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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 元

        

  • 作者：加里·史密斯
  • 出版時(shí)間：2019/11/1
  • ISBN：9787521709957
  • 出 版 社：中信出版社
  • 中圖法分類(lèi)：TP18 
  • 頁(yè)碼：
  • 紙張：膠版紙
  • 版次：
  • 開(kāi)本：32開(kāi)
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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。

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