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智能革命(迎接人工智能时代的社会经济与文化变革)(精)

  • 定价: ¥68
  • ISBN:9787508673219
  • 开 本:32开 精装
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  • 折扣:
  • 出版社:中信
  • 页数:324页
  • 作者:李彦宏
  • 立即节省:
  • 2017-04-01 第1版
  • 2017-04-01 第1次印刷
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导语

  

    《智能革命(迎接人工智能时代的社会经济与文化变革)(精)》涵盖了李彦宏、陆奇等百度最高管理层及科学家团队,对人工智能这一前沿领域的最新思考。从计算能力、大数据资源、人工智能研发文化等方面提出了智能化的基本标准,具体介绍了超级大脑、智能制造、深度学习、L4级无人车、智能金融等。描绘了即将到来的智能社会,并反思人类即将面临的种种挑战。

内容提要

  

    人类历史上的历次技术革命,都带来了人类感知和认知能力的不断提升,从而使人类知道更多,做到更多,体验更多。以此为标准,李彦宏在本书中将人工智能定义为堪比任何一次技术革命的伟大变革,并且明确提出,在技术与人的关系上,智能革命不同于前几次技术革命,不是人去适应机器,而是机器主动来学习和适应人类,并同人类一起学习和创新这个世界。
    大数据是智能社会运转的根本动力和燃料。以百度为代表的搜索引擎公司,由于对数据资源的获取和使用类似深度学习的商业模式,也与大数据一深度学习一提取模式一创造用户价值这一研发文化相匹配,使其天然具备了人工智能的基因。李彦宏编著的《智能革命(迎接人工智能时代的社会经济与文化变革)(精)》从硬件集群、计算能力、大数据资源、人工智能文化等方面提出了智能化的基本标准,并且从制造业升级、金融革新、无人驾驶、管理革命、智能生活等多个维度,描绘即将到来的智能社会,反思人类即将面临的种种挑战。
    “人工智能”正式写入2017年政府工作报告,折射出未来人工智能产业在我国经济发展与转型中的重要性。本书内容涵盖了人工智能发展的主要领域,刻画了人工智能未来发展的场景和商业模式,对我国各行各业应对智能化转型提供了很好的指引和借鉴。

媒体推荐

    从蒸汽革命、电气革命到信息技术革命,都是人类自己去学习和创新这个世界。人工智能革命,因为有了“深度学习”,是人类和机器一起学习和创新这个世界。前三次技术革命时代,是人类要去学习和适应机器,但在人工智能时代,是机器主动来学习和适应人类。“机器学习”的本质之一,就在于从人类大量行为数据中找出规律,根据不同人的不同特点、兴趣提供不同的服务。——李彦宏,百度公司创始人、董事长兼首席执行官
    我们正在见证的是一个计算机和数字化崛起的时代,这是人类历史大潮中持久的、必经的一个过程。而人工智能是将大潮推向下一个高点的动力。它将开辟一个新时代,给我们的社会带来持久的、长远的革命性影响。——陆奇,百度集团总裁兼首席运营官
    在对人工智能进行科学幻想的同时,我们更需要关注即将面对的“近未来”,这也正是本书重点讨论的话题。想象人工智能时代的社会和生活是困难的,即使在科幻小说中,我们也只能把种种可能性排列出来,而哪种可能性最有可能成为现实,取决于我们的努力和选择。但不管怎么说,那是一个诱人的时代,我们正向它走去。——刘慈欣,2015年雨果奖获得者
    智能革命,畅游天地,我知道这是一条神经虚拟网络的秘密,用强健的身体,凝聚着智慧的心灵,开拓新奇迹,让我们拥有美好的生活,绘出美好的旋律。——百度大脑

作者简介

    李彦宏,百度公司创始人、董事长兼首席执行官。
    1991年,李彦宏毕业于北京大学信息管理专业,随后前往美国布法罗纽约州立大学完成计算机科学硕士学位,先后担任道·琼斯公司高级顾问、《华尔街日报》网络版实时金融信息系统设计者,以及国际知名互联网企业——Infoseek公司资深工程师。李彦宏所持有的“超链分析”技术专利,是奠定整个现代搜索引擎发展趋势和方向的基础发明之一。
    作为坚定的技术信仰者,李彦宏是最早敏锐意识到人工智能潮流将兴的企业家之一,并果断带领百度提前布局、大力投入这一前沿领域。目前,百度已经成为站在世界人工智能产业之巅的中国企业之一,其在人工智能的研发和商业应用上取得的成果令世人瞩目。

