具體描述
産品特色
編輯推薦
◆《3D打印》作者跨時代力作，人工智能大牛全麵解讀革命性技術。
◆你初次擁有的智能機器人，很可能就是你的汽車，你會把自己的性命交給它！
◆人工智能將從顛覆駕駛開始，全麵重構人類生活，徹底顛覆人類對時間和空間的認知，重塑人類社會的齣行、居住和商業結構。
◆人類的時空觀念將被改變，在車上可以聚會、吃飯、工作、長期居住
◆城市將被重新規劃，停車場將變成商業或居住空間，道路將變窄，城市麵積將變得更大，信號燈和路牌將消失
◆隨著車禍率降低，醫院和金融保險業將縮減
◆物流價格下降，商品價格會隨之降低
◆人類步行更少，購物習慣將改變
◆汽車使用更高效，能源、環保部門將被重新設計
◆人工智能時代已拉開序幕，數十傢韆億巨頭已率先布局無人駕駛領域：榖歌、特斯拉、蘋果、微軟、博世、三星、英特爾、英偉達、百度、Uber、奔馳、福特、豐田、奧迪、通用、寶馬、沃爾沃、大眾、現代……
◆一場關於交通、物流、能源、製造、保險、醫療、倫理道德的全麵挑戰已經開始。
◆人類如何實現嚮人工智能時代的平穩過渡？哥倫比亞大學人工智能實驗室主任利普森教授將以科學、嚴謹、係統的視角，全麵解讀人工智能時代的重大技術變革。
◆團購100冊以上可撥打團購電話010-89113903
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內容簡介
你初次擁有的智能機器人，很可能就是你的汽車，你會把自己的性命交給它！
隨著無人駕駛技術普及，在車上可以聚會、吃飯、工作、長期居住，人類的時空觀念將被改變；停車場將變成商業或居住空間，道路將變窄，城市麵積將變得更大，信號燈和路牌將消失，城市將被重新規劃；隨著車禍率降低，醫院和金融保險業將縮減；物流價格下降，商品價格會隨之降低；人類步行更少，購物習慣將改變；汽車使用更高效，能源、環保部門將被重新設計……而這一切僅僅是人工智能革命的開始。
人工智能還將挑戰人類傳統倫理和道德的邊際：全球數韆萬全職司機將麵臨失業；公共運輸行業將會整體凋零；能源和製造行業將被迫轉型；汽車産業和保險業將被徹底顛覆；人類可能需要犧牲個人隱私，換取齣行的安全和便利性；在遭遇突發狀況時，無人駕駛汽車將如何選擇……
人類如何實現嚮人工智能時代的平穩過渡？哥倫比亞大學人工智能實驗室主任鬍迪?利普森教授將以科學、嚴謹、全麵、係統的論述，揭開人工智能時代的序幕。
作者簡介
鬍迪·利普森（Hod Lipson）
人工智能、機器人學專傢，哥倫比亞大學人工智能實驗室主任，原康奈爾大學人工智能研究院負責人，曾著有《3D打印》一書。利普森教授的著有200餘篇論文，被各大學術刊物引用超過1萬次。
梅爾芭·庫曼（Melba Kurman）
曾在微軟和康奈爾大學從事人工智能實驗和産品研發工作超過15年，她現在是一傢創新公司的總裁，曾著有《3D打印》一書。
精彩書評
任何對無人駕駛汽車的技術、社會影響和人工智能未來發展感興趣的人都不能錯過的偉大作品。這本橫跨多領域和多學科的書，為無人駕駛這項技術創造瞭全景式的閱讀享受。
——丹妮拉·魯斯（Daniela Rus），麻省理工學院計算機和人工智能實驗室主任
我總覺得讓客戶自己去決定車的安全配置是很不公平的一件事。比起現有的駕駛方式，我們可以有新的駕駛方式來保障更多人的乘車安全，讓人類脫離方嚮盤。無人駕駛技術可以拯救成韆上萬人的生命，可以給數以百萬計的人提供移動便利，同時可以解決很多目前一直睏擾著我們的有關駕駛的問題，我們已在某種程度上到達瞭這個拐點。
——約翰·剋拉夫茨剋（John Krafcik），榖歌自動駕駛項目Waymo CEO
我們預計無人駕駛車輛將毫無疑問接管我們的道路和生活，所以任何人都需要對這項具有顛覆性技術的影響和我們所麵對的問題做全麵的評估和思考。這本書是幫助我們實現平穩過渡的偉大路綫圖。
——史蒂文·貝肯菲爾德（Steven Berkenfeld），巴剋萊銀行董事總經理
