和教訓?

●如何正確地給人工智慧當帶路黨?

●為什麼有很多名人讓人們警惕人工智慧?

●如何看待人工智慧領域的很多專家關於“人工智慧將對人類存亡造成威脅”的觀點?

●我們能不能開發出可以反復自我改進的機器,使其智能快速提升並超越人類?



上述問題,在本書你都可以找到答案。


作者簡介:

托比·沃爾什(Toby Walsh)

柏林工業大學客座教授和新南威爾士大學人工智慧科學教授,負責領導澳大利亞ICT研究卓越中心Data61的演算法決策理論小組。他被推選為澳大利亞科學院研究員,並獲得了久負盛名的洪堡(Humboldt)研究獎以及新南威爾士州州長頒發的2016年工程與ICT卓越獎。他還曾在英國、法國、德國、義大利、愛爾蘭和瑞典擔任研究職務,並於最近入選了澳大利亞首屆百強知識明星(Knowledge Nation 100)榜單,該榜單入選人均為澳大利亞數字革命領域的佼佼者。

他經常在電視和廣播上探討人工智慧和機器人的影響,也經常為平面和網路媒體,如《新科學人》 《科學美國人》和《宇宙》等撰寫文章。他的推特帳戶(@TobyWalsh)被評選為跟進人工智慧發展最值得關注的十人之一。他曾在CEBIT、TEDx、世界知識論壇、達沃斯亞洲論壇等做過講演,為禁止致命性自主武器(也就是“殺手機器人”)到聯合國發過言。

您可以在他的博客(http://thefutureofai.blogspot.com)上閱讀更多相關內容。


圖書目錄:

第一部分

人工智慧的前塵舊事?

