4.6 用户推荐指数
科技
类型
9.0
豆瓣评分
可以朗读
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200千字
字数
2023-06-01
发行日期
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主编推荐语
畅销书作家布莱恩·克里斯汀作品,关于ChatGPT你需要了解的真相。
内容简介
如今的“机器学习”系统已具备非凡能力,能够在各种场合代替我们看和听,并代表我们做决定。但是警钟已经敲响。随着机器学习飞速发展,人们的担忧也在与日俱增。
如果我们训练的人工智能(AI)做的事情与我们真正的目的不符,就会引发潜在的风险和伦理问题。研究人员称之为对齐问题(the alignment problem)。
书中,我们将认识第一批积极应对对齐问题的学者,了解他们为了避免AI发展的局面失控,付出的卓绝努力和雄心勃勃的计划。
作者克里斯汀不仅精练地描绘了机器学习的发展史,并且亲自深入科研一线同科学家对话,准确呈现了机器学习最前沿的进展。
对齐问题还是一面镜子,将人类自身的偏见和盲点暴露出来,让我们看清自己从未阐明的假设和经常自相矛盾的目标。
本书是一部精彩纷呈的跨学科史诗,不仅审视了人类的科技,也审视了人类的文化,时而让人沮丧,时而又柳暗花明。
目录
- 版权信息
- 序篇
- 导言
- 第一篇 预警
- 1. 代表
- AlexNet的故事
- 问题
- 校准和设计主导权
- 修正训练集
- 分布假说:词嵌入
- 嵌入的阴暗面
- 消除词嵌入的偏见
- 统计之镜中的自画像
- 代表和显现
- 2. 公平
- 实践中的科学假释
- 获取数据
- 这不是公平
- 公平的不可能性
- 不可能之后
- 超越预测
- 3. 透明
- 错误的规则
- 黑盒问题
- 临床与统计预测的比较
- 非最适模型:知道该看什么
- 最优简单模型
- 显著性:机器学习的“眼白”
- 告诉我一切:多任务网络
- 打开盖子:特征可视化
- 深度网络和人类概念
- 第二篇 自主
- 4. 强化
- 数字试错法
- 享乐主义神经元
- 奖励假说
- 多巴胺之谜
- 策略和价值函数
- 预测和奖励的神经基础
- 幸福与误差
- 超越强化
- 5. 塑造
- 稀疏问题
- 课程的重要性
- 微妙的激励
- 防止你的奖励绕圈:塑造定理
- 设计的奖励
- 我们应该怎样训练自己?
- 超越外部强化
- 6. 好奇
- 深度强化学习的超人表现
- 好奇心是一门科学
- 新奇
- 惊讶的快乐
- 超越奖励
- 厌倦和上瘾
- 出于自身
- 第三篇 示范
- 7. 模仿
- 过度模仿
- 模仿学习
- 驾驶
- 学会纠正
- 悬崖边缘:可能主义与现实主义
- 扩增:自我模仿与超越
- 价值扩增
- 8. 推断
- 逆强化学习
- 从示范中学习
- 一看便知:根据反馈学习
- 学会合作
- 合作,无论好坏
- 9. 不定
- 从未见过
- 知道自己不知道
- 衡量影响
- 可纠正性、遵从性和服从性
- 道德不确定性
- 结语
- 代表
- 公平
- 透明
- 自主
- 模仿
- 推断
- 致谢
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出版方
湖南科学技术出版社
湖南科学技术出版社,系中南传媒旗下子公司。出版社以“弘扬科学精神,推动科技发展”为出版宗旨,推出一大批高品位、高格调、重实用、讲实效的科技佳作,如《时间简史》《医学临床“三基”训练》等。