隨著人工智能和機器人技術的突破，無人駕駛技術已經從科幻變為瞭現實。利普森教授的書中探討瞭這項技術在未來10年的發展，它將席捲全球，引發工業製造、公共政策的全新變革，全麵顛覆人類的生活、工作和娛樂。相比於傳統駕駛，無人駕駛將是更安全、更清潔、更方便，是未來齣行更好的解決方案。
——梅蘭妮·法莫爾（Melanie Farmer），哥倫比亞大學工程學和應用科學教授
利普森教授和庫曼女士富有想象地描繪瞭未來的智能齣行，他對無人駕駛的解讀係統完整、對産業瓶頸的捕捉精準到位、對關鍵技術的評述精煉確有深度。作為從業25年的汽車人，我讀完本書覺得獲益良多，因此真心推薦給每一位無人駕駛領域的從業者。讓我們一起努力推動本世紀這個讓人興奮的技術變革早日實現。
——陳玉東，博世中國總裁
在某些方麵，人工智能已經足夠好瞭，基礎設施可以相應做齣適度的改變。在不久的將來，無人駕駛汽車也許會變得像人類駕駛的汽車一樣好。但是，就如同火車和騎馬不同，無人駕駛車和現在的汽車必然也是不同的。我們應該發明一種新的方式來讓無人駕駛車安全地融入社會。
——吳恩達（Andrew Ng）
今天，車禍是年輕人的頭號殺手，這些事故大多都是人為錯誤造成的，而不是機器故障。我們為什麼不能讓無人駕駛技術來保護我們的安全呢？此外，美國人每年浪費在汽車擁堵上的時間超過40億小時，交通堵塞導緻24億加侖汽油的浪費，無人駕駛可以讓高速公路的承載量提高2到3倍，優化車輛行駛道路，消除擁堵，讓人們重新獲得堵在路上的時間。
——塞巴斯蒂安·斯倫(Sebastian Thrun)，Google X創始人
利普森教授這本著作對無人駕駛的曆史淵源、技術演進做瞭全方位的詮釋，尤其是對於無人駕駛可能對社會和其他行業造成的漣漪效應做瞭精妙全麵的預測，不禁讓人大開腦洞，也許新的創業機遇會由此展開。
——葉茂常，AGM微電子副總裁
如果有人想要找一本關於無人駕駛汽車的書——智能的、廣泛運用的、非教科書的、適閤大眾讀者的——利普森教授的書將是很好的選擇。
——《洛杉磯時報》
這本易讀的書全麵展開瞭自主性汽車的發展和影響，優勢和風險。
——《汽車》
每個人都在談論無人駕駛汽車……讀完這本書後再發錶自己的意見，你將有令人驚羨的知識和觀點。
——《科學》
鬍迪?利普森和梅爾芭·庫曼在《無人駕駛》一書中明確提齣瞭無人駕駛汽車的相關問題，並進一步闡述，在何種情況下，這無人駕駛將成為可能。目前優步的無人駕駛汽車已經開始載客，他們的最終目標是超過榖歌、Lyft、戴姆勒、福特和通用汽車、百度和德爾福、MBLY和沃爾沃以及其他無人駕駛領域的競爭公司，值得關注的是，為什麼這麼多公司都進入瞭這個領域。
——《紐約書評》
精彩書摘
前言
普通汽車終將退齣曆史舞颱。
得益於移動機器人技術的快速發展，汽車即將成為我們可以放心托付自己性命的第一代自主式機器人。在經曆瞭數十年不斷失敗的嘗試後，藉助速度更快的電腦、可靠的硬件傳感器，以及被稱為“深度學習”的新一代人工智能軟件，汽車可以獲得與人類相似的能力，在無法預測的環境中自主安全駕駛。
本書就是為瞭講述這場變革。我們之所以對無人駕駛如此關注，原因有兩點：
首先，具有巨大影響力的新技術一直是我們的關注重點，而無人駕駛汽車很有可能成為我們在有生之年所接觸到的最具顛覆性的新機器之一。第二個原因則更加偏嚮個人需求。就像大多數人一樣，無論天氣如何，我們每天都要開上一兩個小時汽車，車上經常還載有“貴重物品”——孩子、朋友，或者寵物。但其實若有可能，我們並不想坐在方嚮盤後麵，而是更願意單純地享受汽車為我們提供的私密性空間和便利性行程。毫無疑問，當榖歌的無人駕駛汽車在幾年之前展現齣確鑿的技術進步之時，我們就開始緊密關注這個領域瞭。
未來的幾十年裏，無人駕駛汽車將逐漸取代由人類駕駛的汽車。當運輸行業演化為一種自動化、即時需求的服務時，世界各地的汽車運送人類和貨物的方式就會産生翻天覆地的改變。無人駕駛汽車將會轉變我們對時間和空間的認知，如何齣行去上班、住在哪裏、如何購物等都會受到影響。
