数字时代的智能技术

张浩向 等

目录

  • 1 总述
    • 1.1 简介
    • 1.2 AI-江湖虚名还是实力超群
    • 1.3 AI-聪明绝顶还是蠢笨至极
    • 1.4 人工智能究竟有多难
  • 2 一路坎坷走来
    • 2.1 “借力”助人类进步
    • 2.2 牛顿“牛”在哪里
    • 2.3 瓦特，工程师中的艺术家
    • 2.4 科学，助力技术、推动社会
    • 2.5 “省心”的工具
    • 2.6 “冷酷”的计算
    • 2.7 真正的“省心”——计算的机器
    • 2.8 图灵的模型与香农的洞见
    • 2.9 计算机芯片与摩尔定律
  • 3 理解智能
    • 3.1 “省心”至极
    • 3.2 关于智能的思想实验
    • 3.3 人工智能的提出与早期发展
    • 3.4 发明飞机带来的启示
    • 3.5 数据带来的曙光
    • 3.6 更大范围的飞跃
    • 3.7 智能问题还是数据问题
    • 3.8 回答复杂提问：自然语言处理与推理
  • 4 常用AI算法简书-1
    • 4.1 智能体设计方法
    • 4.2 搜索算法中的问题形式化方法
    • 4.3 搜索问题中的盲目搜索算法
    • 4.4 搜索问题中的知情搜索算法
    • 4.5 超越经典搜索算法
  • 5 常用AI算法简书-2
    • 5.1 马尔科夫决策过程
    • 5.2 贝叶斯网络
    • 5.3 强化学习
    • 5.4 动态规划
    • 5.5 线性回归
    • 5.6 神经网络
  • 6 AI应用与道德风险
    • 6.1 AI在零售业中的应用
    • 6.2 UBER的游戏式管理
    • 6.3 算法的深层次影响
    • 6.4 算法与歧视
    • 6.5 AI未来发展的法律约束
  • 7 AI的未来与我们的应对
    • 7.1 面对事实，面向未来
    • 7.2 我们是否需要担心
    • 7.3 谁会被AI替代？谁又不会呢？
    • 7.4 选择自己的合理规划
    • 7.5 AI是工具，当为你所用
    • 7.6 结束语
  • 8 直播
    • 8.1 直播
  • 9 阅读
    • 9.1 阅读
  • 10 调查问卷
    • 10.1 调查问卷
更大范围的飞跃
  • 1 视频
  • 2 章节测验


思考题：

我们又介绍了一些数据推动技术发展的例子。数据成为通向某些技术突破的关键。那么，照此趋势，人在类似工作中的作用是否不是越来越小呢？