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预售 【中商原版】为何机器能学习 现代AI背后的优雅数学 Why Machines Learn 英文原版 Anil Ananthaswamy 自动化与人工智能

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商品详情

为何机器能学习:现代AI背后的优雅数学 Why Machines Learn:The Elegant Math Behind Modern AI


基本信息

出版社 ‏ : ‎ Dutton (2024年 7月 16日)

语言 ‏ : ‎ 英语

精装 ‏ : ‎ 480页

ISBN‏ : ‎ 978-0593185742

商品重量 ‏ : ‎ 725 g

尺寸 ‏ : ‎ 15.24 x 3.02 x 22.86 cm

页面参数仅供参考,具体以实物为准


书籍简介

机器学习系统正在为我们做出改变生活的决定:批准抵押贷款、确定肿瘤是否癌变或决定某人是否获得保释。 它们现在影响着化学、生物学和物理学的发展和发现——基因组、太阳系外行星、甚至复杂的量子系统的研究。 而这一切都是在 ChatGPT 等大型语言模型出现之前。


我们正在经历一场由机器学习驱动的人工智能革命,而且没有任何放缓的迹象。 这项技术基于相对简单的数学思想,其中一些思想可以追溯到几个世纪前,包括线性代数和微积分,这些都是 17 世纪和 18 世纪的数学知识。 计算机科学的诞生和进步,以及 20 世纪 90 年代为视频游戏设计的计算机芯片的诞生,才引发了我们今天看到的人工智能的爆炸式增长。 在这本富有启发性的书中,阿尼尔·阿南萨斯瓦米解释了机器学习背后的基础数学,同时提出了人工智能和自然智能之间有趣的联系。 相同的数学是否可以支撑它们呢?


正如 Ananthaswamy 令人共鸣的结论,为了安全有效地使用人工智能,我们需要了解其深刻的能力和局限性,而这些线索就在于使机器学习成为可能的数学。


Machine learning systems are making life-altering decisions for us: approving mortgage loans, determining whether a tumour is cancerous, or deciding whether someone gets bail. They now influence developments and discoveries in chemistry, biology, and physics—the study of genomes, extra-solar planets, even the intricacies of quantum systems. And all this before large language models such as ChatGPT came on the scene.


We are living through a revolution in machine learning-powered AI that shows no signs of slowing down. This technology is based on relatively simple mathematical ideas, some of which go back centuries, including linear algebra and calculus, the stuff of seventeenth- and eighteenth-century mathematics. It took the birth and advancement of computer science and the kindling of 1990s computer chips designed for video games to ignite the explosion of AI that we see today. In this enlightening book, Anil Ananthaswamy explains the fundamental math behind machine learning, while suggesting intriguing links between artifical and natural intelligence. Might the same math underpin them both?


As Ananthaswamy resonantly concludes, to make safe and effective use of artificial intelligence, we need to understand its profound capabilities and limitations, the clues to which lie in the math that makes machine learning possible.


作者简介

阿尼尔·阿南萨斯瓦米 (Anil Ananthaswamy) 是一位屡获殊荣的科学作家,也是《新科学家》的前特约撰稿人和副新闻编辑。 他是多本科普书籍的作者,其中包括入围 Pen/E 长名单的《不在那儿的人》。 O.威尔逊文学科学写作奖。 他是 2019-20 年度麻省理工学院奈特科学新闻研究员,并因其对科学写作的贡献而获得了杰出校友奖,这是印度理工学院马德拉斯分校授予毕业生的高奖项。


Anil Ananthaswamy is an award-winning science writer and former staff writer and deputy news editor for New Scientist. He is the author of several popular science books including The Man Who Wasn’t There, which was long-listed for the Pen/E. O. Wilson Literary Science Writing Award. He was a 2019-20 MIT Knight Science Journalism Fellow and the recipient of the Distinguished Alum Award, the highest award given by IIT-Madras to its graduates, for his contributions to science writing.


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