На нашем сайте вы можете читать онлайн «ИИ-2041. Десять образов нашего будущего». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Научно-популярная литература. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
ИИ-2041. Десять образов нашего будущего

Автор
Дата выхода
07 июня 2022
Краткое содержание книги ИИ-2041. Десять образов нашего будущего, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению ИИ-2041. Десять образов нашего будущего. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Кай-фу Ли) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Искусственный интеллект станет определяющим событием XXI века. В течение двух десятилетий все аспекты повседневной жизни станут неузнаваемыми. ИИ приведет к беспрецедентному богатству, симбиоз человека и машины приведет к революции в медицине и образовании и создаст совершенно новые формы общения и развлечений. Однако, освобождая нас от рутинной работы, ИИ также бросит вызов организационным принципам нашего экономического и социального порядка. ИИ принесет новые риски в виде автономного оружия и неоднозначных интеллектуальных технологий. ИИ находится в переломном моменте, и людям необходимо узнать как его положительные черты ИИ, так и экзистенциальные опасности, которые он может принести.
В этой провокационной, совершенно оригинальной работе Кай-Фу Ли, бывший президент Google China и автор книги «Сверхдержавы искусственного интеллекта», объединяется со знаменитым романистом Чэнь Цюфанем, чтобы представить наш мир в 2041 году и то, как он будет формироваться с помощью ИИ. В десяти захватывающих рассказах они познакомят читателей с возможными новыми реалиями 2041 года:
• В Сан-Франциско появляется индустрия «перераспределения рабочих мест», поскольку ИИ с глубоким обучением вызывает массовое перемещение рабочих мест;
• В Токио меломан погружается в захватывающую форму поклонения знаменитостям, основанную на виртуальной и смешанной реальности;
• В Мумбаи девочка-подросток бунтует, когда сжатие больших данных ИИ мешает романтике;
• В Сеуле виртуальные компаньоны с совершенными навыками обработки естественного языка (НЛП) предлагают близнецам-сиротам новые способы общения;
• В Мюнхене ученый-мошенник использует квантовые вычисления, компьютерное зрение и другие технологии искусственного интеллекта в заговоре мести, который ставит под угрозу весь мир
Глядя на не столь отдаленный горизонт, AI 2041 предлагает срочное понимание нашего коллективного будущего, напоминая читателям, что, в конечном счете, человечество остается автором своей судьбы.
Для кого эта книга
Для новаторов, руководителей и предпринимателей, которые изучают тему искусственного интеллекта и его развития, чтобы быть первыми в своей сфере.
Для всех, кто интересуется будущим человечества.
На русском языке публикуется впервые.
После прочтения проверьте, насколько вы готовы к 2041 с нашим тестом по книге Кай-фу Ли и Чэнь Цюфань «ИИ-2041. Десять образов нашего будущего».
В конце вас будет ждать подарок.
ИИ-2041. Десять образов нашего будущего читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу ИИ-2041. Десять образов нашего будущего без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Вычисления стали достаточно быстрыми для эффективного применения технологии глубокого обучения только в последнее десятилетие, и мы наконец научились собирать достаточное количество данных. Смартфон, которым вы пользовались сегодня, обладает в миллионы раз большей вычислительной мощностью, чем компьютеры НАСА, отправившие Нила Армстронга на Луну в 1969 году. А интернет 2020 года почти в триллион раз больше интернета 1995 года.
Глубокое обучение – результат озарения человеческого мозга, но работают они совершенно по-разному.
Люди могут одновременно сосредоточиваться на ограниченном количестве объектов, а алгоритм, предобученный на океане информации, выявляет корреляции между неявными признаками, слишком незаметными или сложными для человека.
Кроме того, в процессе предобучения на огромном объеме данных глубокое обучение может подстраиваться под отдельных пользователей, базируясь на их паттернах поведения, равно как и на аналогичных шаблонах у других пользователей. Например, когда вы посещаете Amazon, ИИ этого веб-сайта выделяет или подсвечивает продукты, которые, скорее всего, должны вас заинтересовать и, соответственно, максимально увеличат ваши расходы.
А контент на вашей странице в Facebook должен удержать вас в соцсети как можно дольше. ИИ Amazon и Facebook таргетированный (узконаправленный); он предлагает каждому человеку разный, но персонализированный контент. Это значит, что показанный мне контент, скорее всего, сильно повлияет на меня, но может совершенно не сработать в вашем случае. Подобная узкая нацеленность гораздо эффективнее генерирует клики и покупки, чем универсальный подход традиционных статических веб-сайтов.
Каким бы мощным инструментом ни было глубокое обучение, панацеей его, увы, не назовешь. Человеку не сравниться с ИИ в деле одновременного анализа огромного количества данных, но мы обладаем уникальной способностью опираться при принятии решений на прошлый опыт, абстрактные концепции и здравый смысл.
Глубокому обучению для эффективной работы требуются огромные объемы релевантных данных, узкая конкретная сфера действия и четкая целевая функция.





