内容简介
关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家，同时还是心理学和神经科学教授，在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底，并敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时，他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下AI的弊端和局限性，《如何创造可信的AI》这本书正是马库斯对他关于人工智能观点的最佳总结。盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯从深度学习算法固有的缺陷出发，阐述了当下 AI 技术发展的桎梏，对当前 AI 的场景应用和研究范式中的问题进行了分析，他指出AI真正的问题在于信任，常识才是深度理解的关键。最终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示，以通用人工智能为发展目标，给出了未来 AI 技术的一种发展方向。
AI简介
这是一本关于人工智能领域深度思考的作品。书中首先介绍了AI的发展历程及现状，并指出深度学习虽然取得了一定进展，但其在处理复杂问题时，往往陷入“寻找银弹”的陷阱，即试图通过一种全新的数学方法，如残差项和损失函数，来一次性解决所有问题。这种思维方式往往局限于奖励最大化的角度，忽略了在获得对世界的“深度理解”的过程中，还需要引入其他重要的元素。
书中进一步探讨了AI的恶意引导与偏见问题，并指出计算机在处理复杂语言，尤其是非结构化文本方面，仍然面临很大的挑战。为了提高计算机的阅读理解能力，我们需要解决这些问题，并进一步发展计算机的常识参与、数据处理和知识获取的能力。
此外，书中还讨论了行为主义和深度学习局限性，并强调在构建深度学习模型时，不能仅仅依赖于数学方法，还需要考虑更多的因素，如多样性、内部表征、抽象和概括、结构化、多种工具、成分组成、上下向信息、理论中的概念、因果关系、跟进了解以及常识等。
在讨论大脑的复杂性和认知多样性时，书中指出大脑被科学家们认为是宇宙中已知的最复杂的系统之一，它由成百上千种不同类别的约860亿个神经元，数万亿个突触，以及每个突触中数百种不同的蛋白质组成。这些
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