2023年第12周，本播客的第73期，读书系列的第39期，本期阅读书目《AI 3.0》。这是第六季 人工智能通识 的第1本准备书目。
【本周印象深刻】
重要的是，本书所要传达的观点是：我们人类倾向于高估人工智能的发展速度，而低估人类自身智能的复杂性。目前的人工智能与通用智能还相距甚远，并且我不认为超级智能已经近在眼前了。如果通用人工智能真的会实现，我敢保证，它的复杂性能够与我们人类的大脑相媲美。
-- 梅拉妮·米歇尔
从这个痛苦的教训中可以学到的第二个普遍观点是，思想的实际内容是巨大的、不可救药的复杂；我们应该停止试图寻找简单的方法来思考思想的内容，比如思考空间、物体、多代理人或对称性的简单方法。所有这些都是任意的、本质上复杂的、外部世界的一部分。它们不是应该被建立的，因为它们的复杂性是无止境的；相反，我们应该只建立能够发现和捕捉这种任意复杂性的元方法。 这些方法的关键是它们能够找到好的近似值，但是对它们的搜索应该由我们的方法来进行，而不是由我们来进行。我们希望人工智能代理能够像我们一样发现，而不是包含我们所发现的东西。构建我们的发现只会使我们更难看到发现的过程是如何进行的。
-- 里奇.萨顿
【你将听到】
00:00 为什么做第六季人工智能通识，可能要阅读的书目
4:45 关于作者，侯世达，写作目的等
9:30 本书结构
11:21 C1 人工智能流派的变迁：1956年达特茅斯会议：符号派，连接派（亚符号系统），罗森布拉特的感知机，反向传播算法
24:23 C2 视觉识别：杨立昆的ConvNet（卷积神经网络），李飞飞：ImageNet图片数据库和比赛，辛顿和他的两个学生基于convNet做的AlexNet
34:22 C3 游戏和推理：基于强化学习的Q-Learning，深度学习神经网络（DNN）监督学习，迁移学习，蒙特卡罗树搜索
37:58 C4 自然语言处理：递归神经网络（QNN），词向量 word2vec（2013年）
44:31 C5 常识：抽象和类比
52:35 6个关于人工智能的问题
【相关书籍】
《AI3.0 》【美】梅拉妮·米歇尔
Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans
【相关材料】
The Bitter Lesson by Rich Sutton
一个用于识别手写“8”的感知机的示意图
用于识别图片中狗和猫的4层ConvNets
语义空间中两个词簇的图示，其中（A）为二维空间，（B）为三维空间
基于此图片对人类常识如直觉，预测，模拟的解释
第六季 人工智能 计划书目
《AI 3.0》梅拉妮.米歇尔
《AI未来进行式》李开复，陈揪帆
《深度学习革命》凯德·梅茨（Cade Metz）
《智慧的疆界：从图灵机到人工智能》周志明
《人工智能简史》尼克
《为什么》[美] 朱迪亚·珀尔 / [美] 达纳·麦肯齐
《人工智能的未来》 《灵魂机器的时代》《奇点临近》雷·库兹韦尔
《生命3.0》泰德.麦克斯
《科学之路》 杨立昆
《千脑智能》杰夫.霍金斯
空空如也
暂无小宇宙热门评论