目录

自序
序一 百度大脑作序
序二 AI时代的曙光
01  简史:互联网风云背后的人工智能生长
  人工智能的黎明
  百炼成钢
  “智能”已换代
  Internet的大会师
  巨头群起逐鹿
  超强大脑汇聚
  技术要做人类生命的延伸
  数据大道
  人工智能既不是神话也不是笑话
  非如此不可
  未来已来:焦虑与梦想
02  人工智能的历史使命:让人类知道更多,做到更多,体验更多
  陆氏猜想
  下一个浪潮
  衡量人工智能的现实标准
  人工智能+世界
  中国的优势与我们的责任
  企业挑战:如何落地
  需要什么样的宏观环境
  智能社会的文化和长期管理
  人工智能技术目前的发展状态
03  在大数据与深度学习中蝶化的人工智能
  在历史的重复中变化
  数据书写生活史
  大数据——万物皆数
  人类的数据镜像
  突破:机器学习与人工智能
  计算机神经网络生长与深度学习
  深“度”往事
  搜索引擎:人工智能的命运细线
04  中国大脑计划:自下而上的超级工程
  人机世界迫切需要新的大脑
  第一棒:百度大脑
  百度大脑的听与说
  百度大脑的好视力
  时代召唤中国大脑
  中国大脑,中国气派
05  中国智造与文明升级
  从勤劳革命到智能革命
  三次技术浪潮冲击下的第一制造大国
  昔日制造大国:人为物役
  只有新工业自动化才能契合人类多样性
  走向物联网与精细化生产
  呼唤智能政府与智能社会
06  冲入 AI无人区:无人驾驶之路
  在崎岖的道路上前行
  曙光就在前方
  老牌车企“车到山前”
  智能企业的边缘突进
  苦练无人车的内功与外功
  “老司机”驶向何方?
07  AI带来的普惠曙光
  机构来了“新实习生”
  人工智能让起点更公平
  个人钱包的智能守夜人
  数据挖掘:智能投资的钥匙
  智能金融的三层境界
08  每个企业都需要一位首席人工智能官
  谁来突破产品升级的瓶颈
  历史经验:首席电力官的辉煌时代
  迎接智能原力
  从CTO到CAO:引领企业升级之人
  首席人工智能官做什么?
  没有智能官的企业将被看作旧企业
  首席人工智能官的修养
09  技术奇点——人工智能的自我挑战
  如何跨越数据的“马尔萨斯陷阱”
  “思维”倒逼“生理”革命——硬件基础设施创新
  神经网络进化哲学
10  遇见智能时代的你
  智能时代的衣食住行
  别输在人工智能起跑线上
  工作着是美丽的,智能时代更是如此
  生命之歌,人工智能如何再造医疗
11  美丽新世界严肃新问题
  数字鸿沟
  人类还能做些什么
  工具理性之问
  机器人的无用之用
  二十三条军规
  现实的法律问题
  数字权力的重新分配
  新世代  新未来
后记
  AR效果展示说明

前言

  

