人工智能
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398千字
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2020-06-01
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主编推荐语
人工智能安全主题，安全体系架构，伦理准则，保险策略与前沿技术。
内容简介
本书在简要介绍人工智能发展历程、世界各国人工智能战略规划之后，重点围绕人工智能安全主题，提出人工智能安全体系架构，讨论了人工智能助力安全、人工智能内生安全、人工智能衍生安全等相关内容，并深入研究了人工智能安全伦理准则。本书还详细分析了人工智能行为体及其可能引发的安全问题，提出了人工智能保险箍的解决方案，并给出了人工智能行为体的安全评估与检测方法。本书最后还探讨了人工智能的前沿技术，以及人工智能安全的未来发展趋势。本书适合人工智能及安全领域的研究人员、管理人员以及广大爱好者阅读。
目录
- 封面
- 版权页
- 丛书编委会
- 前言
- 目录
- 第1章 人工智能技术发展概述
- 1.1 人工智能的研究方向及起源
- 1.1.1 人工智能的研究方向
- 1.1.2 人工智能起源
- 1.2 人工智能的三次发展高峰
- 1.2.1 人工智能第一次发展高峰
- 1.2.2 人工智能第二次发展高峰
- 1.2.3 人工智能第三次发展高峰
- 1.3 人工智能的三个学术流派
- 1.3.1 符号主义
- 1.3.2 连接主义
- 1.3.3 行为主义
- 1.3.4 关于三个学术流派的评论
- 1.4 人工智能第三次发展高峰的技术推手
- 1.4.1 深度学习的贡献
- 1.4.2 软件框架成为人工智能应用的推手
- 1.4.3 解决不同软硬件的适配
- 1.4.4 算力大幅提升的贡献
- 1.4.5 大数据的贡献
- 1.4.6 移动互联网与传感器的贡献
- 1.5 人工智能带来的巨大冲击
- 1.5.1 人工智能对经济的冲击
- 1.5.2 人工智能对社会的冲击
- 1.5.3 人工智能对人类思维的冲击
- 1.5.4 人工智能对教育与就业的影响
- 1.5.5 人工智能对隐私的冲击
- 1.6 本章小结
- 参考文献
- 第2章 世界各国人工智能发展战略规划
- 2.1 美国人工智能发展战略
- 2.1.1 美国人工智能发展职能机构
- 2.1.2 美国人工智能战略规划
- 2.1.3 美国人工智能发展计划
- 2.1.4 美国人工智能监管政策
- 2.2 欧盟及英国人工智能发展战略
- 2.2.1 欧盟及英国的人工智能战略
- 2.2.2 欧盟人工智能发展计划
- 2.2.3 欧盟及英国的人工智能伦理原则
- 2.2.4 欧盟及英国人工智能立法及监管
- 2.3 其他一些国家人工智能发展战略
- 2.3.1 日本人工智能发展战略
- 2.3.2 俄罗斯人工智能发展战略
- 2.3.3 韩国、新加坡、加拿大、印度等国的人工智能战略
- 2.4 中国人工智能发展战略
- 2.4.1 中国人工智能发展的总体要求
- 2.4.2 中国人工智能发展的主要任务
- 2.4.3 中国人工智能产业发展的资源配置
- 2.4.4 中国人工智能发展的保障措施
- 2.4.5 中国人工智能发展的组织保障
- 2.4.6 中国人工智能人才培养政策
- 2.5 国内外人工智能标准研究
- 2.5.1 国际人工智能标准研究
- 2.5.2 中国人工智能标准研究
- 2.6 本章小结
- 参考文献
- 第3章 人工智能安全概述
- 3.1 人工智能与安全的辩证关系
- 3.2 人工智能安全体系架构与分类
- 3.2.1 人工智能安全体系架构
- 3.2.2 人工智能助力安全
- 3.2.3 人工智能内生安全
- 3.2.4 人工智能衍生安全
- 3.3 人工智能安全所处位置及外部关联
- 3.3.1 人工智能安全性、可靠性和可控性的关系
- 3.3.2 人工智能安全与法律、政策和标准的关系
- 3.3.3 人工智能安全与伦理之间的关系
- 3.3.4 人工智能安全评测与防控
- 3.4 本章小结
- 参考文献
- 第4章 人工智能助力安全
- 4.1 人工智能助力安全概述
- 4.2 人工智能助力防御
- 4.2.1 物理智能安防监控
- 4.2.2 军用机器人
- 4.2.3 智能入侵检测
- 4.2.4 恶意代码检测与分类
- 4.2.5 基于知识图谱的威胁猎杀
