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錯(cuò)覺(jué):AI如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘誤導(dǎo)我們

錯(cuò)覺(jué):AI如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘誤導(dǎo)我們

定 價(jià):¥58.00

作 者: 加里·史密斯 著,鐘欣奕 譯
出版社: 中信出版集團(tuán)
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787521709957 出版時(shí)間: 2019-11-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 32-2開(kāi) 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  在人工智能異?;馃岬慕裉?,很多人認(rèn)為我們生活在一個(gè)不可思議的歷史時(shí)期,人工智能和大數(shù)據(jù)可能比工業(yè)革命更能改變?nèi)说囊簧?。然而這種說(shuō)法未免言過(guò)其實(shí),我們的生活確實(shí)可能有所改變,但并非是朝好的方面發(fā)展。我們過(guò)于武斷地認(rèn)為計(jì)算機(jī)搜索和處理堆積如山的數(shù)據(jù)時(shí)不會(huì)出差錯(cuò),但計(jì)算機(jī)只是擅長(zhǎng)收集、儲(chǔ)存和搜索數(shù)據(jù),它們沒(méi)有常識(shí)或智慧,不知道數(shù)字和詞語(yǔ)的意思,無(wú)法評(píng)估數(shù)據(jù)庫(kù)中內(nèi)容的相關(guān)性和有效性,它們沒(méi)有區(qū)分真數(shù)據(jù)、假數(shù)據(jù)和壞數(shù)據(jù)所需的人類(lèi)判斷力,沒(méi)有分辨有理有據(jù)和虛假偽造的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型所需的人類(lèi)智能。 計(jì)算機(jī)挖掘大數(shù)據(jù)風(fēng)行一時(shí),但數(shù)據(jù)挖掘是人為而非智能,也是非常艱巨、危險(xiǎn)的人工智能形式。數(shù)據(jù)挖掘先是通過(guò)大量的數(shù)據(jù)走勢(shì)、相關(guān)關(guān)系來(lái)發(fā)現(xiàn)讓我們內(nèi)心愉悅卻無(wú)實(shí)踐價(jià)值的模型,然后創(chuàng)造理論來(lái)解釋這些模型。作者通過(guò)“史密斯測(cè)試”和“得州神槍手謬誤”等實(shí)例說(shuō)明,如果你挖掘和拷問(wèn)數(shù)據(jù)的時(shí)間夠長(zhǎng)、數(shù)量夠大,你總能得到自己想要的結(jié)果,然而這是相關(guān)關(guān)系卻并不是因果關(guān)系,只是自我選擇偏好,并沒(méi)有理論基礎(chǔ)也沒(méi)有實(shí)用價(jià)值。 在人工智能時(shí)代,我們對(duì)計(jì)算機(jī)的熱愛(ài)不應(yīng)該掩蓋我們對(duì)其局限性的思考,真正的危險(xiǎn)不是計(jì)算機(jī)比我們更聰明,而是我們認(rèn)為計(jì)算機(jī)具有人類(lèi)的智慧和常識(shí),數(shù)據(jù)挖掘就是“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”,從而信任計(jì)算機(jī)為我們做出重要決定。更多的計(jì)算能力和更多的數(shù)據(jù)并不意味著更多的智能,我們需要對(duì)人類(lèi)的智慧有更多的信心。

作者簡(jiǎn)介

  加里·史密斯是波莫納學(xué)院的經(jīng)濟(jì)學(xué)教授。他在耶魯大學(xué)獲得經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位。他曾兩次獲得教學(xué)獎(jiǎng),并撰寫(xiě)(或與他人合著)80多篇學(xué)術(shù)論文和12本書(shū)。他的研究曾被彭博廣播網(wǎng)、CNBC、Brian Lehrer、福布斯、紐約時(shí)報(bào)、華爾街日?qǐng)?bào)、《新聞周刊》和《商業(yè)周刊》等媒體報(bào)道。

