在人工智能飛速發(fā)展的今天，大眾對于這一前沿技術(shù)仍感神秘且難以窺探其深。為此，本書針對人工智能的核心問題進行了深入剖析，旨在幫助讀者揭開其神秘面紗。
本書的主要內(nèi)容圍繞以下問題展開：什么是人工智能？人工智能能否解釋其決策？它能否承擔(dān)法律責(zé)任？它是否具有代理權(quán)？人類應(yīng)該保留對這類系統(tǒng)的何種控制權(quán)，是否取決于所做決策的類型？如今數(shù)據(jù)共享比10年前更容易也更普遍，我們是否需要對隱私法進行根本性的反思？我們?nèi)绾螒?yīng)對通過針對性政治廣告進行操縱的潛在可能？政府在使用決策工具方面與產(chǎn)業(yè)界是否有所不同？在這方面，國家是否對其公民負有獨特的義務(wù)？如何更好地監(jiān)管像臉書（Facebook）、谷歌（Google）和蘋果（Apple）這樣的巨頭？監(jiān)管是答案嗎？需要什么樣的監(jiān)管？
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智能復(fù)雜體系方向首席科學(xué)家，入選中組部國家高層次人才特殊支持計劃。
目錄
前言/1
致謝/111
序言：人工智能為何引人矚目？/v
1什么是人工智能？/1
機器學(xué)習(xí)與預(yù)測/3
預(yù)測模型的基礎(chǔ)知識/3
預(yù)測模型簡史/4
精算表/5
預(yù)測模型的幾何方法/6
回歸模型/7
現(xiàn)代回歸模型/9
決策樹/10
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/11
測試預(yù)測模型的協(xié)議/14
結(jié)語/15
附錄：其他機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)/16
2透明性/19
“透明性”的多重含義/20
對決策的解釋以及決策原因/23
人工智能的透明性問題/26
算法系統(tǒng)到底需要什么類型的解釋？/26
人類解釋標準/27
人類決策中的無意識偏見和不透明性/31
可解釋人工智能2.0/33
雙重標準：好還是壞？/35結(jié)語/37
3偏差/38
拯救者：人工智能/40
排除人為干擾/41
總結(jié)過去，預(yù)測未來/43
內(nèi)置偏差/46
學(xué)習(xí)謊言/49
使用環(huán)境中的偏差/51
人工智能能否做到公平？/51
結(jié)語/54
4責(zé)任與義務(wù)/55
剖析責(zé)任/56
技術(shù)與責(zé)任/61行動的自由/61
因果貢獻/62
預(yù)測行為后果/63
人工智能與責(zé)任/64協(xié)商責(zé)任/66
在道德和法律上負責(zé)任的人工智能？/68
展望未來/70
5控制/71
近距離看待控制問題/75
使用“優(yōu)于人類”系統(tǒng)：動態(tài)互補/78
還有其他解決控制問題的方法嗎？/81
關(guān)鍵信息/82
6隱私/83
隱私維度/83
信息隱私和人工智能/86
人工智能、隱私和消費者/89
人工智能、隱私和選民/92
我們應(yīng)該放棄隱私嗎？/93
我們可以在人工智能時代保護隱私嗎？/94
7自主性/96
對自主性的三維理解/97
人工智能和算法決策是否破壞了自主性？/102
大科技公司還是大政府？/110
我們應(yīng)該怎么做？/111
結(jié)語/113
8政府中的算法/114
研究案例1:Go Safe自動測速攝像機/118
使用算法決策工具是否會威脅合法性？/120
研究案例2:阿勒格尼縣家庭篩查工具/127
算法決策工具的必要性？/130
結(jié)語/132
9就業(yè)/133
關(guān)于未來的工作我們知道什么？/134
工作的本質(zhì)/136
為什么工作？/138
10監(jiān)督和監(jiān)管/142
人工智能應(yīng)遵循哪些規(guī)則？/142
我們所說的“規(guī)則”是什么意思？/143
誰制定規(guī)則？/143
靈活性/145
定義問題：我們究竟在談?wù)撌裁矗?147
監(jiān)管階段：上游還是下游？/148
監(jiān)管傾斜和安全失誤/149
成立人工智能管理局？/151
為人工智能制定規(guī)則？/154
結(jié)語/156
后記/157
關(guān)于作者/160
注釋/161
譯后記/187
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