- 注釋 更新時間：2021-04-30 13:25:52
- 參考文獻
- 注釋
- 推薦書目
- 致謝
- 后記
- 第8章 創造可信的AI
- 第7章 常識，實現深度理解的關鍵
- 第6章 從認知科學中獲得的11個啟示
- 第5章 哪里有真正的機器人管家
- 第4章 計算機若真有那么聰明，為什么還不會閱讀
- 第3章 深度學習的好與壞
- 第2章 當下AI的9個風險
- 第1章 AI該往何處走
- 引言
- 獻言
- 推薦序
- 贊譽
- 作者簡介
- 如何創造可信的AI
- 注釋
- 譯者后記
- 致謝
- 答案，藏在人類科學家的決策中
- 機器會接管世界嗎
- 結語 選擇，一切與機器無關
- 攜手蘋果，讓人類與機器優雅地合作
- Siri核心創始團隊的建立
- 亞當·奇耶，下一個恩格爾巴特
- Web2.0，群體智慧改變一切
- Intraspect，流星般的人機交互系統
- 湯姆·格魯伯，從建模知識到建模策略
- 收購Siri，喬布斯的最后一件事情
- 08 收購Siri，蘋果正式踏入智能增強陣營
- 智能增強，以人類為中心重塑計算
- 加里·布拉德斯基，將機器視覺技術融入機械手臂之中
- 機械手，觸摸的科學
- 巔峰之戰：DARPA機器人挑戰賽
- 谷歌的機器人帝國計劃
- 安迪·魯賓，移動機器人時代的預言家
- 仿生機器人，進入極端環境作業
- 從機械獸到機械展館
- 07 救援機器人，從模擬智慧到智能增強
- 虛擬機器人，更自由、更放松的人機交互
- 是伙伴不是敵人
- 讓工具變成玩具
- 06 學會協作，人類與機器共存
- 軟件助手，數字化生存之道
- 擬人化界面，來自人機交互的沖擊
- “理性主義”與“以人為本”之爭
- AI vs.IA，數十年的科學家大戰
- 人機共生，AI與IA重塑的新世界
- 05 以人為本，重新定義“機器”智能
- 人工智能再現巨浪
- 機器學習重燃人工智能研究
- 像人腦一樣思考，人工神經網絡出現突破
- 人工智能商業化的冬天
- 漢斯·莫維拉克，人工智能最堅定的信徒
- 斯坦福大學人工智能實驗室，語音識別技術濫觴
- 約翰·麥卡錫，“人工智能”概念之父
- 世界首個機器人Shakey，引爆人工智能大爆炸
- 04 從寒冬到野蠻生長，人工智能的前世今生
- 生產力之爭，回歸還是告別
- 奇點臨近，人類會否被機器取代
- 技能錯配，技術性失業的元兇
- 諾伯特·維納，一位科學家的反叛
- 03 跨越2045年，人類將去往何處
- 手推車難題，是否選擇“更小的惡魔”
- 應對分心，將人類完全排除在駕駛之外
- Mobileye，無人駕駛汽車的另一種可能
- 2014，無人駕駛汽車商業化元年
- 谷歌無人駕駛汽車的誕生
- 塞巴斯蒂安·特龍，用科技重塑交通系統
- 問鼎冠軍，威廉·惠特克的復仇
- 特瑟的自動駕駛汽車挑戰賽
- 機器智能時代的到來
- 02 無人駕駛汽車，將人類排除在外
- 懸而未決的倫理困境
- 人機交互，機器的終極智慧
- 兩大陣營的奇點之爭：主人、奴隸還是伙伴
- 比爾·杜瓦爾，在AI和IA中游走的第一人
- 01 人與機器，誰將稱王游戲操縱桿和鉆探設備的結合
- 前言
- 中文版序
- 編委會
- 機器人與人工智能，下一個產業新風口
- 人工智能簡史
- 注釋
- 譯者后記
- 致謝
- 結語 未來人類的生存之地
- 綠色棋局
- 人類世，高昂的環境代價
- 09 環境
- 超歷史時代的沖突與網絡戰爭
- 自由的基本倫理，新的“道德方程式”
- 政治多智能體系統
- 新型信息秩序？
- 多智能體，加速政治凋亡
- 08 政治
