人工不智能：计算机如何误解世界（见识丛书52）（你可以通过这本书了解现行的人工智能、机器学习、大数据都是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对计算机和人工智能这些大词儿没有畏惧心理。）

布鲁萨德写这本书的用意是为了给读者“赋能”。通过这本书，你会了解人工智能、 机器学习、大数据是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对人工智能和大数据这些大词没有畏惧心理。 这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。 人工智能想大规模取代人类并不是一件容易的事情，它还有很长的一段路要走，我们对于人工智能的恐慌，其实都是在过度想象。现实中，从人员招聘到自动驾驶，从支付餐费到选择伴侣，人们迫切地想要将所有事情数字化。这种将计算机技术应用到生活方方面面的热情，导致出现了大量存在设计缺陷的系统，带来了一系列社会问题，所以我们需要正确认识人工智能。 作者反对“技术是永远的解决方案”的“技术沙文主义”，并提醒人们，一个数字化的“乌托邦”不能解决所有社会问题。为验证其观点，她进行了一系列尝试，如使用人工智能技术探究学生为何不能通过标准化测试、采用机器学习来预测泰坦尼克号事故中有哪些乘客幸存等。 现在人们非常爱说“计算机改变了世界”，“这个产品再一次改变了世界……”，作者布鲁萨德将会告诉你，其实计算机没有改变什么。社会还是这个社会，计算机并没有解决我们的社会问题。

人工不智能：计算机如何误解世界（见识丛书52）（你可以通过这本书了解现行的人工智能、机器学习、大数据都是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对计算机和人工智能这些大词儿没有畏惧心理。） EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。

梅瑞狄斯·布鲁萨德（Meredith Broussard），毕业于哈佛大学计算机系，拥有计算机和数学学位。她曾在AT&T贝尔实验室和MIT媒体实验室工作，创造过几个人工智能系统。现在是纽约大学助理教授，她还是一个记者，《大西洋月刊》《华盛顿邮报》专栏作家。

你可以通过这本书了解现行的人工智能、机器学习、大数据都是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对计算机和人工智能这些大词儿没有畏惧心理。作者说，其实计算机没有改变什么。社会还是这个社会，计算机并没有解决我们的社会问题。 ——选自得到APP《万维钢·精英日课》专栏 ---- 人工+智能 不能把决策权完全交给人工智能，解决方案应该是“人工+智能”。 ---- 基于数据的决策有缺陷 狭义人工智能就是机器学习，机器学习的特点是高度依赖数据，而数据是对过去经验的总结，数据无法预测没见过的事情，完全基于数据的决策往往是有缺陷的。 ---- 冷静一下，AI不会取代人类 电影里那样的广义人工智能，在可预见的未来不会出现。 ---- 如果明斯基或图灵时代是计算机的少年时代，那如今计算机已步入老年时代。从第yi台计算机ENIAC于1946年面世至今已半个多世纪，技术和社会的关系也要加以整合，我们不应该再把技术作为新鲜的闪耀的创新的事物，而应该视其为生活中寻常的一部分，并要加以约束，否则现实可能会是，互联网平台导致经济陷入内卷，数字技术加大贫富差距，非法药物滥用，引发了“假新闻”危机，乱用网民数据，传播伪科学知识，网络语言暴力频出，无人机飞行器带来安全隐患，黑客窃取用户数据，还会选举出唐纳德·特朗普做总统。这并非早期技术传道者愿景中的更美好的世界。今天这个世界所存在的人性问题从来有之，不是什么新鲜事。但今天的问题藏身在代码和数据中，这使得它们更难被发现，更容易被忽略。 ---- 你还会看到： 如果代码是法律，那如何确保程序员不违法？ 人工智能的热度过高，容易让人产生不切实际的希望； 技术沙文主义，认为一切社会问题都可以用技术解决，对技术盲目乐观以及对新技术的用途缺乏足够的谨慎，是技术沙文主义者的标志； 一般公众不但低估了人的智能，而且还高估了人工智能； 但是有些人认为，包括人工智能在内的所谓新技术，其实并没有解决真正的社会问题； 数据技术再先进，录入数据和使用数据的永远是人，算法都是人写的，人会犯错，算法也会； 工程问题是确定的，而复杂社会问题面对的是不确定的局面； 技术通常能给一部分人带来方便，但是想全面解决一个社会问题，太难了； 技术解决的是效率问题，但很多社会问题是由人的问题引起的； 基于知识的人工智能方案，让计算机理解事物之间的因果关系，这个路线现在几乎已经被放弃了； ---- “人工不智能”要表达的就是，AI其实没有那么智能，如果你是把人工智能等同于科幻作品的文科生，那这本书会给处于浪漫幻想状态的你一个理性的解释；如果你是关注现实、社会和科技行业趋势的投资者，它可做为行业投资参考，避免在资金密集热钱扎堆的科技行业踏入雷区；如果你是人工智能、机器学习和互联网等科技行业的从业者，那它会让你从更广阔的角度来看待自己的行业；如果你是新兴的从事数据新闻行业的人，那本书作者的数据新闻专业背景会给你带来不一样的启示。 ---- 封面设计运用了“屏幕像素”和“计算机编程代码”的概念，通过计算机编程代码运算出来的结果，当被放大细致来观看，呈现出来的往往是不好看的锯齿状态，即像素状态或机械状态。