人工智能的未来 (湛庐文化机器人与人工智能书系)

人工智能的未来 (湛庐文化机器人与人工智能书系)
作者:
雷·库兹韦尔
译者:
盛杨燕
语言:
中文
类型:
EPUB
页数:
325页
大小:
8.51 MB
出版社:
浙江人民出版社
出版时间:
2016-03-01
ISBN:
9787213071478
分类:

内容简介

1. 《人工智能的未来》作者库兹韦尔认为,2045年,人工智能将超越人类智能,储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”,世界将开启一个新的文明时代,“奇点”到来!那个时候,我们是谁?我们是什么?人还能称之为人吗?

2.库兹韦尔把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”:当智能机器的能力跨越这一临界点之后,人类的知识单元、链接数目、思考能力,将旋即步入令人眩晕的加速喷发状态——一切传统的和习以为常的认识、理念、常识,将统统不复存在,所欲的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。

3.库兹韦尔通过对人类思维本质的全新思考,大胆地预言了人工智能的未来。
他坚信,未来人类一定会制造出可与人脑相媲美的“仿生大脑新皮质”。
它们甚至比人脑更具可塑性,并可放置在云端,与遥远的人类生物大脑远程相连。
那时,或许人工智能真的能够与人类相媲美!

作者简介

1.21世纪最伟大的未来学家与思想家,奇点大学校长,谷歌工程总监。
毕业于麻省理工学院计算机专业,享有19个荣誉博士头衔。
《福布斯》杂志称他为“终极思考机器”;《华尔街日报》称他为“永不满足的天才”;《公司》杂志(Inc.)将其评选为“顶尖创业家”之一,并形容他是“爱迪生的合法继承人”;美国公共电视台(PBS)更是评价他为“开创美国的16位改革家”之一。

2.天才发明家,美国总统亲自为其颁奖,入选美国发明家名人堂。
获得过美国国家技术奖、奖金高达50万美元的Lemelson-MIT发明奖等众多奖项。

3.“加速回报定律”创立者,人工智能领域的传奇预言家。
库兹韦尔指出,“技术力量正以指数级规模快速发展”。
同时预测:2030年,计算机将在智能上超过人脑,2045年,“奇点”将会出现,届时,“严格生物学意义上的”人类将不复存在。

目录

各方赞誉
推荐序 解放思想
段永朝
财讯传媒集团首席战略官
引言 洞悉人类思维的奥秘
第1章 史上著名的思想实验
历史上出现过很多著名的思想实验,特别是关于自然界的思想实验,爱因斯坦的“驾乘光束”实验就是其一。
研究大脑,也可以采用同样的办法。
通过简单的思想实验,我们就能很好地理解人类智慧是怎么一回事儿。

思想实验1:地质的隐喻
思想实验2:驾乘光束
大脑新皮质的统一模式
第2章 思考的思想实验
大脑和计算机都能存储和处理信息,但是,大脑和计算机之间的相似性可不只是看上去那么简单。
大脑的记忆是层级结构和连贯有序的。
记忆奇妙地出现在你的脑海里,一定是某些事物触发了它们。

思考,人脑不同于计算机
字母表的倒背难题,记忆是连贯有序的
联想因触发而生
从刷牙到写诗,不可或缺的记忆层级
第3章 大脑新皮质模型,思维模式识别理论
大脑新皮质分 6 层,共包含 300 亿个神经元,它 们又组成了 3 亿个模式识别器。
这些模式识别器按层级 关系组织,它们是思想的语言和思维模式识别理论的基础。
只有具备自联想能力和特征恒常性能力,大脑新皮质才能识别模式。
思维模式分两种:定向思维和非定向思维,做梦就是非定向思维实例。

模式的层级
模式的结构
流向大脑新皮质模式识别器的数据本质
自联想和恒常性
学习
思想的语言
梦的语言
模型的根源
第4章 人类的大脑新皮质
尽管进化带来的改变并不总是朝着更高的智能水平前进,但是,智能仍是一个重要的进化分支。
大脑新皮质的分层学习能力如此重要,以至于它在进化过程中体积变得越来越大,并最终成为大脑的主体。
大脑运转时,并不以神经元为基础,而是神经元集合。

智能,一个重要的进化分支
新皮质的分层学习能力
积木式神经元集合,思维模式识别的基础
视觉皮质与通用算法
第5章 旧脑
虽然大脑新皮质已成为大脑的主体,但我们的旧脑并未消失,仍在帮助我们寻求满足和躲避危险。
丘脑的突出作用是与新皮质持续联络,海马体存储最新记忆,而小脑则负责人体动作的协调。

感觉通路
丘脑
海马体
小脑
控制快乐与恐惧权
第6章 新皮质的卓越能力
人类的卓越能力,主要归功于大脑脑岛中的纺锤体细胞。
大脑新皮质某些区域的优化,使其更善于处理联合模式,这就是天分的由来。
跨领域合作和非生物大脑新皮质的云端存储,将让我们更富有创造力。
从进化观点看,爱情的存在就缘于大脑新皮质的需求。

天分
创造力
爱情
第7章 仿生数码新皮质
我们现在已经能模拟包含 160万个视觉神经元的人脑视觉新皮质,模拟完整人类大脑的目标预计 2023年就可实现。
“矢量量化”方法既能高效利用计算机资源,又能保留重要的语言识别特征。
隐马尔可夫模型让语音识别系统能同时完成识别和学习两项任务。

脑模拟
神经网络
矢量量化
用隐马尔可夫模型解读你的思维
进化(遗传)算法
列表处理语言LISP
分层记忆系统
人工智能前沿:登上能力层级顶端
创建人工大脑
第8章 模拟人脑,计算机不可或缺的4大思维
尽管人脑的思维模式极为精巧,我们仍然可以通过软件对人脑进行模拟。
要想做到这一点,计算机必须要具备准确的沟通、记忆和计算能力,具有计算的通用性和冯•诺依曼结构,并且能够按大脑核心算法进行创造性思维。

准确的沟通、记忆和计算能力
计算的通用性
冯•诺依曼结构
按大脑核心算法进行创造性思考
第9章 思维的思想实验
意识来源于复杂物理系统的“涌现特性”(emergent property),可感受的“特质”(qualia)是其突出特征。
成功模拟人脑的计算机也是有意识的。
思维就是有意识大脑所进行的活动。
非生物学意义上的“人”将于 2029年出现。
将非生物系统引入人脑,不会改变我们的身份,但却产生了另外一个“我”。
把我们的大部分思想储存在云端,人类就能实现“永生”。

谁是有意识的
你必须有信仰
我们能够意识到什么
东方是东方,西方是西方
自由意志
本体意识
第10章 有关思维的加速回报定律
信息技术的发展,都遵循着加速回报定律,与思维相关的技术也不例外。
随着人类基因组计划的实施,生物医学已成为一项信息技术,并呈指数型发展。
在互联网上,每秒比特的传递量每 16个月就翻一番。
磁共振成像技术,也以指数级速度稳定发展,目前的空间分辨率已接近 100微米。

生物医学
信息传输
大脑研究与再造

第11章 反对大浪潮
加速回报定律及其在人类智能提高方面的应用,也招致了不少批评。
保罗•艾伦对“指数发展说”完全持否定态度;罗杰•彭罗斯认为,计算机无法像人脑那样进行量子计算;约翰•塞尔说,计算机即便能够通过图灵测试,它也不知道自己在做些什么。

“奇点遥远”论
“量子计算能力缺失”论
“无意识”论
后记 拥抱“奇点”
注释
译者后记

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