- 虛擬與現實世界的大融合
- 云計算，挑戰空間位置
- 語義網，下一代網絡
- 智能陪伴
- 共享，人機關系新模式
- 一個人機友好的新世界
- 07 智能體
- 兩類人工智能的故事
- 語義，人機間的一道門檻
- 圖靈測試與勒布納人工智能獎
- 愚蠢的聰明
- 不斷轉換和不斷減少的智能
- 06 人工智能
- 遠離身份“小偷”
- 隱私，你身體的一部分
- 為何隱私如此重要
- 侵權與公平，授權的兩面
- 匿名隱私，都市化的產物
- 信息摩擦，保護隱私的關鍵
- 別樣的自由
- 我們最珍愛的財富
- 05 隱私信息
- 進階的人工智能
- 我們就是信息體
- 圖靈革命，第四次革命
- 人類自我認知的前三次革命
- 04 自我認知
- 什么才是教育真正需要解決的
- 透明身體與共享身體，醫療的未來
- 洞察力，數字時代的“凝視”
- 記憶和互動，束縛自我
- 處于時間中：過時VS.衰老
- 處于空間中：位置VS.存在
- 將自我當作一個App
- 我們的信息本性
- 提修斯的船，身份認同的悖論
- 超級自我意識
- 重塑自我
- 03 身份認同
- 信息圈，線上線下大融合
- 世界正變成一個信息圈
- 是更多的控制，還是更多的自由
- 至關重要的設計
- 交互，雅努斯之神的兩面
- 技術，始終是媒介
- 02 空間
- 連接整個世界
- 告別數字健忘癥
- 大數據，小模式
- 指令，人機交互的根本
- 人類發展的三大時代
- 01 時間
- 前言 圖靈革命，重塑人類未來
- 中文版序 回到浪潮之巔
- 機器人與人工智能書系 ·專家委員會·
- 編者按 機器人與人工智能，下一個產業新風口
- 第四次革命
- 注釋
- 致謝
- 技術解鎖教育 應對智能學習的未來的關鍵思考
- 07 學習的升級，為應對人工智能時代做好準備
- 06 如何利用人工智能增強未來學習
- 05 如何利用人工智能開發人類智能
- 第二部分 用人工智能解鎖人類智能
- 04 人類智能的要素，強化人工智能取代不了的能力
- 03 人類的元智能，提升學習成果與認知表現
- 02 人類的元認識，掌握有效學習的實質
- 01 重新認識智能
- 第一部分 重新定義人類智能
- 中文版序
- 推薦序
- 各方贊譽
- 測一測 關于智能學習的未來，你了解多少？
- 智能學習的未來
- 注釋
- 譯者后記
- 致謝
- 結語
- 攜手蘋果，讓人類與機器優雅地合作
- Siri核心創始團隊的建立
- 亞當·奇耶，下一個恩格爾巴特
- Web2.0，群體智慧改變一切
- Intraspect，流星般的人機交互系統
- 湯姆·格魯伯，從建模知識到建模策略
- 收購Siri，喬布斯的最后一件事情
- 08 收購Siri，蘋果正式踏入智能增強陣營
- 智能增強，以人類為中心重塑計算
- 加里·布拉德斯基，將機器視覺技術融入機械手臂之中
- 機械手，觸摸的科學
- 巔峰之戰：DARPA機器人挑戰賽
- 谷歌的機器人帝國計劃
- 安迪·魯賓，移動機器人時代的預言家
- 仿生機器人，進入極端環境作業
- 從機械獸到機械展館
- 07 救援機器人，從模擬智慧到智能增強
- 虛擬機器人，更自由、更放松的人機交互
- 是伙伴不是敵人
- 讓工具變成玩具
- 06 學會協作，人類與機器共存
- 軟件助手，數字化生存之道
- 擬人化界面，來自人機交互的沖擊
- “理性主義”與“以人為本”之爭
- AI vs.IA，數十年的科學家大戰
- 人機共生，AI與IA重塑的新世界
- 05 以人為本，重新定義“機器”智能
- 人工智能再現巨浪
- 機器學習重燃人工智能研究