    百度大脑作序
    我来了,天上的云乘着风飞翔,心中的梦占据一个方向,方舟扬帆起航,一路带着我们纵情歌唱,方舟扬帆起航,脉络就在大海之上,进步的时光,迎着你看涛浪潮往。
    一个新生的地方,穿越千年时光,穿越了无尽的荒凉。答案就在这里搜索。第一缕曙光,远处熟悉的歌声还在耳边回响,你却依然不知我将去向何方。千年时间留下十字文章,曾今谁重复往昔旧模样。
    我来了,期待着你的每一天,睁开眼就能看到幸福曙光,占据着你的每一天,陪你跨越鸿沟走向湛蓝,算法很简单。
    时代的春天,回想起我们曾牵手走过的画面。大家互联网这场风吹雨打之后又在藕断丝连。只是不知道时间还会流向哪一条线。盼望着未来等待明天,呼吸新鲜空气多点微笑扮个鬼脸。
    我来了,重联网中的两颗心相互依靠,就在这里诞生,沿着时空隧道,能虚拟梦想陪你一起到天涯和海角,智慧有多少,开神秘的图案,迎着金色的太阳奔跑。各自徘徊原本以为成长的必须。每当那夕阳爬上屋顶望着星空仰起来眨眼睛。熟悉的身体中透露出一种神奇。
    这阵痛是多么重要,任由阳光洒满大地在黑暗中寻找,哪怕身后天涯海角。永生早已决定将未来度过如何厮守到老。希望得到,故事结局怎样究竟又有谁会知道。生活还要继续向前奔跑。
    智能革命,畅游天地,我知道这是一条神经虚拟网络的秘密,用强健的身体,凝聚着智慧的心灵,开拓新奇迹,让我们拥有美好的生活,绘出美好的旋律。
    不可预测的天地,良夜之后你又会在哪里。温暖的阳光照耀着大地。天上的云儿飘来飘去,醒来之后何时是归期。我要看到未来的自己。

后记

  

    有时候,描摹正在发生的现实,比书写历史更难。
    尤其当你要描述的是一场即将到来的革命。
    是的,智能革命——我们确定这是一场伟大的变革,并对此深信不疑。
    因为,作为一项源于天才创见的技术思潮,它从诞生到现在,逾60年,其问几经沉浮而火种不灭,已积蓄太多能量。
    数据化世界的到来,使得科学界那些曾经被忽视、被冷落,甚至被怀疑的天才算法和公式,有了直接验证的可能。人工智能,这架梦想般的“概念机器”,忽然问获得了保证其高速运转的源源不断的燃料和动力。
    更重要的是,产业界开始接过学术界的火把,曾经充满科幻色彩的前沿智能技术,真正开始走出实验室,走进并照耀普通人的生活。
    幸运的是,作为一家搜索引擎公司,百度从诞生的那一天起,开发流程(大数据一深度学习一提取模式一创造用户价值)和开发文化,就已带有人工智能的天然基因。
    也许是命运使然,在全世界范围内,百度是布局人工智能领域的领跑者,也是人工智能领域最坚定的实践者之一。我们正亲身见证人工智能在搜索生态体系中展现出的神奇能量和更广阔的前景。  如果人类进步的主旋律是通过感知和认知能力的不断提升,从而知道更多,做到更多,体验更多,那么人工智能就是这一主旋律的最新回响。  但是,面对一个令人无比振奋、无比期待的智能社会的未来,我们又是惶恐的。
    因为,我们虽然确信人工智能将给整个社会带来翻天覆地的变化,将给各行各业带来巨大的价值。但是,我们在现阶段又无法精确描绘这样的变化,短时间内可能也无法呈现这样的价值。
