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智能機器如何思考:深度神經網絡的秘密
 作  者: (美)肖恩•格里什
 出版單位: 中信
 出版日期: 2019.07
 進貨日期: 2019/11/15
 ISBN: 9787521705461
 開  本: 32 開    
 定  價: 518
 售  價: 414
  會 員 價: 380
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編輯推薦:

1. 這是一本技術“小白”和技術“大咖”都愛讀的機器學習指南。穀歌前工程專家、機器學習極客肖恩•格裡什的重磅作品。

2. “深度神經網路”是新一波人工智慧熱潮的推動引擎。圍繞這一前沿工具展開的對話,推動著自動駕駛汽車、網飛的推薦演算法、AlphaGo,甚至會打DOTA遊戲的人工智慧的發展,任何想要參與這一時代對話的人都應該讀讀這本書。

3. 作者用通俗的類比和鼓舞人心的故事,厘清了許多神秘而前衛的新概念:感知演算法、強化學習、卷積神經網路、深度語音辨識、圖片識別等。掌握這些概念,你才能更好地判斷,哪些關於人工智慧的言論值得相信,哪些說得天花亂墜的謬論應該被拋棄,這本書將助力你的AI創業與投資之路。

4. 微軟CTO凱文•斯科特親筆作序、穀歌工程總監雷•庫茲韋爾、美國人工智慧協會院士佩德羅•多明戈斯、穀歌研究科學家凱文•墨菲、微軟亞洲研究院副院長潘天佑、馭勢科技CEO吳甘沙鼎力推薦!


內容簡介:

任何足夠先進的技術初看都與魔法無異。

自動駕駛汽車已經在很多國家上路,網飛的演算法能主動預測你喜歡的電影,DeepMind的電腦程式通關了雅達利遊戲,AlphaGo在古老的圍棋領域攻克了人類智慧的防線。

這一切是如何發生的?智慧型機器究竟如何思考?

在這本書中,作者用幾乎人人都能讀懂的語言展示了人工智慧領域的前沿成果,深入解讀了感知演算法、強化學習、智慧體、卷積神經網路、深度語音辨識、圖片識別等科技巨頭紛紛擁抱的概念,正是它們讓當今的機器如此智慧。



DARPA和ImageNet的挑戰賽給未來播撒了怎樣的種子?

網飛的電影推薦為什麼如此準確?

人工智慧怎麼打DOTA?

AlphaGo除了下圍棋還會做別的嗎?

神經網路如何做到能聽、能說、能記憶?

我們為什麼要不斷製造能複製人類智力和行為的機器?



這本書將為你打開機器學習與神經網路的黑匣子,讓你看懂“魔法”背後的機制。關於自動駕駛汽車、網飛演算法、會玩遊戲的人工智慧以及AlphaGo,這本書幾乎囊括了你想知道的一切。


作者簡介:

肖恩•格裡什(Sean Gerrish)

穀歌前工程專家,普林斯頓大學的機器學習博士,機器學習極客。

曾在高頻交易機構泰莎科技擔任工程師,並在穀歌擔任機器學習和資料科學團隊的工程專家。


圖書目錄:

