內容簡介
本書聚焦通用人工智能的學科內涵與發展趨勢,以一套基於能力與價值雙系統的通用人工智能認知架構與測試模式為核心,梳理形成「一個定義、兩個完備性、三個基本特徵、八個關鍵問題」的理論框架。 本書共6章,從人工智能的歷史、內涵與哲學基礎切入,依次介紹通用人工智能的定義與特徵、測試與評級、訓練與測試平台、TongAI理論框架,以及安全與治理,最後給出對發展通用人工智能的建議。 本書既有助於科技領域的管理者和投資者提綱挈領,把握前瞻性科技目標,也可為專業研究人員提供通用人工智能標準、評級、測試與架構的參照系以及發展指南。同時,本書還可供希望了解通用人工智能基本概念與關鍵問題的大眾讀者參考。作者簡介
朱松純,1996年獲得哈佛大學計算機科學博士學位,現任北京通用人工智能研究院院長、北京大學人工智能研究院院長、北京大學講席教授、清華大學基礎科學講席教授;曾任美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)統計學與計算機科學教授,加州大學洛杉磯分校視覺、認知、學習與自主機器人中心主任。他長期致力於為視覺和智能探尋一個統一的統計與計算框架:包括作為學習與推理的統一表達和數字蒙特卡洛方法的時空因果與或圖(STC-AOG)。他在計算機視覺、統計學習、認知、人工智能和自主機器人領域發表了400多篇學術論文。他曾獲得了多項榮譽,2003年因圖像解析領域的工作成就獲馬爾獎,1999年因紋理建模、2007年因物體建模兩次獲得馬爾獎提名。2001年,他獲得了NSF青年科學家獎、ONR青年研究員獎和斯隆獎。目錄
第1章 人工智能的歷史、內涵與哲學基礎