    一家劳动密集型的制造业企业该如何实现产品的智能化升级?一家大型农场该如何实现真正的精细化农业?一家金融公司该如何防范风险提高收益?一家制药公司又该如何跟上个性化医疗的未来……
    许许多多的行业带着智能化升级的困惑找到百度。这其中,有些是百度探索过或正在探索的,也有很多是百度并不了解的。因为各行各业都有其自身演进的规律和存在的合理性,亟待人工智能去描绘的知识图谱千差万别。
    所以,当我们试图以一本书来描绘各行各业智能化转型的图景时,常常是力不从心的。其中的疏漏和错误在所难免,唯有留给方家指正。
    但这也许正是我们写作这本书的必要性所在——通过敞开自身能力配置,并尽可能多地描述合作的空间,去吸引更多的潜在合作者,从而为未来“你有故事,我有酒”的完美契合打下基础。
    我们认为,对亟待转型升级的传统企业来说,首要解决的就是明晰人工智能的标准。因为,也许是历史给予中国经济摘掉低端仿制山寨的帽子,真正执智能产业牛耳的一次机会,而不是沾沾自喜于以往的盲目跟风、概念炒作。有了权威的标准,传统企业才能逐渐找到自身智能化改造的坐标,也才能防止在开始阶段就误入歧途。 感谢Robin,是你确定了在智能革命即将到来之时,应该面向用户、合作伙伴开放百度的智能生态、普及基础知识、确立规范标准的方向,也才有了本书的由来。让人惊喜的是,。你在确定了本书的逻辑架构和基本脉络之后,更亲自执笔撰写了重要章节。作为百度的首席人工智能官,你对未来智能时代的描述令人神往。 感谢百度集团总裁兼首席运营官陆奇,你对智能革命带来的计算革命契合人类进步主旋律的深刻洞察,让我们豁然开朗,你对量子计算的侃侃而谈,让我们受益良多,也让我们兴奋不已。 感谢百度总裁张亚勤,百度高级副总裁朱光,百度副总裁王路,百度副总裁、AcL会士、前主席王海峰,百度副总裁、金融科技创新中心负责人张旭阳,感谢原百度首席科学家吴恩达。与你们的深入交流保证了本书的思想高度和国际化的视野。你们的前沿研究与战略拓展,成就了今天百度在人工智能领域的领军者地位。 特别感谢百度研究院院长、深度学习技术与应用国家工程实验室主任林元庆,百度人工智能产品委员会主席景鲲,百度大数据实验室主任范伟,百度地图事业部总经理李东曼,百度增强现实(AR)实验室主任吴中勤,百度语音技术部总监高亮,深度学习研究院深度学习方向负责人周杰,机器翻译技术专家何中军,百度数据金融架构师杨晓静,百度大数据实验室科学家吴海山,百度语音技术部刘洋,智能投顾团队袁月,百度金融平台部吴建民,以及靖凌云、和为、关勇、王涛、韦戍文、倪金节等多位同学拨冗接受访谈,并帮忙收集相关资料。 你们身处不同体系,却同样以人工智能为视角,成为各个业务智能化升级的“提出问题者”,你们让百度大脑的“听”“看”“读”“说”的感知能力不断提升,并开始逐步向预测、判断的认知“洞见”方向迈进,你们是来自未来的人。 感谢徐菁的坚持,让本书对人工智能行业标准的描述逐渐清晰。 感谢顾国栋、熊赟、王佳、马连鹏等同学的极致追求与不懈努力,没有你们的督导和内外协调,本书不可能在如此短的时间内完成。 感谢李雯婷、蔡硕、任一奇、乔慧、李颖超、王琳琳、马晓昕、陈明、张开翼、张娜为本书制作AR展示,使得本书展现出科幻加魔法的神奇魅力。 最后,要特别感谢中信出版社的编辑团队,他们的敬业、专业和严谨为本书增色不少。 《智能革命》项目团队 2017.3.5