- 4.2.6 用户实体行为分析
- 4.2.7 垃圾邮件检测
- 4.3 人工智能助力攻击
- 4.3.1 自动化网络攻击
- 4.3.2 助力网络攻击，提升网络攻击效率
- 4.3.3 助力有害信息的传播
- 4.3.4 助力虚假信息内容的制作
- 4.3.5 智能恶意代码
- 4.3.6 神经网络后门
- 4.3.7 对抗机器学习
- 4.3.8 智能工具被用于恶意攻击
- 4.3.9 助力自主武器研发
- 4.4 本章小结
- 参考文献
- 第5章 人工智能的内生安全
- 5.1 数据安全
- 5.1.1 数据集质量影响人工智能内生安全
- 5.1.2 数据投毒可人为导致人工智能算法出错
- 5.1.3 对抗样本成为人工智能内生安全的新关注点
- 5.2 框架安全
- 5.3 算法安全
- 5.3.1 算法的可解释性
- 5.3.2 对抗样本体现出人工智能算法缺乏可解释性
- 5.4 模型安全
- 5.4.1 模型存储和管理的安全
- 5.4.2 开源模型被攻击
- 5.5 运行安全
- 5.5.1 客观原因导致的运行安全问题
- 5.5.2 主观原因导致的运行安全问题
- 5.6 本章小结
- 参考文献
- 第6章 人工智能衍生安全问题
- 6.1 人工智能系统失误而引发的安全事故
- 6.1.1 自动驾驶汽车失效
- 6.1.2 智能机器人失效
- 6.1.3 智能音箱失效
- 6.1.4 人工智能系统“失控”
- 6.1.5 会话人工智能的偏激言论
- 6.1.6 医疗人工智能的危险治疗意见
- 6.2 人工智能武器研发可能引发国际军备竞赛
- 6.2.1 各国人工智能武器化发展情况
- 6.2.2 人工智能武器军备竞赛带来的风险
- 6.3 人们对人工智能技术失控的担忧
- 6.4 人工智能行为体失控三要素
- 6.4.1 人工智能行为体具有行为能力以及破坏力
- 6.4.2 人工智能行为体具有不可解释的决策能力
- 6.4.3 人工智能行为体具有进化能力，可进化成自主系统
- 6.5 预防人工智能技术失控的举措
- 6.5.1 人机协作国际规范
- 6.5.2 阿西洛马人工智能原则
- 6.5.3 自我终结机制防范系统性失控风险
- 6.6 本章小结
- 参考文献
- 第7章 人工智能行为体
- 7.1 人工智能行为体的定义
- 7.2 人工智能行为体类型1——传统型
- 7.2.1 工业机器人
- 7.2.2 专用服务机器人
- 7.2.3 家用型机器人
- 7.3 人工智能行为体类型2——自动驾驶的交通工具
- 7.3.1 自动驾驶简介
- 7.3.2 自动驾驶汽车
- 7.3.3 人工智能无人机
- 7.3.4 无人驾驶船舶
- 7.4 人工智能行为体类型3——人工智能武器
- 7.4.1 人工智能武器简介
- 7.4.2 “杀人蜂”武器
- 7.4.3 炮塔型AI战斗机器人
- 7.4.4 人形战斗机器人
- 7.5 人工智能行为体类型4——类人机器人
- 7.5.1 Jules机器人
- 7.5.2 Bina48机器人
- 7.5.3 Sophia机器人
- 7.6 人工智能行为体的特性
- 7.6.1 人工智能行为体的移动特性
- 7.6.2 人工智能行为体的决策特性
- 7.6.3 人工智能行为体的自主特性
- 7.7 本章小结
- 参考文献
- 第8章 人工智能行为体保险箍
- 8.1 体系架构
- 8.2 基本功能
- 8.2.1 远程控制组件
- 8.2.2 能源控制组件
- 8.2.3 宿主交互组件
- 8.2.4 数据记录组件
- 8.3 安全机制
- 8.3.1 设备安全
- 8.3.2 数据安全
- 8.3.3 运行安全
- 8.4 安全围栏
- 8.4.1 工作过程
- 8.4.2 移动范围限制
- 8.4.3 速度与距离监控
- 8.4.4 输出功率与力约束
- 8.4.5 安全策略
- 8.5 增强功能
- 8.5.1 内置传感器
- 8.5.2 人的识别
- 8.5.3 “黑AIA”识别
- 8.6 防控中心
- 8.6.1 态势感知
- 8.6.2 指挥控制
- 8.6.3 应急处置
- 8.6.4 专家研判
- 8.7 生态环境
- 8.7.1 准入制度
- 8.7.2 标准规范
- 8.7.3 生态基础
- 8.8 本章小结
- 参考文献
- 第9章 人工智能行为体的安全评估与检测
- 9.1 人工智能行为体的安全管理概述
- 9.1.1 从术语的角度感受个人助理机器人的安全要素
- 9.1.2 个人助理机器人的风险评估要求