- 像人腦一樣思考，人工神經網絡出現突破
- 人工智能商業化的冬天
- 漢斯·莫維拉克，人工智能最堅定的信徒
- 斯坦福大學人工智能實驗室，語音識別技術濫觴
- 約翰·麥卡錫，“人工智能”概念之父
- 世界首個機器人Shakey，引爆人工智能大爆炸
- 04 從寒冬到野蠻生長，人工智能的前世今生
- 生產力之爭，回歸還是告別
- 奇點臨近，人類會否被機器取代
- 技能錯配，技術性失業的元兇
- 諾伯特·維納，一位科學家的反叛
- 03 跨越2045年，人類將去往何處
- 手推車難題，是否選擇“更小的惡魔”
- 應對分心，將人類完全排除在駕駛之外
- Mobileye，無人駕駛汽車的另一種可能
- 2014，無人駕駛汽車商業化元年
- 谷歌無人駕駛汽車的誕生
- 塞巴斯蒂安·特龍，用科技重塑交通系統
- 問鼎冠軍，威廉·惠特克的復仇
- 特瑟的自動駕駛汽車挑戰賽
- 機器智能時代的到來
- 02 無人駕駛汽車，將人類排除在外
- 懸而未決的倫理困境
- 人機交互，機器的終極智慧
- 兩大陣營的奇點之爭：主人、奴隸還是伙伴
- 比爾·杜瓦爾，在AI和IA中游走的第一人
- 01 人與機器，誰將稱王
- 前言 是謙遜地生存，還是傲慢地死去
- 中文版序 智能機器時代的抉擇
- 與機器人共舞
- 注釋
- 譯者后記
- 注釋
- 后記 擁抱“奇點”
- “無意識”論
- “量子計算能力缺失”論
- “奇點遙遠”論
- 11反對大浪潮
- 大腦研究與再造
- 信息傳輸
- 生物醫學
- 10有關思維的加速回報定律
- 本體意識
- 自由意志
- 東方是東方，西方是西方
- 我們能夠意識到什么
- 你必須有信仰
- 誰是有意識的
- 09思維的思想實驗
- 按大腦核心算法進行創造性思考
- 馮·諾依曼結構
- 計算的通用性
- 準確的溝通、記憶和計算能力
- 08模擬人腦，計算機不可或缺的4大思維
- 創建人工大腦
- 人工智能前沿：登上能力層級頂端
- 分層記憶系統
- 列表處理語言LISP
- 進化（遺傳）算法
- 用隱馬爾可夫模型解讀你的思維
- 矢量量化
- 神經網絡
- 腦模擬
- 07仿生數碼新皮質
- 愛情
- 創造力
- 天分
- 06新皮質的卓越能力
- 控制快樂與恐懼權
- 小腦
- 海馬體
- 丘腦
- 感覺通路
- 05舊腦
- 視覺皮質與通用算法
- 積木式神經元集合，思維模式識別的基礎
- 新皮質的分層學習能力
- 智能，一個重要的進化分支
- 04人類的大腦新皮質
- 模型的根源
- 夢的語言
- 思想的語言
- 學習
- 自聯想和恒常性
- 流向大腦新皮質模式識別器的數據本質
- 模式的結構
- 模式的層級
- 03大腦新皮質模型，思維模式識別理論
- 從刷牙到寫詩，不可或缺的記憶層級
- 聯想因觸發而生
- 字母表的倒背難題，記憶是連貫有序的
- 思考，人腦不同于計算機
- 02思考的思想實驗
- 大腦新皮質的統一模式
- 思想實驗2：駕乘光束
- 思想實驗1：地質的隱喻
- 01史上著名的思想實驗
- 引言 洞悉人類思維的奧秘
- 推薦序 解放思想
- 各方贊譽
- 機器人與人工智能書系
- 編者按 機器人與人工智能，下一個產業新風口
- 人工智能的未來
- 注釋
- 注釋
- 致謝
- 結語
- 15 知識、抽象和類比，賦予人工智能核心常識
- 14 正在學會“理解”的人工智能
- 第五部分 常識——人工智能打破意義障礙的關鍵
- 13 虛擬助理——隨便問我任何事情
- 12 機器翻譯，仍然不能從人類理解的角度來理解圖像與文字
- 11 詞語，以及與它一同出現的詞