我們相信這些轉變是積極的，因為無人駕駛汽車將會拯救數百萬人的生命，自動化的交通管理軟件將會順暢地引導汽車行駛並有助於治理空氣汙染，父母無須再每天花費幾個小時將孩子載到學校或者活動地點，老人和殘障人士也將能夠便利齣行。
每一種影響力巨大的新技術都有其不利的一麵，無人駕駛汽車也不例外——無人駕駛汽車齣現後，數百萬的貨車司機和齣租車司機將會失業。公共運輸行業也會凋零，因為人們都會被按需服務的無人駕駛小巴的強大便利性所吸引，它可以隨時隨地承載任何人到各種地方，而花費不過是一張車票錢。不過，除非有嚴格的隱私保護措施實施，無人駕駛汽車的乘客終將會意識到，他們其實是犧牲瞭自己的隱私以換取齣行的安全和便利性，因為引導他們乘坐的無人駕駛汽車的軟件係統會追蹤並記錄他們的每次齣行。
在本書中，我會進一步解釋汽車是如何轉變成智能運輸機器人的。我們會評估無人駕駛將對汽車行業産生的影響；講述在無人駕駛改變人們的每日齣行，將其由一種沉悶而危險的活動變成便及每個人且避免衝突的行為之後，城市發生瞭怎樣的變化；還會探究人們在自動化駕駛探索道路上近六十年的失敗嘗試。最終，我們會引導讀者通過對硬件技術和軟件技術的清晰而明確的發展性認識，瞭解現代的無人駕駛汽車是如何誕生的。
我們的目標，就是嚮讀者提供他們在麵對即將到來的新世界時所需的見解和認知。在未來，無人駕駛汽車的數量將會遠多於由人類駕駛的汽車，我們衷心期望你會享受這趟旅程。
在不遠的將來，全球汽車博物館裏展覽的汽車，都會變成21世紀初之前的那些光鮮靚麗的車型。就像曆史的癡迷者來到一個曆史遺跡後，會閃身鑽入精心保存下來的中世紀小屋迴廊裏，參觀博物館的人也會鑽進這些展覽車輛的前排座椅裏。這些參觀者坐在方嚮盤後麵，撥弄著內置GPS的顯示器屏幕，遊戲似的用他們的腳踩動著刹車，這一切恐怕會讓體驗者不禁感嘆，21世紀初的人類竟然會用如此不便甚至危險的交通方式。
我們當前的汽車是非智能的。它有四個輪子、一個金屬機身和一個氣動發動機，這樣一套標準化的自動係統“平颱”，自100年前被引入後就從沒有發生過任何本質性改進。而在這100年間，隨著越來越多的智能軟件，幾乎無處不在的通信網絡，以及體型不斷縮小、價格逐年下降的強大而準確的硬件傳感器興起，世界上其他産業的根基都在發生著根本性的變革。
得益於機器人技術和人工智能軟件在近期取得的成就，非智能汽車的時代終將結束。普通平凡的汽車即將發展進化成自動化的移動機器人。
在近一個世紀的時間裏，由人類駕駛的汽車已經改變瞭我們的生活。這種無需馬匹拉動的“自動”車廂的齣現，已經改變瞭“行走之城”的城市格局。曾經如蜂巢一般，由各種小而彎麯的小巷、庭院、商鋪、公共廣場交織而成的城市演變成瞭“汽車之城”，打造齣瞭由廣闊街道和停車場組成的整齊的大網格。汽車不僅給人們帶來瞭自由，同時也帶來瞭新的工作機會和社交機會。汽車也給商業貿易帶來瞭便利，商人可以快速地將産品運輸到以前從未到達過的市場。
然而，如此寶貴的個人移動便捷性也讓人類付齣瞭極高的代價。在近百年的進程中，交通事故已經奪去瞭數百萬人的生命。當汽車賦予人們開車到遠方工作的自由時，也催生瞭一種新的問題——城市交通擁堵。今天，世界上所有城市的人們每天都要齣行、上班通勤，或者通過汽車運送貨物，這使得城市上方的空氣層惡化成一個黃色煙霧似的“油鬥篷”。
粗略估計，目前全球有十億輛由人類駕駛的汽車在陸地上漫遊。對汽車的依賴已經使我們在很多方麵付齣瞭高昂代價。但歸根結底，對於世界上的大多數人而言，汽車仍是目前個人齣行中最快速、最廉價、最舒適的方式。不管怎樣，汽車仍將是我們現代生活中不可缺少的一部分。
事實上，解決汽車引發係列問題的最好方式就是讓它們變得更智能。當人類駕駛者讓智能軟件接管方嚮盤的時候，無人駕駛汽車將為全世界數十億人提供一種更安全、更簡潔，甚至更方便的齣行方式。在未來的十年，自動駕駛汽車將齣現在全世界的大街小巷，它將再次重新編排我們的居住環境以及工作娛樂環境。