第一章?人工智慧之夢

人工智慧史前史|002

來計算吧|003

布爾和巴貝奇|004

第一位程式員|006

邏輯革命|008

數學的終結|010

無法計算的事物|011

電腦問世|013

達特茅斯及其他|013

大西洋對岸|015

早期的成功|016

我們的機器大師|017

你感覺如何|018

早期的失敗|020

對常識進行編碼|021

對人工智慧的批評|023

人工智慧週期|024

人工智慧之春|025

無人駕駛汽車|027

親愛的沃森|028

圍棋之王|029

看不見的人工智慧|031



第二章?測量人工智慧

圖靈測試|033

勒布納獎|034

電腦程式通過了圖靈測試?|035

超越圖靈測試|037

元圖靈測試|040

恐怖穀|040

樂觀預測|042

悲觀預測|043

專家意見|044

前面的路|046



第二部分?人工智慧的現狀

第三章?當今人工智慧的情況

四大部落|048

兩大洲|051

機器學習的情況|051

自動推理的情況|054

機器人的情況|059

電腦視覺的情況|062

自然語言處理的情況|064

人工智慧和遊戲|067

第四章?人工智慧的局限性

強人工智能|076

通用人工智慧|078

反對人工智慧的觀點|079

機器能擁有創造力嗎|080

“難題”|082

緘默限制|084

人為限制|086

機器合作夥伴|089

倫理限制|090

演算法歧視|093

隱私|094

錯誤身份|095

危險信號|096

新法律|097

危險信號示例|098

反對危險信號法|101

奇點|102

數學上的兩點困惑|104

奇點可能永遠不會到來|104

模擬大腦|112

解決智能|113

人類的限制|114

集體學習|114



第五章?人工智慧的影響

人工智慧與人類|117

你應該擔心嗎|119

我們最大的風險|120

人工智慧和社會|121

弟兄之海|122

人工智慧和經濟學|122

多少就業崗位受到威脅|124

哪些工作崗位可能會消失|128

從革命中生存下來|144

機會“金三角”|145

人工智慧和戰爭|146

禁止殺手機器人|147

反對意見#1:機器人更有效|149

反對意見#2:機器人更符合道德規範|150

反對意見#3:機器人可以只對付機器人|151

反對意見#4:自主武器已經存在,且為必需|151

反對意見#5:武器禁令不管用|152

禁令怎樣發揮作用|153

殺手機器人@聯合國|154

人工智慧的失效|156

增強智能|157

社會福祉|158

研究人工智慧帶來的影響|159



第三部分?人工智慧的未來

第六章?技術變革

教訓一:要付出代價|164

教訓二:不是所有人都會贏|166

教訓三:技術內嵌著強大的觀念|167

教訓四:改變不是漸進的|168

教訓五:新技術成為常態|169

教訓六:我們並不知道自己想要什麼|170

這次不一樣|171

新經濟|172

錢為人人|173

夢遊著走進未來|174



第七章?十項預測

預測之一:禁止你駕駛汽車|177

預測之二:你每天都看醫生|179

預測之三:瑪麗蓮·夢露重返銀幕|180

預測之四:電腦能聘請你,也能炒了你|181

預測之五:你對著房間說話|182

預測之六:機器人搶銀行|183

預測之七:德國隊輸給機器人隊|184

預測之八:全球各地穿梭著無人駕駛的船隻、飛機和火車|185

預測之九:電視新聞不再由人類製作|186

預言之十:我們死後繼續“活”下去|187



尾聲|191

參考書目|195

注釋|201
顯示部分資訊


章節試讀:

多少就業崗位受到威脅





2016年,受人敬重的電腦科學家莫舍·瓦爾迪(Moshe Vardi)在科學促進會年會上明確地說:



我們正進入一個機器幾乎能夠在任何任務上勝過人類的時代。我相信,社會趕在以下問題到來之前就面對它:如果機器能做人類能做的幾乎任何工作,那麼人類要做些什麼?……在人類勞動遭到淘汰之前,我們必須挺身而出,迎接這一挑戰。





一些研究試圖更準確地量化這一影響。得到最廣泛報導的是2013年牛津大學的弗雷和奧斯本進行的研究。[6]該報告預測,未來20多年,美國47%的崗位將受到自動化的威脅。其他國家也做過類似的研究,所得結論基本上差不多。諷刺的是,撰寫報告本身,就部分地自動化了。作者使用機器學習來準確地預測702種不同的工作崗位堶些能夠自動化。通過機器學習,他們訓練了一套分類機制,用程式來預測哪些工作崗位會轉為自動化。他們先為程式饋送了一套訓練集合,媕Y有70種他們手工標注的能夠自動化的工作崗位。接下來,程式預測了其餘的632種崗位是否能夠自動化。也就是說,就連預測未來哪些崗位會自動化的工作,也部分地自動化了!





就算你同意報告做出的所有假設(我並不同意),你也無法得出很多報紙所做的結論:再過20多年,我們中有一半人都會失業。牛津報告只估計了未來幾十年有多少種崗位有可能轉為自動化,這並不能直接變成47%的失業率,原因有很多。





首先,牛津報告估計的只是容易受自動化影響的工作崗位的數量。在實踐中,出於經濟、社會、技術和其他原因,有些崗位不會轉為自動化。舉例來說,如今我們基本上可以把航空公司飛行員的工作自動化。老實說,大多數時候,駕駛飛機的就是電腦。但在未來一段時間內,社會很可能要求有飛行員待在儀錶盤前面,哪怕他們大部分時間都在流覽iPad。我可以很快舉出更多的例子,說明報告媢w測的一些能夠自動化的崗位,實際上不會轉為自動化。





第二,我們還需要考慮技術創造的各種新崗位。比方說,我們不會再雇用很多人來從事鉛字排版的工作。但我們雇用了更多的人,從事基本上同等的數字工作:製作網頁。當然,如果你是個打字員,飯碗被毀了,那麼,如果你接受合適的教育,你能夠重新對自己進行定位,在這些新行業塈鋮鴗u作,這很好。可惜經濟學堥S有一條基本定理曾指出,新技術摧毀多少舊崗位,就創造多少新崗位。過去的情形如此,純屬偶然。一如20世紀的馬匹勞動力一例所指出,事情並不總是如此。





第三,一些崗位只能部分自動化,而自動化其實又可能提高我們的工作能力。例如,科學實驗領域出現了許多新的自動化工具:基因測序儀可以自動讀取我們的基因,質譜儀可以自動推斷化學結構,望遠鏡可以自動化地掃描天空,但科學家們並未因此丟掉飯碗。事實上,較之文明史上的任何時期,如今從事科學工作的科學家都更多了。自動化提高了生產率,科學知識發現得更快了。