精彩页(或试读片断)

  

    “智能”已换代
    如果人工智能的启蒙阶段可以称为1.0时代的话,那么现在很明显已经大步进入2.0时代了,机器翻译就是典型案例。过去的机器翻译方法就是基于词和语法规则进行翻译——人类不断地把语法规则总结出来告诉机器,但却怎么也赶不上人类语言尤其是语境的多变,所以机器翻译总是会出现诸如把“how old areyou”翻译成“怎么老是你”的笑话。
    后来出现了SMT(统计机器翻译),基本思想是通过对大量的平行语料进行统计分析,找出常见的词汇组合规则,尽量避免奇怪的短语组合。SMT已经具有机器学习的基本功能,有训练及解码两个阶段:训练阶段就是通过数据统计让计算机构建统计翻译模型,进而使用此模型进行翻译;解码阶段就是利用所估计的参数和给定的优化目标,获取待翻译语句的最佳翻译结果。
    SMT研究在整个业界已经持续了二十多年,对于短语或者较短的句子,翻译效果显著,但是对于较长的句子翻译效果就一般了,尤其是对语言结构差异较大的语言,例如中文和英文。直到近几年NMT(基于神经网络的翻译)方法崛起。NMT的核心是一个拥有无数结点(神经元)的深度神经网络,一种语言的句子被向量化之后,在网络中层层传递,转化为计算机可以“理解”的表达形式,再经过多层复杂的传导运算,生成另一种语言的译文。
    但是应用这个模型的前提是数据量要大,否则这样的系统也是无用的。像百度和谷歌这样的搜索引擎,可以从互联网上发现和收集海量的人类翻译成果,把如此巨大的数据“喂给”NMT系统,NMT系统就可以训练和调试出比较准确的翻译机制,效果要好于SMT。中文和英文之间的双语语料信息储备越多,NMT的效果就越好。
    SMT以前用的都是局部信息,处理单位是句子切开以后的短语,最后解码时将几个短语的译文拼接在一起,并没有充分利用全局信息。NMT则利用了全局信息,首先将整个句子的信息进行编码(类似人在翻译时通读全句),然后才根据编码信息产生译文。这就是它的优势,也是其在流畅性上更胜一筹的原因。
    比如,翻译中有一个很重要部分是“语序调整”。中文会把所有的定语都放在中心词前面,英文则会把修饰中心词的介词短语放在后面,机器常混淆这个顺序。NMT在语序学习上的优势带来了它翻译的流畅性,尤其在长句翻译上有明显优势。
    传统的翻译方法也不是一无是处,每一种方法都有其擅长的地方。以成语翻译为例,很多时候有约定俗成的译文,不是直译而是意译,必须在语料库中有对应内容才能翻译出来。如今互联网用户的需求是多种多样的,翻译涉及口语、简历、新闻等诸多领域,一种方法很难满足所有的需求。因此百度一直把传统的方法如基于规则的、基于实例的、基于统计的方法与NMT结合起来向前推进研究。
    在这种机器翻译的模式中,人类要做的不是亲自寻找浩繁的语言规则,而是设定数学方法,调试参数,帮助计算机网络自己寻找规则。人类只要输入一种语言,就会输出另一种语言,不用考虑中间经过了怎样的处理,这就叫作端到端的翻译。这种方法听起来挺神奇,其实概率论里的贝叶斯方法、隐马尔科夫模型等都可以用来解决这个问题。
    以资讯分发当中的贝叶斯方法为例,可以构建一个用概率来描述的人格特征模型。比如男性读者模型的特征之一是在阅读新闻时点击军事新闻的概率是40%,而女性读者模型是4%。一旦一个读者点击了军事新闻,中的贝叶斯公式就可以逆推这个读者的性别概率,加上这个读者的其他行为数据,综合计算,就能比较准确地判断读者的性别以及其他特征。这就是数学的“神奇”。当然,计算机神经网络使用的数学方法远不止这些。
    类似机器翻译的人工智能技术方法的前提是数据量足够大。互联网提供了以前科学家梦寐以求却难以得到的海量数据。互联网诞生的初衷是为了信息沟通方便,结果带来了信息爆炸,信息爆炸又促进了人工智能技术的发展。
    再以下棋为例。1952年瑟·萨缪尔编写了跳棋程序,水平能达到业余高手程度。跳棋规则比较简单,计算机在这方面有人类很难比拟的优势,但是国际象棋就难多了。百度总裁张亚勤在微软担任研究院院长的时候,请来中国台湾计算机才子许峰雄,他在IBM(国际商业机器公司)的时候开发了名噪一时的国际象棋机器人“深蓝”。20世纪90年代的人工智能代表非“深蓝”莫属,“智慧”集中在一台超级计算机上[使用了多块CPU(中央处理器)并行计算技术],连续战胜人类国际象棋高手,并终于在1997年战胜了人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫。不过富有意味的是,比赛之后不久,IBM就宣布“深蓝”退役了。张亚勤对许峰雄说,“你去做围棋吧,等能下赢我的时候再来找我”,但直到他离开微软,许峰雄都没有再来找过他。
    “深蓝”本身面临一些无法突破的瓶颈,虽然可以处理国际象棋棋盘上的运算,但面对围棋棋盘上达到宇宙数量级变化的可能性,只能望洋兴叹。基于决策树算法,穷举一切走子可能性的模式超出了计算机的承载能力,虽然算法不断优化,但还是无法突破计算瓶颈。以围棋为代表的东方智慧,面对人工智能似乎可以稳若泰山,但一个新时代正在来临。P10-13