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編輯推薦：
★ 畅销书作家布莱恩·克里斯汀的新作，普通人能看懂的AI入门书。
內容簡介：
如今的“机器学习”系统已具备非凡能力，能够在各种场合代替我们看和听，并代表我们做决定。但是警钟已经敲响。随着机器学习飞速发展，人们的担忧也在与日俱增。如果我们训练的人工智能（AI）做的事情与我们真正的目的不符，就会引发潜在的风险和伦理问题。研究人员称之为对齐问题（the alignment problem）。
關於作者：
布莱恩·克里斯汀（Brian Christian）畅销书作家，他的《算法之美》（Algorithms to Live By，与Tom Griffiths合著），入选了亚马逊年度z佳科学书籍和MIT技术评论年度z佳书籍；《人机大战》（The Most Human Human）广受好评，入选了《纽约时报》编辑选书，也是《纽约客》年度z受欢迎书籍。他的作品赢得了多个奖项，入选了《美国科学和自然写作》，被译成了19种语言。克里斯汀拥有布朗大学和华盛顿大学的计算机科学、哲学和诗歌学位，是加州大学伯克利分校的访问学者。
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2013年夏天，一篇平平常常的帖子出现在谷歌的开源博客上，标题是《学习词汇背后的含义》。帖子中说：“目前计算机还不太擅长理解人类语言，虽然离这个目标还有一段距离，但我们正在利用的机器学习和自然语言处理技术取得重大进展。”谷歌从纸媒和互联网获取了大量人类语言数据，比以前的数据集还大几千倍，将数据集输入一个受生物学启发的“神经网络”，并让系统寻找词语的相关性和联系。借助所谓的“无监督学习”，这个系统开始发现模式。例如，它注意到词语“北京”与“中国”的关系，同“莫斯科”与“俄罗斯”的关系一样，不管词语的意思是什么。能否说计算机“理解”了？这个问题只能让哲学家来回答，但是很显然系统已经抓住了它“阅读”的内容的某种本质。谷歌将这个系统命名为“word2vec”――意思是将词汇转换成数字向量――并将其开源。对数学家来说，向量有各种奇妙的性质，你可以像处理简单的数一样处理它们，进行加、减、乘运算。通过这种方式，研究人员很快发现了一些惊人的意想不到的东西。他们称之为“连续空间词汇表示中的语言规律”，对它的解释没有听起来那么难。word2vec把词汇变成了向量，这样你就能对词汇做数学运算。
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