第四,我們還需要考慮今後幾十年堥C星期的工作時長會有些什麼樣的改變。在大多數發達國家,每星期工作小時數自工業革命以來大幅下降。美國每星期的平均工作時從大約60小時下降到33小時。其他發達國家走得更遠,德國工人平均每星期只工作26小時。如果這樣的趨勢持續下去,我們就需要創造更多的工作崗位,代替縮短的時間。





第五,我們還需要考慮人口統計變化。求職人數肯定會變。許多發達經濟體的人口日趨老齡化,如果能夠完善養老金制度,我們中會有更多人開始享受退休生活,不再需要為工作煩心。





第六,我們還要考慮自動化帶來的經濟發展。自動化產生的一些額外財富將通過“涓滴”效應滲透到經濟當中,在其他地方創造新的就業機會。當然了,如果你對“涓滴經濟學”持有健康的懷疑態度(我就是),這個論點就不如其他論點那麼站得住腳。富人花錢跟我們其他人不一樣,他們致富靠的就是這個。同樣道理,富裕的公司似乎並沒有承擔同等的稅務責任,尤其是從公司獲取收入的那些國家。不過,只要對個人及企業課稅方式稍作調整,所有人都能受益於自動化帶來的生產力提高。





牛津報告確認了據稱未來幾十年媄囓H實現自動化的三種工作技能:創造力、社交智能以及感知和操縱能力。但這三種技能,每一種我都無法完全認同。





首先,創造力已經實現了自動化。電腦可以作畫、寫詩、作曲、創造新的數學,它們做得或許還不如人類好,可能要再過二三十年,才能達到跟人類相當的水準。我會把創造力放到“自動化有難度”這一類下麵,而非“除了人類,機器不可能做到”這一類。第二,今天的電腦缺乏真正的社交智能,但人們已經在著手開發能感知我們情緒狀態、更具社交智能的電腦了。需要社交智能的崗位能抵擋自動化浪潮,不是因為它們不能自動化,而是因為,在很多情況下,人類更樂意與其他人類互動。和電腦比起來,我們更願意跟真正的精神科醫生說話。至於第三種技能,電腦已經能夠比我們更好地感知世界了:它們能察知的波長更寬,精確度更高。不過,操作對機器人來說的確很困難,尤其是在工廠車間之外的不受控環境下。未來一段時間,情況可能不會有太大變化。



牛津報告羅列的確切數字掩蓋了一個難以準確預測的事實,那就是:未來幾十年,我們到底會有多少人失業。對牛津大學的研究,我舉出了若干保留意見。不過,很明顯,白領和藍領都有許多崗位受到威脅。以我之見,失業率可能會增加,但大概是預測的一半左右,也即20%到25%。即便如此,這也是個巨大的變化,我們今天就需要開始為它做好規劃。





哪些工作崗位可能會消失





為了讓你對未來的變化以及為什麼許多崗位會發生變化甚至徹底消失有所體會,我想要逐一討論一下有可能遭到取代的工作。





作?家

牛津報告指出,作家遭到自動化的概率是3.8%,這聽上去挺合理的。在未來當個作家,大概會是份牢靠(雖說薪資不甚豐厚)的工作。這不是因為沒人試過讓電腦寫小說,實際上,2016年3月,電腦寫出來的一部短篇小說,通過了日本一項文學獎(吸引了1450份稿件)的第一輪遴選。我想對這項成就的背景多說兩句:該獎項允許非人類投稿,該程式獲得了自己創作者的大力幫助,後者決定了劇情和人物;之後,程式根據預先準備好的句子和單詞撰寫了文本。小說的題目很有趣,叫《那一天,電腦寫了篇小說》。它的結尾是這麼寫的:“那一天,電腦寫了篇小說。電腦把追求自身愉悅放到了優先地位,不再為人類工作了。”