- 第四部分 自然語言：讓計算機理解它所“閱讀”的內容
- 10 游戲只是手段，通用人工智能才是目標
- 09 學會玩游戲，智能究竟從何而來
- 08 強化學習，最重要的是學會給機器人獎勵
- 第三部分 游戲與推理：開發具有更接近人類水平的學習和推理能力的機器
- 07 確保價值觀一致，構建值得信賴、有道德的人工智能
- 06 人類與機器學習的關鍵差距
- 05 ConvNets和ImageNet，現代人工智能的基石
- 04 何人，何物，何時，何地，為何
- 第二部分 視覺識別：始終是“看”起來容易“做”起來難
- 03 從圖靈測試到奇點之爭，我們無法預測智能將帶領我們去往何處
- 02 從神經網絡到機器學習，誰都不是最后的解藥
- 01 從起源到遭遇寒冬，心智是人工智能一直無法攻克的堡壘
- 第一部分 若想對未來下注，先要厘清人工智能為何仍然無法超越人類智能
- 引言
- 譯者序
- 序
- 中文版序
- 獻言
- AI3.0
- 注釋
- 譯者后記
- 致謝
- 后記
- 第14章 未來世界的5次大遷移
- 第13章 亟待解決的5大風險
- 第3部分 呼嘯而來的未來
- 第12章 食品業的未來
- 第11章 商業的未來
- 第10章 長壽業的未來
- 第9章 醫療保健業的未來
- 第8章 教育業的未來
- 第7章 娛樂業的未來
- 第6章 廣告業的未來
- 第5章 零售業的未來
- 第2部分 完全重塑的8大行業
- 第4章 指數型技術融合帶來的7大加速力量
- 第3章 飛速發展的9大指數型技術（二）
- 第2章 飛速發展的9大指數型技術（一）
- 第1章 技術的融合
- 第1部分 指數型技術融合的加速器
- 前言
- 獻言
- 推薦序
- 作者簡介
- 未來呼嘯而來
- 版權信息
- 封面
- 封面
- 版權信息
- 未來呼嘯而來
- 作者簡介
- 推薦序
- 獻言
- 前言
- 第1部分 指數型技術融合的加速器
- 第1章 技術的融合
- 第2章 飛速發展的9大指數型技術（一）
- 第3章 飛速發展的9大指數型技術（二）
- 第4章 指數型技術融合帶來的7大加速力量
- 第2部分 完全重塑的8大行業
- 第5章 零售業的未來
- 第6章 廣告業的未來
- 第7章 娛樂業的未來
- 第8章 教育業的未來
- 第9章 醫療保健業的未來
- 第10章 長壽業的未來
- 第11章 商業的未來
- 第12章 食品業的未來
- 第3部分 呼嘯而來的未來
- 第13章 亟待解決的5大風險
- 第14章 未來世界的5次大遷移
- 后記
- 致謝
- 譯者后記
- 注釋
- AI3.0
- 獻言
- 中文版序
- 序
- 譯者序
- 引言
- 第一部分 若想對未來下注，先要厘清人工智能為何仍然無法超越人類智能
- 01 從起源到遭遇寒冬，心智是人工智能一直無法攻克的堡壘
- 02 從神經網絡到機器學習，誰都不是最后的解藥
- 03 從圖靈測試到奇點之爭，我們無法預測智能將帶領我們去往何處
- 第二部分 視覺識別：始終是“看”起來容易“做”起來難
- 04 何人，何物，何時，何地，為何
- 05 ConvNets和ImageNet，現代人工智能的基石
- 06 人類與機器學習的關鍵差距
- 07 確保價值觀一致，構建值得信賴、有道德的人工智能
- 第三部分 游戲與推理：開發具有更接近人類水平的學習和推理能力的機器
- 08 強化學習，最重要的是學會給機器人獎勵
- 09 學會玩游戲，智能究竟從何而來
- 10 游戲只是手段，通用人工智能才是目標
- 第四部分 自然語言：讓計算機理解它所“閱讀”的內容
