内容简介
作者简介
梅拉妮·米歇尔Melanie Mitchell，波特兰州立大学计算机科学教授，曾在美国圣塔菲研究所Santa Fe Institute和洛斯阿拉莫斯国家实验室Los Alamos National Laboratory工作，主要的研究领域为类比推理、复杂系统、遗传算法等。在圣塔菲研究所时，米歇尔主导了复杂系统领域的研究工作，并教授了相关的在线课程。她的在线课程 Introduction to Complexity 已有近30000名学生选修，成为Coursera排名前50位的在线课程之一。
本书目录
引言 创造具有人类智能的机器，是一场重大的智力冒险第一部分 若想对未来下注，先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能
01 从起源到遭遇寒冬，心智是人工智能一直无法攻克的堡垒
02 从神经网络到机器学习，谁都不是最后的解药
03 从图灵测试到奇点之争， 我们无法预测智能将带领我们去往何处
第二部分 视觉识别：始终是“看”起来容易“做”起来难
04 何人，何物，何时，何地，为何
05 ConvNets和ImageNet，现代人工智能的基石
06 人类与机器学习的关键差距
07 确保价值观一致，构建值得信赖、有道德的人工智能
第三部分 游戏与推理：开发具有更接近人类水平的学习和推理能力的机器
08 强化学习，最重要的是学会给机器人奖励
09 学会玩游戏，智能究竟从何而来
10 游戏只是手段，通用人工智能才是目标
第四部分 自然语言：让计算机理解它所“阅读”的内容
11 词语，以及与它一同出现的词
12 机器翻译，仍然不能从人类理解的角度来理解图像与文字
13 虚拟助理——随便问我任何事情
第五部分 常识——人工智能打破意义障碍的关键
14 正在学会“理解”的人工智能
15 知识、抽象和类比，赋予人工智能核心常识
结语 思考6个关键问题，激发人工智能的终极潜力
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