![[Recenzja] Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust (Gary Marcus) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2550427/c1a-085k3-1px56951fq00-p0cifh.jpg)
Show Notes
Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust (Gary Marcus)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/052556604X?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Rebooting-AI%3A-Building-Artificial-Intelligence-We-Can-Trust-Gary-Marcus.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/rebooting-ai-building-artificial-intelligence-we-can/id1477137868?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Rebooting+AI+Building+Artificial+Intelligence+We+Can+Trust+Gary+Marcus+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/052556604X/
#ograniczeniagłębokiegouczenia #hybrydowasztucznainteligencja #rozumowaniesymboliczne #zdrowyrozsądekmaszyn #rozumowanieprzyczynowe #RebootingAI
Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust to książka popularnonaukowa Garyego Marcusa i Ernesta Davisa, poświęcona ograniczeniom współczesnej sztucznej inteligencji oraz warunkom, które muszą zostać spełnione, by można było jej zaufać. Autorzy nie negują osiągnięć uczenia maszynowego. Uznają jego dużą skuteczność w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów i mowy. Kwestionują jednak popularny wniosek, że sukcesy w wąsko zdefiniowanych testach oznaczają rychłe powstanie inteligencji ogólnej, autonomicznych samochodów działających wszędzie lub maszyn rozumiejących świat podobnie jak człowiek. Książka analizuje rozdźwięk między demonstracjami laboratoryjnymi a nieuporządkowaną rzeczywistością. Jej głównym celem jest wskazanie alternatywy dla wyłącznego polegania na większych zbiorach danych i większej mocy obliczeniowej. Marcus i Davis proponują łączenie metod statystycznych z reprezentacją wiedzy, rozumowaniem symbolicznym, zdrowym rozsądkiem oraz rozumieniem związków przyczynowych. To zarazem krytyka technologicznej przesady i program badawczy dla bardziej niezawodnej AI.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/052556604X?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Rebooting-AI%3A-Building-Artificial-Intelligence-We-Can-Trust-Gary-Marcus.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/rebooting-ai-building-artificial-intelligence-we-can/id1477137868?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Rebooting+AI+Building+Artificial+Intelligence+We+Can+Trust+Gary+Marcus+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/052556604X/
#ograniczeniagłębokiegouczenia #hybrydowasztucznainteligencja #rozumowaniesymboliczne #zdrowyrozsądekmaszyn #rozumowanieprzyczynowe #RebootingAI
Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust to książka popularnonaukowa Garyego Marcusa i Ernesta Davisa, poświęcona ograniczeniom współczesnej sztucznej inteligencji oraz warunkom, które muszą zostać spełnione, by można było jej zaufać. Autorzy nie negują osiągnięć uczenia maszynowego. Uznają jego dużą skuteczność w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów i mowy. Kwestionują jednak popularny wniosek, że sukcesy w wąsko zdefiniowanych testach oznaczają rychłe powstanie inteligencji ogólnej, autonomicznych samochodów działających wszędzie lub maszyn rozumiejących świat podobnie jak człowiek. Książka analizuje rozdźwięk między demonstracjami laboratoryjnymi a nieuporządkowaną rzeczywistością. Jej głównym celem jest wskazanie alternatywy dla wyłącznego polegania na większych zbiorach danych i większej mocy obliczeniowej. Marcus i Davis proponują łączenie metod statystycznych z reprezentacją wiedzy, rozumowaniem symbolicznym, zdrowym rozsądkiem oraz rozumieniem związków przyczynowych. To zarazem krytyka technologicznej przesady i program badawczy dla bardziej niezawodnej AI.