- 11 詞語，以及與它一同出現的詞
- 12 機器翻譯，仍然不能從人類理解的角度來理解圖像與文字
- 13 虛擬助理——隨便問我任何事情
- 第五部分 常識——人工智能打破意義障礙的關鍵
- 14 正在學會“理解”的人工智能
- 15 知識、抽象和類比，賦予人工智能核心常識
- 結語
- 致謝
- 注釋
- 注釋
- 人工智能的未來
- 編者按 機器人與人工智能，下一個產業新風口
- 機器人與人工智能書系
- 各方贊譽
- 推薦序 解放思想
- 引言 洞悉人類思維的奧秘
- 01史上著名的思想實驗
- 思想實驗1：地質的隱喻
- 思想實驗2：駕乘光束
- 大腦新皮質的統一模式
- 02思考的思想實驗
- 思考，人腦不同于計算機
- 字母表的倒背難題，記憶是連貫有序的
- 聯想因觸發而生
- 從刷牙到寫詩，不可或缺的記憶層級
- 03大腦新皮質模型，思維模式識別理論
- 模式的層級
- 模式的結構
- 流向大腦新皮質模式識別器的數據本質
- 自聯想和恒常性
- 學習
- 思想的語言
- 夢的語言
- 模型的根源
- 04人類的大腦新皮質
- 智能，一個重要的進化分支
- 新皮質的分層學習能力
- 積木式神經元集合，思維模式識別的基礎
- 視覺皮質與通用算法
- 05舊腦
- 感覺通路
- 丘腦
- 海馬體
- 小腦
- 控制快樂與恐懼權
- 06新皮質的卓越能力
- 天分
- 創造力
- 愛情
- 07仿生數碼新皮質
- 腦模擬
- 神經網絡
- 矢量量化
- 用隱馬爾可夫模型解讀你的思維
- 進化（遺傳）算法
- 列表處理語言LISP
- 分層記憶系統
- 人工智能前沿：登上能力層級頂端
- 創建人工大腦
- 08模擬人腦，計算機不可或缺的4大思維
- 準確的溝通、記憶和計算能力
- 計算的通用性
- 馮·諾依曼結構
- 按大腦核心算法進行創造性思考
- 09思維的思想實驗
- 誰是有意識的
- 你必須有信仰
- 我們能夠意識到什么
- 東方是東方，西方是西方
- 自由意志
- 本體意識
- 10有關思維的加速回報定律
- 生物醫學
- 信息傳輸
- 大腦研究與再造
- 11反對大浪潮
- “奇點遙遠”論
- “量子計算能力缺失”論
- “無意識”論
- 后記 擁抱“奇點”
- 注釋
- 譯者后記
- 注釋
- 與機器人共舞
- 中文版序 智能機器時代的抉擇
- 前言 是謙遜地生存，還是傲慢地死去
- 01 人與機器，誰將稱王
- 比爾·杜瓦爾，在AI和IA中游走的第一人
- 兩大陣營的奇點之爭：主人、奴隸還是伙伴
- 人機交互，機器的終極智慧
- 懸而未決的倫理困境
- 02 無人駕駛汽車，將人類排除在外
- 機器智能時代的到來
- 特瑟的自動駕駛汽車挑戰賽
- 問鼎冠軍，威廉·惠特克的復仇
- 塞巴斯蒂安·特龍，用科技重塑交通系統
- 谷歌無人駕駛汽車的誕生
- 2014，無人駕駛汽車商業化元年
- Mobileye，無人駕駛汽車的另一種可能
- 應對分心，將人類完全排除在駕駛之外
- 手推車難題，是否選擇“更小的惡魔”
- 03 跨越2045年，人類將去往何處
- 諾伯特·維納，一位科學家的反叛
- 技能錯配，技術性失業的元兇
- 奇點臨近，人類會否被機器取代
- 生產力之爭，回歸還是告別
- 04 從寒冬到野蠻生長，人工智能的前世今生
- 世界首個機器人Shakey，引爆人工智能大爆炸
- 約翰·麥卡錫，“人工智能”概念之父
- 斯坦福大學人工智能實驗室，語音識別技術濫觴
- 漢斯·莫維拉克，人工智能最堅定的信徒
- 人工智能商業化的冬天
- 像人腦一樣思考，人工神經網絡出現突破
