作者:紫逸石 | 来源:互联网 | 2023-09-10 18:39
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李开复写的这本书,主要讲述了什么是人工智能,面对人工智能我们要做什么,算是入门的科普书籍。
图片来源:豆瓣
全书共分为6个章节,6个主题:
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人工智能现状
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人工智能发展历程
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人工智能对人类有威胁吗
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人工智能目前的典型应用场景
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人工智能带来的创新创业机遇
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人工智能时代教育与个人发展
01第一章 人工智能来了
02第二章 AI复兴
其中有几个图非常好,一个是高德纳关于技术的路线图:
高德纳咨询公司(Gartner)技术成熟度曲线
如上图的曲线所示,一种新科技的研发过程通常是这样的:初创公司接受第一轮风投,开发出第一代产品,虽然不成熟,但足以吸引一批早期接受者——粉丝。在早期阶段,产品的优点被粉丝放大,大众媒体跟风炒作,将该技术推向一个充满泡沫的膨胀期。随着盲目的追捧者激增,跟风研发、生产的初创公司越来越多,产品的不足被无限放大,负面报道开始出现,供过于求的市场竞争中,大批跟风入局的初创公司不是被兼并,就是走向倒闭,只有少数拥有核心竞争力的坚持了过来。跌入低谷后,第二轮、第三轮风投资金注入大浪淘沙后仅存的中坚企业,新一代技术和产品也随之问世,整个技术曲线步入稳步攀升的平台期和成熟期,潜在用户的接受程度也从5%以下逐渐提升到20%到30%,初创企业和风投资本开始迎来高额回报。
另一个是深度学习中图像处理ImageNet的成绩,可以从中看出深度学习的发展:
2010 年前后,准确地说,是从 2006 年开始,随着深度学习技术的成熟,加上计算机运算速度的大幅增长,当然,还有互联网时代积累起来的海量数据财富,人工智能开始了一段与以往大为不同的复兴之路。
2012 年到 2015 年,在代表计算机智能图像识别最前沿发展水平的 ImageNet 竞赛(ILSVRC)中,参赛的人工智能算法在识别准确率上突飞猛进。 2014 年,在识别图片中的人、动物、车辆或其他常见对象时,基于深度学习的计算机程序超过了普通人类的肉眼识别准确率。
最后是一个深度学习乐园中体验什么是深度学习的图片,记忆很深刻,最初接触深度学习就是被这个流程图吸引到了。
这张图是谷歌著名的深度学习框架TensorFlow提供的一个网页版小工具做出来的,工具链接:
http://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle®Dataset=reg-plane&learningRate=0.03®ularizatiOnRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.63881&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&hideText=false,用人们易于理解的图示,画出了正在进行深度学习运算的整个网络的实时特征。
03第三章 人机大战
04第四章 AI时代:人类如何应对变革
本章一个重要的主题就是自动驾驶,这是目前人工智能最引人注目的焦点
关于人工智能在银行的多种应用场景的总结也不错:
最后一个是关于人类的金字塔层级模型,在人工智能发展的当下,金字塔势必会发生变化,而金字塔上层也会越来越膨胀,所以急需对当下的教育进行变革,来适应未来的发展。
05第五章 机遇来临
在AI时代,这是一个连猪都能飞起来的风口,一波又一波的创业浪潮,在一阵虚幻之后,我们应该思考到底什么才是这个时代的产物。下图中关于人工智能的布局也是非常全面了:
06第六章 迎接未来
这本书算是不错的人工智能科普读物。李开复自己说他生错了时代,如果是现在这个时代,他会创造出更多优秀的算法和模型。
在AlphaGo打败李世石,ImageNet深度学习大放光彩后,人工智能深度学习就开始新一轮热潮,有人担心AI会毁灭人类,有人担心AI会取代人类造成大面积的失业。前者过于乐观,其实人工智能里超人工智能还有很长的一段路要走,机械姬当中的有意识的机器人,还在遥远的未来;后者则有些悲观,因为从第一次工业革命到最近的信息革命,虽然工作被大量的机器信息自动化所取代,但是随之而来也会有更多的新职位。
因此,不需要过于悲观或者乐观,在AI当下的时代,我们只要保持独立思考的个性,乐观的面对新世界就好,借用书的最后一句话——“有思想的人并不会因为AI黯然失色,因为我们全部的尊严就在于思想”。
星标我,每天多一点智慧