推薦序 IX

前言 XIII



1 自動機的秘密

長笛演奏者 003

今天的自動機 005

鐘擺的擺動007

這本書中的自動機 008



2 自動駕駛汽車:挑戰不可能

沙漠中的百萬美元競賽 015

如何打造自動駕駛汽車 017

規劃路徑 021

路徑搜索 022

導航025

無人車挑戰賽的獲勝者 028

一場失敗的比賽 031



3 保持在車道內行駛:自動駕駛汽車的感知

第二次無人車挑戰賽 035

自動駕駛汽車中的機器學習 037

斯坦利的架構 038

避開障礙物 040

尋找道路的邊緣 043

開眼看路 045

路徑規劃 047

斯坦利大腦的各個部分如何相互交流 049



4 在十字路口避讓:自動駕駛汽車的大腦

城市挑戰賽 055

感知抽象 057

比賽 059

老闆的高層次推理層 061

攻克交通堵塞 068

三層架構 071

對自動駕駛汽車看到的物體進行分類 076

自動駕駛汽車是複雜的系統 077

自動駕駛汽車的軌跡 078



5 網飛和推薦引擎的挑戰

百萬美元大獎 083

競爭者 084

如何訓練分類器 085

比賽的目標 089

龐大的評分矩陣 091

矩陣分解 096

第一年結束 102



6 團隊融合:網飛獎的贏家

縮小競爭者之間的差距 107

第一年末 108

隨時間變化的預測 111

過度擬合 114

模型混合 115

第二年 119

最後一年 120

賽後 124



7 用獎勵教導電腦

DeepMind玩雅達利遊戲 129

強化學習 132

教導智慧體 134

為智慧體編寫程式 36

智慧體如何觀察環境 140

經驗金塊 141

用強化學習玩雅達利遊戲 148



8 如何用神經網路攻克雅達利遊戲

神經資訊處理系統 153

近似,而非完美 153

用作數學函數的神經網路 155

雅達利遊戲神經網路的結構 161

深入研究神經網路 170



9 人工神經網路的世界觀

人工智慧的奧秘 175

國際象棋自動機“土耳其人” 177

神經網路中的誤導 179

識別圖像中的物體 180

過度擬合 183

ImageNet 185

卷積神經網路 188

為什麼是“深度”網路? 194

資料瓶頸 197



10 深入瞭解深度神經網路的內部秘密

電腦生成圖片 203

壓縮函數 204

ReLU啟動函數 207

機器人之夢 211



11 能聽、能說、能記憶的神經網路

對機器而言,“理解”意味著什麼? 221

深度語音辨識 222

迴圈神經網路 223

為圖像生成字幕 230

長短時記憶網路 233

對抗資料 235



12 理解自然語言

宣傳噱頭還是人工智慧研究的福音? 239

IBM的沃森 240

攻克《危險邊緣》所遇到的挑戰 241

浩如煙海的知識 242

《危險邊緣》挑戰賽的誕生 245

DeepQA 247

問題分析 249

“沃森”如何解讀句子 252



13 挖掘《危險邊緣》的最佳答案

地下室基準 261

生成候選答案 263

查找答案 266

羽量級篩檢程式 269

證據檢索 270

評分 274

匯總和排名 277

調整“沃森” 281

重新審視DeepQA 282

沃森有智能嗎? 283



14 用蠻力搜索找到好策略

通過搜索玩遊戲 289

數獨 290

樹的大小 294

分支因數 297

遊戲中的不確定性 297

克勞德•香農與資訊理論 302

評價函數 303

“深藍” 308

加入IBM 310

搜索與神經網路 311

西洋雙陸棋程式 313

搜索的局限 315



15 職業水準的圍棋

電腦圍棋 319

圍棋 321

通過抽樣走子來建立直覺 324

神之一手 330

蒙特卡洛樹搜索 333

單臂老虎機 337

AlphaGo是否需要如此複雜 339

AlphaGo的局限 341



16 即時人工智慧與《星際爭霸》

構建更好的遊戲機器人 345

《星際爭霸》與人工智慧 346

簡化遊戲 348

實用《星際爭霸》機器人 351

OpenAI與《DOTA 2》 354

《星際爭霸》機器人的未來 357



17 50年後或更遙遠的未來

人工智慧起起伏伏的發展過程 363

如何複製這本書中的成功 364

資料的普遍使用 368

下一步去向何方 369



致謝 373

注釋 375


章節試讀:

長笛演奏者

1737年,在工業革命的黎明時分,法國的機械天才雅克•德•沃康松(Jacques de Vaucanson)完成了一件傑作:一尊可以像真人一樣用長笛演奏音樂的塑像。只見這尊真人大小的塑像把真實的長笛舉到嘴邊,接著便用它的機械肺把空氣送入樂器,吹出一個個音符。通過移動嘴唇,調整吹氣的力度,控制手指精確地在長笛孔上移動,塑像可以吹出一系列音符,組成一首完整的樂曲,“其吹奏過程就像人類樂手的演奏一樣完美”。沃康松並不滿足於塑像只會用長笛演奏一首樂曲,於是賦予了塑像演奏12首不同樂曲的能力。

對公眾而言,像長笛演奏者這樣的裝置他們並非第一次見,但是這個裝置很特別。他們把這種機器稱為自動機,而且愛不釋手。擺弄這類裝置已經成為整個歐洲富裕階層的一種愛好。有一段時間,沃康松向一小部分觀眾收取相當於一週薪水的費用,讓他們觀看他那奇怪的裝置。它那自然的運動和複雜的行為對當時的人們來說完全屬於未知的領域。最終,沃康松在歐洲的其他地區巡迴展出了長笛演奏者和其他幾台自動機。

長笛演奏者是如何工作的?它是黑魔法嗎?在那10年以前,一位教會官員曾下令搗毀了沃康松的一個工作坊,因為他認為這是褻瀆神靈,所以沃康松肯定不會再做任何看起來太像魔法的事情。它是騙局嗎?就在長笛演奏者誕生之前的幾年,一台看似能演奏大鍵琴的自動樂器曾讓法國國王路易十五頗為著迷。國王堅持要瞭解這台裝置的工作原理,最終卻發現它只是個傀儡,裡面藏著一個5歲的小女孩。沃康松敏銳地意識到了這一點,熱切地向觀眾展示長笛演奏者的內部機制。它的動作流暢自然,當沃康松展示它的內部機制時,它顯然只是在遵循編碼到其機械內臟中的一系列指令。