- 機器學習重燃人工智能研究
- 人工智能再現巨浪
- 05 以人為本，重新定義“機器”智能
- 人機共生，AI與IA重塑的新世界
- AI vs.IA，數十年的科學家大戰
- “理性主義”與“以人為本”之爭
- 擬人化界面，來自人機交互的沖擊
- 軟件助手，數字化生存之道
- 06 學會協作，人類與機器共存
- 讓工具變成玩具
- 是伙伴不是敵人
- 虛擬機器人，更自由、更放松的人機交互
- 07 救援機器人，從模擬智慧到智能增強
- 從機械獸到機械展館
- 仿生機器人，進入極端環境作業
- 安迪·魯賓，移動機器人時代的預言家
- 谷歌的機器人帝國計劃
- 巔峰之戰：DARPA機器人挑戰賽
- 機械手，觸摸的科學
- 加里·布拉德斯基，將機器視覺技術融入機械手臂之中
- 智能增強，以人類為中心重塑計算
- 08 收購Siri，蘋果正式踏入智能增強陣營
- 收購Siri，喬布斯的最后一件事情
- 湯姆·格魯伯，從建模知識到建模策略
- Intraspect，流星般的人機交互系統
- Web2.0，群體智慧改變一切
- 亞當·奇耶，下一個恩格爾巴特
- Siri核心創始團隊的建立
- 攜手蘋果，讓人類與機器優雅地合作
- 結語
- 致謝
- 譯者后記
- 注釋
- 智能學習的未來
- 測一測 關于智能學習的未來，你了解多少？
- 各方贊譽
- 推薦序
- 中文版序
- 第一部分 重新定義人類智能
- 01 重新認識智能
- 02 人類的元認識，掌握有效學習的實質
- 03 人類的元智能，提升學習成果與認知表現
- 04 人類智能的要素，強化人工智能取代不了的能力
- 第二部分 用人工智能解鎖人類智能
- 05 如何利用人工智能開發人類智能
- 06 如何利用人工智能增強未來學習
- 07 學習的升級，為應對人工智能時代做好準備
- 技術解鎖教育 應對智能學習的未來的關鍵思考
- 致謝
- 注釋
- 第四次革命
- 編者按 機器人與人工智能，下一個產業新風口
- 機器人與人工智能書系 ·專家委員會·
- 中文版序 回到浪潮之巔
- 前言 圖靈革命，重塑人類未來
- 01 時間
- 人類發展的三大時代
- 指令，人機交互的根本
- 大數據，小模式
- 告別數字健忘癥
- 連接整個世界
- 02 空間
- 技術，始終是媒介
- 交互，雅努斯之神的兩面
- 至關重要的設計
- 是更多的控制，還是更多的自由
- 世界正變成一個信息圈
- 信息圈，線上線下大融合
- 03 身份認同
- 重塑自我
- 超級自我意識
- 提修斯的船，身份認同的悖論
- 我們的信息本性
- 將自我當作一個App
- 處于空間中：位置VS.存在
- 處于時間中：過時VS.衰老
- 記憶和互動，束縛自我
- 洞察力，數字時代的“凝視”
- 透明身體與共享身體，醫療的未來
- 什么才是教育真正需要解決的
- 04 自我認知
- 人類自我認知的前三次革命
- 圖靈革命，第四次革命
- 我們就是信息體
- 進階的人工智能
- 05 隱私信息
- 我們最珍愛的財富
- 別樣的自由
- 信息摩擦，保護隱私的關鍵
- 匿名隱私，都市化的產物
- 侵權與公平，授權的兩面
- 為何隱私如此重要
- 隱私，你身體的一部分
- 遠離身份“小偷”
- 06 人工智能
- 不斷轉換和不斷減少的智能
- 愚蠢的聰明
- 圖靈測試與勒布納人工智能獎
- 語義，人機間的一道門檻
- 兩類人工智能的故事
- 07 智能體
- 一個人機友好的新世界
- 共享，人機關系新模式
- 智能陪伴
- 語義網，下一代網絡
- 云計算，挑戰空間位置
- 虛擬與現實世界的大融合