圖書(shū)目錄

引? 言? /? 007

第 1 章? 智能還是服從

井字游戲? /? 008

國(guó)際跳棋? /? 011

第 2 章? 盲? 從

思考之源和思維之火? /? 024

計(jì)算機(jī)是超人嗎?? /? 031

將時(shí)間考慮在內(nèi)? /? 036

識(shí)別像素與產(chǎn)生情緒? /? 037

批判性思維? /? 039

圖靈測(cè)試? /? 041

第 3 章? 無(wú)語(yǔ)境的符號(hào)

翻譯軟件與理解語(yǔ)言? /? 052

威諾格拉德模式挑戰(zhàn)賽? /? 057

計(jì)算機(jī)能閱讀嗎?? /? 058

計(jì)算機(jī)能寫(xiě)作嗎?? /? 061

在語(yǔ)境中理解事物? /? 066

貓與花瓶? /? 071

第 4 章? 壞數(shù)據(jù)

自我選擇偏好? /? 077

相關(guān)系數(shù)并非因果關(guān)系? /? 084

時(shí)間的力量? /? 087

幸存者偏差? /? 088

假數(shù)據(jù)? /? 090

識(shí)別“壞數(shù)據(jù)” ? /? 092

第 5 章? 隨機(jī)性模式

數(shù)據(jù)挖掘? /? 102

黑匣子? /? 107

大數(shù)據(jù)、大電腦、大麻煩? /? 109

利益沖突? /? 111

天生就會(huì)被騙? /? 113

為模型所惑? /? 114

第 6 章? 如果你拷問(wèn)數(shù)據(jù)的時(shí)間足夠長(zhǎng)

孟德?tīng)柕耐愣寡芯? /? 128

得州神槍手謬誤? /? 130

數(shù)據(jù)挖掘者? /? 132

拷問(wèn)數(shù)據(jù)? /? 135

倒攝回憶? /? 137

金錢(qián)啟動(dòng)效應(yīng)? /? 139

尋找就會(huì)發(fā)現(xiàn)? /? 143

微笑曲線? /? 149

從卓越降為優(yōu)秀? /? 154

攻擊性和吸引力? /? 157

達(dá)特茅斯三文魚(yú)研究? /? 159

騙子,騙子? /? 161

第 7 章? 無(wú)所不包的“廚房水槽法”

預(yù)測(cè)總統(tǒng)大選? /? 168

非線性模型? /? 180

第 8 章? 新瓶裝舊酒

逐步回歸法? /? 187

嶺回歸法? /? 189

數(shù)據(jù)規(guī)約? /? 193

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法? /? 196

被數(shù)學(xué)蒙蔽雙眼? /? 199

第 9 章? 先吃兩片阿司匹林

明早再給我打電話? /? 204

我要再喝一杯咖啡? /? 207

遠(yuǎn)程治療? /? 208

癌癥群? /? 211

最有理有據(jù)的療法失效了? /? 214

疾病診斷和治療中的數(shù)據(jù)挖掘? /? 217

糟糠過(guò)多,精粹不足? /? 220

第 10 章? 完勝股市(上)

噪? 聲? /? 224

滑稽的理論? /? 226

技術(shù)分析? /? 230

拋硬幣? /? 235

《每周華爾街》的十項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)? /? 237

推特,推特? /? 242

技術(shù)大師? /? 243

為樂(lè)趣和盈利投資的黑匣子? /? 247

第 11 章? 完勝股市(下)

股市與天氣? /? 252

預(yù)留方案? /? 259

真正的數(shù)據(jù)挖掘? /? 264

趨同交易? /? 265

高頻交易? /? 276

底? 線? /? 281

第 12 章? 我們都在監(jiān)視著你

妊娠預(yù)測(cè)指標(biāo)? /? 289

谷歌流感? /? 291

機(jī)器人測(cè)試儀? /? 293

就業(yè)申請(qǐng)? /? 295

招聘廣告? /? 298

貸款申請(qǐng)? /? 300

汽車(chē)保險(xiǎn)? /? 303

社會(huì)信用評(píng)分? /? 305

黑匣子式歧視? /? 306

不合理的搜查? /? 307

看看你的手環(huán)? /? 310

你需要整容嗎?? /? 312

擺弄系統(tǒng)? /? 316

共同毀滅原則? /? 319

結(jié)? 語(yǔ)? /? 323

參考文獻(xiàn)? /? 329


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