沃康松為了進一步證明其發明的合理性,向法國科學院展示了這台自動機,並提交了一篇題為《自動長笛演奏者的機理》的論文。在論文中,沃康松精確地闡釋了這台神奇機器的工作原理。塑像由木頭和硬紙板製成,被漆成大理石的樣子,包裹著皮革的指尖與長笛孔形成密封。自動機的機械驅動器由兩根旋轉軸組成。為了讓塑像吹氣,其中一根軸給三組風箱打氣,產生低、中、高三檔不同壓力的氣流。這三股氣流合在一起形成一個人工氣管,被送入塑像的口中。裝置的另一根軸慢慢地轉動一個表面帶有小螺柱的圓筒。當圓筒旋轉時,這些小螺柱會壓在15根由彈簧承載的杠杆上。通過鏈條和線纜,這些杠杆可以驅動自動機的各個部分。一些杠杆控制著手指和嘴唇的運動。剩下的杠杆決定了低、中、高三檔壓力中的哪一檔氣流應該吹進長笛以及裝置的舌頭應該選擇佔據哪個位置來改變氣流。通過將小螺柱放置在旋轉圓筒上的適當位置,沃康松可以對塑像進行編碼,從而讓它演奏出他想要的任何樂曲。雖然有些複雜,但它不過是一個巨大的音樂盒。法國科學院接受了他的論文,並做了精彩的評論。

沃康松的傑作只是那個世紀的發明家幾十年來開發的許多自動機之一。自動機之所以受歡迎,正是因為它看起來是完全自主的,而且它似乎複製了人類的智慧。長笛演奏者和其他類似的自動機是工業革命中的人工智慧先驅:在幾十年的時間裡,隨著各類材料和各種新發明的出現,自動機得以成為可能,當時的技術專家和業餘愛好者在他們獨特的探索中使用自動機來複製我們的身體和思想。



今天的自動機

時間快進到今天。在現實生活中,自動駕駛汽車日夜穿梭於矽穀的各個城市。我們用提供獎勵的方法訓練電腦程式玩雅達利遊戲,最終使程式的遊戲水準遠遠超過人類玩家,就像訓練一隻狗坐下或打滾兒一樣。在《危險邊緣》(Jeopardy!)比賽節目中,一個電腦程式成功擊敗了兩位世界冠軍。我們開發出了在古老的圍棋中戰勝最優秀的人類棋手的電腦程式。與此同時,這些突破背後的人工智慧正在以令人歎為觀止的速度發展,甚至對這個領域的專家而言也是如此。

最後這一點怎麼誇張也不為過。參加《危險邊緣》比賽的“沃森”開發團隊表示,在他們著手開發這個系統之前,創建出能夠擊敗世界頂尖玩家的程式還不可能。許多專家認為,創建出具備一定棋力的電腦圍棋程式需要再過10年,AlphaGo(阿爾法圍棋)證明瞭這是錯誤的,這個程式被訓練了幾個月,隨後戰勝了世界圍棋冠軍李世石。20個月後,AlphaGo的創建者開發了程式的另一個版本,它僅用三天就自學了人類數千年積累的圍棋知識,以100比0的成績擊敗了上一個版本,然而它只使用了上一個版本10%的計算能力。這在一定程度上要歸功於人工神經網路的進步,人工神經網路是AlphaGo的技術基礎,也是過去10年的研究熱點。現在這些人工神經網路不僅會玩遊戲,還能夠識別照片中的圖像、識別口語語音,其水準可以與人類媲美。

隨著這些突破不斷登上新聞頭條,它們也自然而然地激發了我們的好奇心:它們是如何工作的?正如18世紀的歐洲人對長笛演奏者和當時的其他自動機感到疑惑一樣,當我們談論這些新型自動機時,那個問題總是隱藏在表面之下,懸而未決。

幸運的是,與沃康松向法國科學院提交論文的方式如出一轍,這些最新進展的創造者詳細記錄了構建智慧電腦程式的方法。這些技術細節分佈在許多不同的地方,在本書中,我試圖把這些細節組織起來,用簡單的術語說明智慧型機器是如何思考的。

與裡面藏著5歲小女孩的冒牌自動機不同,你將在本書中看到的突破是真實的科學進步。雖然它們看起來像魔法,但是與法國科學院審查長笛演奏者一樣,學術界對這些突破都進行了仔細的審查。它們同長笛演奏者一樣,也是自動機的例子。自動機就是自動運行的機器。它看上去總是像人或動物一樣自主運行,似乎可以獨立思考。但根據定義,自動機是遵循程式的。這些程式是預先設定的指令序列,就像沃康松為讓長笛演奏者演奏音樂而開發的程式一樣。

正如我們將要看到的,事實證明,技術專家在過去的幾個世紀裡沒有太大變化。他們仍然在設計自動機並給它們程式設計,以此複製人類的思想和身體,他們有時仍然會造出冒牌自動機。唯一的區別是,技術專家已經把工具升級為電腦和運行在電腦上的軟體,它們是21世紀的杠杆、齒輪和發動機。


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