书籍介绍
翻开这本书之前，你大概以为AI是无所不能的聪明伙伴；合上之后，你多半会心一笑：它其实是个刚学会走路、经常摔跤的孩子。作者把机器学习称作'教孩子'而非'写程序'——AI靠试错自己找规则，于是它可能学会翻筋斗来加快奔跑，也可能在每张风景照里都'看见'长颈鹿。本书最耐人寻味的地方，恰恰在于它不吹捧AI的强大，而是系统性地拆解它的'人工智障'时刻：灾难性遗忘、复制人类偏见、被对抗攻击轻易骗过。它提醒我们，AI的缺陷不是因为太聪明，而是因为不够聪明，且会不折不扣地按指令行事。如果你曾对'算法决策等于公正'抱有幻想，这本书会帮你戳破这份天真。
作者简介
拥有一个电子工程学专业的博士学位以及一个物理学硕士学位。她在 aiweirdness.com 网站上会写一些关于人工智能，以及时而有趣时而令人不安的算法对人类的误导的文章。她是2019年的TED 演讲者之一。她的其他作品多见于《纽约时报》《纽约客》《大西洋月刊》、Sla te 及Popular Science。请注意，她真的不是一个机器人。
AI导读
核心看点
- 幽默漫画解读AI原理，揭示其“人工智障”的可爱瞬间
- 剖析AI为何爱跌倒、幻觉长颈鹿及灾难性遗忘等怪癖
- 澄清AI能力边界，指出其并非真正理解世界，而是找捷径
读者共识
- 画风可爱、语言风趣，是入门AI领域极佳且轻松的科普读物
- 生动解释了AI为何会犯蠢，打破了人们对AI无所不能的幻想
- 干货与段子并存，虽深度有限，但能让人笑着看懂AI底层逻辑
精彩摘录
- "使用基于规则的程序，你用一种计算机可以理解的语言写下一系列的指令或者规则，然后计算机就会严格按照你说的去执行。要用基于规则的程序解决一个问题，你必须具体知道完成任务所需的每一步，以及如何描述这些步骤。 然而，机器学习算法可以通过试错和评估自己在程序员指定的目标上是否达标，自行找到这些规则。这些目标可以是一个可供模仿的样本列表，一个亟待提高的游戏比分，或者是任何其他东西。在人工智能努力达到这些目标的过程中，它能够发现程序员可能完全不知道的规则与关联。与编写一个传统程序相比，编写一个人工智能程序更像是教导孩子。"
- "在人工智能研究者和爱好者组成的社区中，人工智能有个坏名声，叫作随处可见长颈鹿。遇到一张随机的、无趣的风景照片——例如一个池塘或者一些树木时，人工智能都会倾向于报存在长颈鹿。这种效应是如此普遍，以至于互联网安全专家梅丽莎·埃利奥特（ Melissa Elliott）提议用“长颈鹿”一词来形容人工智能报告相对罕见的景象的现象。"
- "事实证明，人工智能喜欢跌倒。给它们一个以高速移动的任务，可以打赌，如果你允许它们跌倒，它们一定能完成这个任务。有时，机器人甚至会学会翻筋斗，以增加行进距离。从技术上来讲，这是一个很好的解决方案，不过这并不是人类想要的。"
- "我们该如何阻止人工智能无意中复制人类的偏见？我们能做的主要事情之一就是预料到它的发生。我们不应该因为人工智能不能记仇，就把人工智能的决定看作公正的。仅仅因为一个决定来自人工智能，就把它当作公正的决定，有时被称为盲目相信算法（ mathwashing）或过度自信。偏见仍然存在，因为人工智能从其训练数据中复制了它，但现在它被包裹在一层难以解释的人工智能行为中。不管是有意还是无意，公司最终都可能会以高度非法（但可能有利可图）的方式使用具有歧视性的人工智能。"
- "神经网络的这种怪癖被称为灾难性遗忘。一个典型的神经网络没有保护其长期记忆的机制。 灾难性遗忘决定了今天的人工智能在现实中能解决哪些题，也影响了我们让人工智能做事的思维方式。 研究人员正在努力解决灾难性遗忘的问题，尝试方法包括建立一种由受保护的神经元组成的长期记忆，类似于人类大脑能够顺利储存几十年的长期记忆。 较大的神经网络可能在应对灾难性遗忘方面好一些，也许是因为它们的能力来自许多分散的、训练好的神经元中，所以在迁移学习过程中，并不是所有的神经元都被重新利用。"
- "另一个可能特别容易受到对抗攻击的应用是指纹读取。来自纽约大学坦登工程学院和密歇根州立大学的一个团队表明，它可以使用对抗攻击来设计它所谓的主人指纹：—个可以以77%的通过率被低安全性指纹读取器读取的指纹。该团队还能在相当一部分时间内骗过安全性较高的指纹阅读器，或者根据不同数据集训练的商业指纹阅读器。主人指纹甚至看起来也像普通指纹，与其他包含静态图像或扭曲的伪造图像不同，这使得伪造行为更难被发现了。 语音文字转换算法也可以被黑客攻击。生成一段内容为“在蟑螂进来之前把门封上”的音频，然后再叠加上人类认为是静电果声的噪声，语音识别人工智能就会把这个片段识别为“请享用美味的三明治”。如法炮制，我们可以将"
- "越是针对具体任务的人工智能，看起来越聪明。处理世界上所有怪异的事情，是今天的人工智能无法完成的任务。为此，你需要一个人类。"
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用户评论
被书名吸引 作为科普读物内容有点太浅薄了
硬核萌的punchline creator带带我༒
这是一本关于AI学习方法知识普及的科普读物，作者为了更加形象化的表达，大量运用素描漫画展现，人工智能学习中的爬坡能力。作者指出人类的学习大多来源于模仿，尤其是在观察了具体信息后，具象化的模仿。人工智能的“学习”模式与此相反，先是尽可能的收集大数据，类似于一种爬坡原理，让全局的呈现尽量精密化，继而在观察全局后，在一次次的爬坡后完善各种细节，是累进制的，而非复刻式的。由于作者的工科背景，故而对于文科生阅读理解而言，形象化的读图体验或许更为直观。本书译者余天呈师弟是我刚读博士时，带我思考如何读书的领路人，而他这本处女译作，又帮我开启了一个全新的思考的场域。
一册语言有点萌，但内容还有点深的人工智能科普读物。
第一次看见关于AI的科普，特别好奇，赶紧看看，写得挺好，蛮适合不了解机器学习的大众阅读，书里面很清晰地解释了为何“人工智能”有时候像“人工智障”。不过这本书某些地方翻译不太丝滑，另外看到封面设计我真的笑了，这个高饱和度+高亮度的绿以及那生硬的45度投影，我有理由相信这个封面是程序员自己设计的。
就ai存在的问题不停的重复
前面读着还蛮有趣的，后面对于一般读者而言有些深了。AI取代人类的道路漫长而道远，我们有生之年估计是看不到了
我读书少，你可别忽悠我，人工智能真的这么傻乎乎的吗
人工智能能做什么和不能做什么
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