如何创造可信的AI

人工智能（AI）存在哪些风险？是否有可信的AI？理想的AI与现实的AI之间有哪些差距？怎样建立人类和AI之间的信任？这些问题总是困扰着我们。关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但是创造真正可信的AI要复杂得多，而超级智能的时代还远未到来。要真正可信的AI，需要机器有常识和深度理解，而不仅仅是简单地统计和分析数据。本书提供了人工智能未来发展的最佳路线图，并对当前人工智能现状进行了透彻客观的评估。

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。他在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域拥有深厚的学术功底，并勇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，他不断撰写文章和发表演讲，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。

从深度学习算法固有的缺陷出发，盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯探讨了当下AI技术发展的桎梏，并对当前AI的场景应用和研究范式中的问题进行了分析。他们指出，AI真正的问题在于信任，而常识才是深度理解的关键。最终，他们从认知科学中提炼出了11条关于人工智能发展的启示，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。

作者简介

盖瑞·马库斯（GaryMarcus），新硅谷机器人创业公司AI首席执行官兼创始人。机器学习公司“几何智能”首席执行官兼创始人，该公司于2016年被优步收购，随后马库斯在优步创立了人工智能实验室。纽约大学心理学和神经科学教授。研究方向跨越人类和动物的行为，涉及神经科学、心理学、人工智能等多个领域。1994年于麻省理工学院博士毕业，师从心理学大师史蒂芬·平克。欧内斯特·戴维斯（ErnestDavis），纽约大学柯朗数学科学研究所计算机科学教授，人工智能领域科学家。