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AI製造商沒說的祕密:企業巨頭的搶才大戰如何改寫我們的世界?
作者:
凱德.梅茲
出版社:
時報文化
出版日:
2022/08/02
裝訂:
平裝
★本書榮獲《科克斯書評》、《圖書館雜誌》星級評論★《AI新世界》作者李開復:把AI的進展寫成一個迷人的故事。★《賈伯斯傳》作者:從人性看待人工智慧,令人手不釋卷。★《鋼鐵人馬斯克》作者:如果你想用一本書認識AI,就是這本了。我們打造的AI天才,已經可以打敗人類的天才。我們該放任AI發展到何種境地?當國家利益、股東價值、科學家理念和個人安全產生衝突,掌握劃時代科技的企業如何取捨?◤首部以AI科學家為主軸的報導文學,用最貼近我們的視角,揭露人工智慧的機會、局限與威脅。◢伊隆.馬斯克認為,人工智慧正以令人擔憂的速度進步,他說:「如果科學家開發一套打擊垃圾郵件的系統,該系統最終可能會認定,最佳方法就是消滅全人類。」但谷歌的賴瑞.佩吉和臉書的馬克.祖克柏則認為,對人工智慧有如偏執狂的憂慮,有礙於數位烏托邦的實現。AI的發展到底該不該受到監控,成了一個爭議不斷的議題。自從一名因為脊椎問題終生無法再坐下的科學家傑弗瑞.辛頓,點燃了微軟、谷歌、臉書、百度等科技巨頭的搶才大戰。迄今,AI已與我們息息相關,除了日常應用,也正在與軍事武器搭上線。一旦發展成熟,軍事衝突的規模勢必遠大於過去,發動速度之快也將超乎人們的理解。然而,誰有權做這影響數十億人口的決策?又是誰在參與此一決策?從隱私疑慮到軍事武器,科學家曾被蒙在鼓裡,摸不清發明作何用途,而參與其中的企業選擇對大眾保持沉默。一項強大的工具,可以使之為善,也可以使之為惡。當我們在為AI的進展感到讚歎,有些威脅也正在悄悄萌芽。◤超智慧機器人的誕生,或許不是近在咫尺, 但它將造成的影響,從現在就要開始警覺。◢ 我們打造的AI天才,已經可以打敗人類的天才自IBM的深藍超級電腦在一九九七年打敗世界頂尖的西洋棋高手,人工智慧相繼在跳棋、西洋棋等棋局打敗人類,唯獨圍棋是個難以跨越的門檻,牽涉到的計算異常繁複。但在二○一六年,人工智慧踢館成功,那決定性的第三十七手迫使對方投子認輸,那是人類只有萬分之一機率會採行的一步棋,但人工智慧透過自我學習系統判定那是可以獲勝的險招。 當多數人被排除在AI製造過程之外,此一科技就只會圖利少數人早期的臉孔辨識把黑人女性誤認為大猩猩,讓科學家開始思索到底哪裡出了錯,後來發現癥結就在於「輸入」。人工智慧的完善仰賴的是科學家餵給它的數據,但在這個白人男性占多數的領域裡,餵給系統的數據在沒有察覺的情況下有所偏頗,於是臉孔辨
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2.
AI製造商沒說的祕密:企業巨頭的搶才大戰如何改寫我們的世界?(電子書)
作者:
凱德.梅茲
出版社:
時報文化
出版日:
2022/07/29
裝訂:
電子書
★本書榮獲《科克斯書評》、《圖書館雜誌》星級評論 ★《AI新世界》作者李開復:把AI的進展寫成一個迷人的故事。 ★《賈伯斯傳》作者:從人性看待人工智慧,令人手不釋卷。 ★《鋼鐵人馬斯克》作者:如果你想用一本書認識AI,就是這本了。 我們打造的AI天才,已經可以打敗人類的天才。 我們該放任AI發展到何種境地? 當國家利益、股東價值、科學家理念和個人安全產生衝突, 掌握劃時代科技的企業如何取捨? *首部以AI科學家為主軸的報導文學,用最貼近我們的視角,揭露人工智慧的機會、局限與威脅。 伊隆.馬斯克認為,人工智慧正以令人擔憂的速度進步,他說:「如果科學家開發一套打擊垃圾郵件的系統,該系統最終可能會認定,最佳方法就是消滅全人類。」但谷歌的賴瑞.佩吉和臉書的馬克.祖克柏則認為,對人工智慧有如偏執狂的憂慮,有礙於數位烏托邦的實現。AI的發展到底該不該受到監控,成了一個爭議不斷的議題。 自從一名因為脊椎問題終生無法再坐下的科學家傑弗瑞.辛頓,點燃了微軟、谷歌、臉書、百度等科技巨頭的搶才大戰。迄今,AI已與我們息息相關,除了日常應用,也正在與軍事武器搭上線。一旦發展成熟,軍事衝突的規模勢必遠大於過去,發動速度之快也將超乎人們的理解。然而,誰有權做這影響數十億人口的決策?又是誰在參與此一決策? 從隱私疑慮到軍事武器,科學家曾被蒙在鼓裡,摸不清發明作何用途,而參與其中的企業選擇對大眾保持沉默。一項強大的工具,可以使之為善,也可以使之為惡。當我們在為AI的進展感到讚歎,有些威脅也正在悄悄萌芽。 *超智慧機器人的誕生,或許不是近在咫尺,但它將造成的影響,從現在就要開始警覺。 我們打造的AI天才,已經可以打敗人類的天才 自IBM的深藍超級電腦在一九九七年打敗世界頂尖的西洋棋高手,人工智慧相繼在跳棋、西洋棋等棋局打敗人類,唯獨圍棋是個難以跨越的門檻,牽涉到的計算異常繁複。但在二○一六年,人工智慧踢館成功,那決定性的第三十七手迫使對方投子認輸,那是人類只有萬分之一機率會採行的一步棋,但人工智慧透過自我學習系統判定那是可以獲勝的險招。 當多數人被排除在AI製造過程之外,此一科技就只會圖利少數人 早期的臉孔辨識把黑人女性誤認為大猩猩,讓科學家開始思索到底哪裡出了錯,後來發現癥結就在於「輸入」。人工智慧的完善仰賴的是科學家餵給它的數據,但在這個白人男性占多數的領域裡,餵給系統的數據在沒有察覺的情況下有
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