就算我們認為這樣的結局並無預言的意味,作家也有好幾個理由,無須為自動化太過擔心。首先,如果經濟繼續發展,我們可能會閱讀更多書籍。過去10年,美國出版停滯不前,而在中國,出版業的發展,跟全國經濟增長速度大致相同。第二,自動化創造出新的需求。亞馬遜的推薦引擎讓人能輕鬆找到有關倫敦聖殿教堂管風琴的書籍,故此,掌握了倫敦聖殿教堂管風琴專業知識的人類作家就有了新市場。第三,我們很可能最喜歡切中人類體驗的書籍。要在人寫的書和電腦寫的書之間進行選擇的話,我猜大多數人都會選人寫的書吧。





倒不是說自動化不會改變作家的工作。亞馬遜等科技公司已經大大改變了出版行業。自出版和按需印刷模式,已經向所有擁有筆記本電腦的人打開了出版之門,而且這些改變遠未結束。過去,只有少數作家名利雙收,大多數人只能掙扎求生。在未來全新的出版世界中,這種情況可能會繼續下去,甚至更糟糕。



自行車修理工

牛津報告認為,自行車修理工遭自動化取代的概率是94%,這純屬胡說八道。未來20到30年堙A自行車修理工的工作,連一小部分轉為自動化的概率都幾乎是零。這一錯誤揭示了牛津大學研究的部分局限性,以及它對電腦預測的過分依賴(這一點極具諷刺意味)。





首先,牛津大學的研究忽視了就業崗位自動化在經濟上是否可行。很遺憾,修理自行車的報酬相當低,人類能夠相當廉價地完成這一任務,讓它不值得轉為自動化。第二,自行車是一輛不規則、需要高精度操作的物體,它有一堆大大小小、彎彎曲曲、零零散散的部件。對機器人來說,修理自行車將是一項巨大的技術挑戰,考驗了它的物體操作能力。第三,做個自行車修理工,是件很講究社交能力的事情。我有個好朋友經營一家自行車店,這是個閒逛的地方,人們來這兒尋找騎遊路線,聊天討論最新的零件,說笑話,喝咖啡,談政治。我們想跟別的人做這些事,不想找機器人。





廚?師

牛津報告把“廚師”工作分為多個類別,包括大廚、主廚(自動化概率為10%),速食廚師(fast food cook,自動化概率為81%),散點廚師(short order cook,自動化概率為94%),餐館廚師(自動化概率為96%)。





哪怕是在最好的餐廳,烹飪也都和重複有關系。大多數人不可能有機會每天都在米其林星級餐廳吃飯,但如果有人這麼做過,一定會注意到菜單調整得很慢。大多數餐廳都有經常做的招牌菜,廚師的目標是盡可能迅速且廉價地為每一名顧客重現品質相同的菜肴。自動化是實現上述目標的理想選擇。





矽谷已經在這個領域實踐創新了,機器人比薩餅就是一個例子。在加利福尼亞的門洛公園,Zume公司使用機器人來預備完全可重複的比薩餅;做好的比薩餅裝在一輛有56口小烤箱的卡車堙A逐一送到顧客家。這節省了大量時間:傳統的比薩外賣公司先把比薩做好,再送貨。而Zume公司用演算法算好做比薩的時間,這樣,等卡車來到你家門外,比薩正好新鮮出爐。於是,技術讓你得到了品質更好、配送更快的比薩餅。還有許多類似的創新也正處於開發之中,如機器人壽司和機器人漢堡。





我懷疑,牛津報告認為主廚和大廚的自動化概率僅為10%,其他類型廚師的自動化概率卻那麼高,原因是設計新菜肴需要創造力。可就算從這個角度看,我們也已經發現了一些有趣的創新。IBM的“沃森”(沒錯,就是那個贏得了《危險邊緣》遊戲的沃森!) 肩負起了學習烹飪書的任務,學習怎樣將食材混合到一起,創造出新食譜。接著,大廚沃森創造性地發明了新菜肴,比如土耳其烤麵包配茄子及帕瑪森乾酪,印度薑黃什錦飯,瑞士泰國蘆筍乳蛋餅,等等。大廚沃森的烹飪書(包含了65道原始食譜),在亞馬遜上得了4.4顆星的評分。去看看吧!


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