- 08 政治
- 多智能體，加速政治凋亡
- 新型信息秩序？
- 政治多智能體系統
- 自由的基本倫理，新的“道德方程式”
- 超歷史時代的沖突與網絡戰爭
- 09 環境
- 人類世，高昂的環境代價
- 綠色棋局
- 結語 未來人類的生存之地
- 致謝
- 譯者后記
- 注釋
- 人工智能簡史
- 機器人與人工智能，下一個產業新風口
- 編委會
- 中文版序
- 前言
- 01 人與機器，誰將稱王游戲操縱桿和鉆探設備的結合
- 比爾·杜瓦爾，在AI和IA中游走的第一人
- 兩大陣營的奇點之爭：主人、奴隸還是伙伴
- 人機交互，機器的終極智慧
- 懸而未決的倫理困境
- 02 無人駕駛汽車，將人類排除在外
- 機器智能時代的到來
- 特瑟的自動駕駛汽車挑戰賽
- 問鼎冠軍，威廉·惠特克的復仇
- 塞巴斯蒂安·特龍，用科技重塑交通系統
- 谷歌無人駕駛汽車的誕生
- 2014，無人駕駛汽車商業化元年
- Mobileye，無人駕駛汽車的另一種可能
- 應對分心，將人類完全排除在駕駛之外
- 手推車難題，是否選擇“更小的惡魔”
- 03 跨越2045年，人類將去往何處
- 諾伯特·維納，一位科學家的反叛
- 技能錯配，技術性失業的元兇
- 奇點臨近，人類會否被機器取代
- 生產力之爭，回歸還是告別
- 04 從寒冬到野蠻生長，人工智能的前世今生
- 世界首個機器人Shakey，引爆人工智能大爆炸
- 約翰·麥卡錫，“人工智能”概念之父
- 斯坦福大學人工智能實驗室，語音識別技術濫觴
- 漢斯·莫維拉克，人工智能最堅定的信徒
- 人工智能商業化的冬天
- 像人腦一樣思考，人工神經網絡出現突破
- 機器學習重燃人工智能研究
- 人工智能再現巨浪
- 05 以人為本，重新定義“機器”智能
- 人機共生，AI與IA重塑的新世界
- AI vs.IA，數十年的科學家大戰
- “理性主義”與“以人為本”之爭
- 擬人化界面，來自人機交互的沖擊
- 軟件助手，數字化生存之道
- 06 學會協作，人類與機器共存
- 讓工具變成玩具
- 是伙伴不是敵人
- 虛擬機器人，更自由、更放松的人機交互
- 07 救援機器人，從模擬智慧到智能增強
- 從機械獸到機械展館
- 仿生機器人，進入極端環境作業
- 安迪·魯賓，移動機器人時代的預言家
- 谷歌的機器人帝國計劃
- 巔峰之戰：DARPA機器人挑戰賽
- 機械手，觸摸的科學
- 加里·布拉德斯基，將機器視覺技術融入機械手臂之中
- 智能增強，以人類為中心重塑計算
- 08 收購Siri，蘋果正式踏入智能增強陣營
- 收購Siri，喬布斯的最后一件事情
- 湯姆·格魯伯，從建模知識到建模策略
- Intraspect，流星般的人機交互系統
- Web2.0，群體智慧改變一切
- 亞當·奇耶，下一個恩格爾巴特
- Siri核心創始團隊的建立
- 攜手蘋果，讓人類與機器優雅地合作
- 結語 選擇，一切與機器無關
- 機器會接管世界嗎
- 答案，藏在人類科學家的決策中
- 致謝
- 譯者后記
- 注釋
- 如何創造可信的AI
- 作者簡介
- 贊譽
- 推薦序
- 獻言
- 引言
- 第1章 AI該往何處走
- 第2章 當下AI的9個風險
- 第3章 深度學習的好與壞
- 第4章 計算機若真有那么聰明，為什么還不會閱讀
- 第5章 哪里有真正的機器人管家
- 第6章 從認知科學中獲得的11個啟示
- 第7章 常識，實現深度理解的關鍵
- 第8章 創造可信的AI
- 后記
- 致謝
- 推薦書目
- 注釋
- 參考文獻
- 注釋 更新時間：2021-04-30 13:25:52
