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腦機穿越:腦機接口改變?nèi)祟愇磥恚?021年版)

《腦機穿越》講述了“人機融合”的未來,即“腦機接口時代”的到來!在未來科技的驅(qū)動下,科幻大片的場景已逐漸走入現(xiàn)實。人類通過思維控制人造工具,如今聽起來無法想象的事情,在未來會成為常態(tài)。從海洋深處到超新星禁區(qū),甚至到我們體內(nèi)細胞間的微小裂縫,人類的觸及范圍將追上我們探索未知領(lǐng)域的野心。《腦機穿越》也是“腦機接口”的簡要發(fā)展史。作者尼科萊利從腦機接口對傳統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的顛覆,到早期的“信息輸出”,即機器如何讀取大腦信息;再到現(xiàn)在科學(xué)家苦心鉆研的“信息輸入”問題,即反饋信號如何作用于大腦……為我們描繪了一幅人類未來新圖景!在未來,隨著腦機接口技術(shù)的不斷完善,很多漸凍人患者、嚴重癱瘓患者也將從中受益。腦機接口有望讓這些病患重新恢復(fù)功能性運動,重新學(xué)會行走。同時,腦機接口并不只局限在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域,作者正在進行的“大腦校園”項目將是多學(xué)科合作的典范,它將提升人們的教育、健康及生活標(biāo)準(zhǔn)。甚至,我們能進入祖先的記憶庫,下載他的思想,通過他私密的感情和生動的記憶,創(chuàng)造一次你們原本永遠都不可能經(jīng)歷的邂逅……對于腦機接口將為人類帶來怎樣的未來生活,這些僅是窺豹一斑。

(巴西)米格爾·尼科萊利斯 ·人工智能 ·19.8萬字

智能革命:迎接人工智能時代的社會、經(jīng)濟與文化變革
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人類歷史上的歷次技術(shù)革命,都帶來了人類感知和認知能力的不斷提升,從而使人類知道更多,做到更多,體驗更多。以此為標(biāo)準(zhǔn),李彥宏在本書中將人工智能定義為堪比任何一次技術(shù)革命的偉大變革,并且明確提出,在技術(shù)與人的關(guān)系上,智能革命不同于前幾次技術(shù)革命,不是人去適應(yīng)機器,而是機器主動來學(xué)習(xí)和適應(yīng)人類,并同人類一起學(xué)習(xí)和創(chuàng)新這個世界。大數(shù)據(jù)是智能社會運轉(zhuǎn)的根本動力和燃料。以百度為代表的搜索引擎公司,由于對數(shù)據(jù)資源的獲取和使用類似深度學(xué)習(xí)的商業(yè)模式,也與大數(shù)據(jù)—深度學(xué)習(xí)—提取模式—創(chuàng)造用戶價值這一研發(fā)文化相匹配,使其天然具備了人工智能的基因。本書從硬件集群、計算能力、大數(shù)據(jù)資源、人工智能文化等方面提出了智能化的基本標(biāo)準(zhǔn),并且從制造業(yè)升級、金融革新、無人駕駛、管理革命、智能生活等多個維度,描繪即將到來的智能社會,反思人類即將面臨的種種挑戰(zhàn)。“人工智能”正式寫入2017年政府工作報告,折射出未來人工智能產(chǎn)業(yè)在我國經(jīng)濟發(fā)展與轉(zhuǎn)型中的重要性。本書內(nèi)容涵蓋了人工智能發(fā)展的主要領(lǐng)域,刻畫了人工智能未來發(fā)展的場景和商業(yè)模式,對我國各行各業(yè)應(yīng)對智能化轉(zhuǎn)型提供了很好的指引和借鑒。

李彥宏 ·人工智能 ·16.3萬字

如何創(chuàng)造可信的AI

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,卻遠比想象的要復(fù)雜得多,超級智能的時代還遠沒有到來。創(chuàng)造真正可信的AI需要賦予機器常識和深度理解,而不是簡單地統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)。本書勾勒了未來人工智能發(fā)展的最佳路線圖,對當(dāng)前人工智能的現(xiàn)狀進行了清晰且客觀的評估。作者蓋瑞·馬庫斯是人工智能領(lǐng)域的專家,同時還是心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授,在計算機科學(xué)、認知科學(xué)、語言學(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。當(dāng)整個人工智能學(xué)術(shù)界都在過分樂觀地高歌猛進時,他不斷撰文和發(fā)表演講來指出以深度學(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》這本書正是馬庫斯對他關(guān)于人工智能觀點的最佳總結(jié)。蓋瑞·馬庫斯和歐內(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,對當(dāng)前AI的場景應(yīng)用和研究范式中的問題進行了分析,他指出AI真正的問題在于信任,常識才是深度理解的關(guān)鍵。最終從認知科學(xué)中提煉出了11條對人工智能發(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AI技術(shù)的一種發(fā)展方向。

(美)蓋瑞·馬庫斯 歐內(nèi)斯特·戴維斯 ·人工智能 ·15.1萬字

自然語言處理:基于預(yù)訓(xùn)練模型的方法
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自然語言處理被譽為“人工智能皇冠上的明珠”。深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的引入為自然語言處理技術(shù)帶來了一場革命,尤其是近年來出現(xiàn)的基于預(yù)訓(xùn)練模型的方法,已成為研究自然語言處理的新范式。本書在介紹自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等基本概念的基礎(chǔ)上,重點介紹新的基于預(yù)訓(xùn)練模型的自然語言處理技術(shù)。本書包括基礎(chǔ)知識、預(yù)訓(xùn)練詞向量和預(yù)訓(xùn)練模型三大部分:基礎(chǔ)知識部分介紹自然語言處理和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和基本工具;預(yù)訓(xùn)練詞向量部分介紹靜態(tài)詞向量和動態(tài)詞向量的預(yù)訓(xùn)練方法及應(yīng)用;預(yù)訓(xùn)練模型部分介紹幾種典型的預(yù)訓(xùn)練語言模型及應(yīng)用,以及預(yù)訓(xùn)練模型的最新進展。除了理論知識,本書還有針對性地結(jié)合具體案例提供相應(yīng)的PyTorch代碼實現(xiàn),不僅能讓讀者對理論有更深刻的理解,還能快速地實現(xiàn)自然語言處理模型,達到理論和實踐的統(tǒng)一。本書既適合具有一定機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的高等院校學(xué)生、研究機構(gòu)的研究者,以及希望深入研究自然語言處理算法的計算機工程師閱讀,也適合對人工智能、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理感興趣的學(xué)生和希望進入人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的研究者參考。

車萬翔 郭江 崔一鳴 ·人工智能 ·13.8萬字

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