- 9.1.3 个人助理机器人的安全要求
- 9.1.4 个人助理机器人的功能安全
- 9.2 人工智能行为体安全评估和检测的目标
- 9.2.1 动能安全：对AIA动能的评估
- 9.2.2 决策安全：对决策系统安全的评估
- 9.2.3 自主安全：对AIA自主能力失控风险的评估
- 9.3 人工智能行为体安全评估的方法与指标
- 9.3.1 动能安全评估
- 9.3.2 决策安全评估
- 9.3.3 自主安全评估
- 9.3.4 安全评估过程
- 9.4 人工智能行为体检测能力与检测方法
- 9.4.1 针对AIA动能的检测方法
- 9.4.2 针对AIA决策机制的检测方法
- 9.4.3 针对AIA自主能力的检测方法
- 9.5 人工智能行为体的检测流程
- 9.5.1 针对AIA动能的检测流程
- 9.5.2 针对AIA决策机制的检测流程
- 9.5.3 针对AIA自主能力的检测流程
- 9.6 本章小结
- 参考文献
- 第10章 人工智能安全伦理准则
- 10.1 人工智能技术引发的伦理问题
- 10.1.1 人权问题
- 10.1.2 伦理地位问题
- 10.1.3 责任伦理问题
- 10.1.4 风险问题
- 10.2 人工智能技术发展的伦理准则
- 10.2.1 各国政府及社团组织关于人工智能技术发展的伦理准则
- 10.2.2 国际组织关于人工智能技术发展的伦理准则
- 10.2.3 企业和高等院校关于人工智能技术发展的伦理准则
- 10.3 人工智能行为体的伦理决策
- 10.3.1 人工智能行为体的伦理决策能力
- 10.3.2 人工智能行为体的伦理决策设计
- 10.3.3 人工智能行为体的伦理决策考量
- 10.4 人工智能行为体的责任归咎
- 10.4.1 责任主体
- 10.4.2 责任分配
- 10.4.3 无人驾驶汽车的责任追究
- 10.5 本章小结
- 参考文献
- 第11章 人工智能前沿技术
- 11.1 学术前沿
- 11.1.1 强化学习
- 11.1.2 迁移学习
- 11.1.3 联邦学习
- 11.1.4 分布式机器学习
- 11.1.5 表示学习
- 11.1.6 元学习
- 11.1.7 可解释的人工智能
- 11.1.8 对抗训练
- 11.1.9 人工智能芯片
- 11.1.10 技术前沿安全挑战
- 11.2 应用前沿
- 11.2.1 计算机视觉
- 11.2.2 自然语言处理
- 11.2.3 智能语音
- 11.2.4 智能驾驶
- 11.2.5 拟人和仿生
- 11.2.6 智能攻防
- 11.2.7 应用前沿安全挑战
- 11.3 交叉领域
- 11.3.1 人工智能与互联网
- 11.3.2 人工智能与工业互联网
- 11.3.3 人工智能与医学生物
- 11.3.4 人工智能与军事
- 11.3.5 人工智能与商业模式
- 11.3.6 人工智能与人文社会
- 11.3.7 交叉领域安全挑战
- 11.4 本章小结
- 参考文献
- 第12章 人工智能安全的未来展望
- 12.1 人工智能内生安全的未来展望
- 12.1.1 数据是否会制约人工智能内生安全
- 12.1.2 对抗样本是否会出现在实际应用场景中
- 12.1.3 是否存在安全的智能模型
- 12.1.4 人工智能执行过程是否安全
- 12.2 人工智能衍生安全的未来展望
- 12.2.1 人工智能武器化
- 12.2.2 人工智能滥用导致安全隐患
- 12.2.3 人工智能是否会危害人类
- 12.3 人工智能安全相关的未来焦点
- 12.3.1 人工智能基础工具应注重自主可控
- 12.3.2 如何看待人工智能自主发明物的专利性问题
- 12.3.3 人工智能对人的影响
- 12.3.4 人工智能挑起的欲望
- 12.3.5 超人工智能是否会危害人类
- 12.4 人工智能的安全可控之路
- 12.4.1 建立保护人类的法律规范和规章制度
- 12.4.2 确立人类优先与安全优先的原则
- 12.4.3 谨慎承认智能机器人的法律主体资格
- 12.4.4 充分尊重社会公众的知情权
- 12.4.5 人工智能的安全评估与检测
- 12.4.6 人工智能安全可控需要社会各界共同的努力
- 12.5 本章小结
- 参考文献
- 反侵权盗版声明
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出版方
电子工业出版社
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