AI新世界

中國、矽谷和AI七巨人如何引領全球發展
李開復

《AI新世界》(AI Superpowers,2018)著眼於中美兩國在人工智能經濟扮演的角色,透過作者在兩地的經驗和專業背景,帶領讀者了解人工智能的發展與應用,回顧過去、展望未來。

樣本內容

 1. 深度學習造就了人工智能經濟

時至今天,人工智能不再只與科幻題材掛勾,從幼稚園學生到企業行政總裁,都在關心人工智能將為生活帶來甚麼變化。

儘管人工智能的概念早已面世,但直至深度學習(Deep Learning)在近年取得突破,人工智能才開始成為主要的商業工具。

深度學習起源於研究人員致力為電腦賦予人類智能,在80年代初,有兩大派別正朝著這個方向努力。其中一方主張以規則為基礎,認為每次只讓機器學習一條新規則才能帶來最好的成果;另一方則主張以神經網絡為基礎,認為應讓機器像人類一樣從經驗和錯誤中學習。

由於技術所限,直至2000年代中期,屬於神經網絡派別的研究人員傑夫‧亨頓(Geoffrey Hinton) 才能夠在「神經元」(neurons)中添加適當的層數,把人工智能的運算能力提高到全新的水平;同時神經網絡亦易名為深度學習。

及至2012年,亨頓的人工智能算法在圖像識別大賽中一鳴驚人,世人才開始認識這種技術,人工智能經濟亦開始得以發展。

《AI新世界》的內容要點:

我會學到什麼?中美兩國在人工智能經濟扮演的角色

1. 深度學習造就了人工智能經濟

2. 從複製技術到躋身頂端

3. 獨特的網絡生態鑄造了中國的數據金礦

4. 中國在互聯網而非商業人工智能佔據優勢

5. 中美在感知和自主人工智能各擅勝場

6. 學者為人工智能的利弊爭辯不休

7. 患上惡疾讓作者希望人類能與人工智能共存

總結

千里之行,始於足下

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