當下的AI 存在哪些風險？真的有可信的AI 嗎？

理想的AI 與現(xiàn)實的AI 之間究竟存在哪些差距？

如何構(gòu)建人類和AI 之間的信任？

關(guān)于人工智能的炒作總是甚囂塵上，但要得到真正可信的AI，卻遠比想象的要復雜得多，超級智能的時代還遠沒有到來。創(chuàng)造真正可信的AI 需要賦予機器常識和深度理解，而不是簡單地統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)。本書勾勒了未來人工智能發(fā)展的最佳路線圖，對當前人工智能的現(xiàn)狀進行了清晰且客觀的評估。

作者蓋瑞·馬庫斯是人工智能領(lǐng)域的專家，同時還是心理學和神經(jīng)科學教授，在計算機科學、認知科學、語言學、人工智能等領(lǐng)域都練就了相當深厚的學術(shù)功底，并敢于挑戰(zhàn)學術(shù)界的主流觀點。當整個人工智能學術(shù)界都在過分樂觀地高歌猛進時，他不斷撰文和發(fā)表演講來指出以深度學習為代表的當下AI 的弊端和局限性，《如何創(chuàng)造可信的AI》這本書正是馬庫斯對他關(guān)于人工智能觀點的最佳總結(jié)。

蓋瑞·馬庫斯和歐內(nèi)斯特·戴維斯從深度學習算法固有的缺陷出發(fā)，闡述了當下AI 技術(shù)發(fā)展的桎梏，對當前AI 的場景應(yīng)用和研究范式中的問題進行了分析，他們指出AI 真正的問題在于信任，常識才是深度理解的關(guān)鍵，最終從認知科學中提煉出了11 條對人工智能發(fā)展方面的啟示，以通用人工智能為發(fā)展目標，給出了未來AI 技術(shù)的一種發(fā)展方向。