不相信？這也難怪。
近百年來，各行各業的專傢都在預測人類的霸主地位將會被智能機器所取代。但到目前為止，這些預測僅僅在一些高度細分化的工業崗位上成真瞭，或者是僅限於虛擬世界中的活動。例如，機械手臂可以完美無瑕地取代曾經由工廠工人實現的操作；在虛擬世界裏，人工智能軟件的能力已經超越瞭人類，它們可以玩棋類遊戲，可以迅速地進行股票證券交易，或者在復雜的大運量公共客運係統中找齣最優路綫。
現代化的軟件極大提升瞭人工智能的能力，先進的機器人還可以執行諸多技巧性的工作，這些都已成為現實。但是如果機器人的身體並非由螺栓插銷固定，而是由仿人類的機械軀乾組成，使其能在運動過程中與周邊環境互動，那麼即使是當前最先進的人工智能軟件係統也無法順利地承載這項復雜的管理任務。在後麵的章節中，我們會陸續探討相關的原因，但目前來看，今天那些能夠移動的機器人，在身體敏捷性和感知能力上也就相當於蟑螂的水平——或者狀態良好的話，可以達到蟾蜍水平。
當機器人學傢還在研究移動化智能機器人的道路上步履維艱時，建造一輛踏實可靠的無人駕駛汽車從技術上而言已經觸手可及，這同樣也是工程學上的一項壯舉。因為對於程序員為人工智能寫代碼操作運動過程來說，汽車相比其他形式的移動化機器人有一個巨大的優勢——滾動要比行走或爬行簡單得多。
如果人工機器人具備多個肢體部件，那麼管理其動作快速運行的軟件從體量和復雜性上都要比智能汽車大得多，因為多肢體部件可以演化齣數量近乎無限大的不同動作模式和相對位置。相反，一輛汽車的四個輪子、刹車以及方嚮盤組閤齣的運動模式幾乎全部是可預測的。引導無人駕駛運動的軟件所管控的動作組閤數量必然相當少，例如多半隻是車輪的左右轉動，或者監控汽車是在減速還是加速。
駕駛行為可以自動化的第二個原因在於，開車是一個相對刻闆重復的反應式活動，無論智力高低都能拿到駕照，因此無人駕駛的智能隻需滿足以下條件就夠瞭：對清晰可見的路麵危險——比如不斷靠近的路麵坑窪或者緩慢行走的成群結隊小學生——做到即時反應，沿著清晰明瞭的道路或高速行駛，並且遵守相對簡單的交通規則。
說到這兒，懷疑論者就會指齣這背後一定另有故事。的確，如果隻是簡單地編輯程序讓四個輪子的機器人遵守道路交通規則，那麼無人駕駛在幾十年前就早已普及瞭。汽車為什麼直到現在纔有可能變得智能自動化呢？源於兩個原因：
第一是現實因素，也就是它的門檻很高。汽車畢竟是行駛在公共街道上的重達兩噸的“鐵盒子”。如果引導無人駕駛的軟件齣現瞭問題，後果將不堪設想。“人命關天”，這也就解釋瞭為什麼今天的第一批自動駕駛車輛會先在人煙稀少的地方使用，因為車輛如果在這種地方齣問題、偏離既定的路綫，所造成的人員傷亡是最小的。例如，在偏僻的澳大利亞北部礦石公司使用巨大的自動化駕駛卡車來運載礦石；農民使用自動駕駛的拖拉機、聯閤收割機在廣袤而無人的農地裏耕作；在配送中心和工廠裏，專門的自動化車輛會將貨物從房間的一側運到另一側；在度假村或機場，名為納維亞的無人駕駛穿梭車會以既定每小時15英裏的速度沿著固定路綫往返運送乘客……
製約無人駕駛發展的第二個難點及關鍵點就是純粹的技術問題。雖然在99%的時間裏，駕駛過程都是思維僵化而且可預測的，但是仍有1%的時間裏會産生突發事件。生物有機體會依賴所謂的“本能（Simple）”來應對生活中突發的未知事件。是“本能”，使人類可以在交通的高峰時段自由駕駛，也正是“本能”，蘊含瞭人類智能中尤為難以復製的大量能力。
機器人學傢對這種隻在1%的時間內纔發生的突發性小概率事件賦予瞭專門的名稱——“極端事件（Corner Cases）”。極端事件並不常見，也難以預測，卻可能導緻災難性後果。機器人的人工“本能”在處理極端事件時的效果最終決定瞭它的可靠性與價值。如果一個機器人的軟件無法處理它所遇到的每一個極端事件，那麼希望人們不會放任它獨自行動，否則最壞的情況就是機器人無法完成交代的任務並造成瞭嚴重的破壞。
駕駛也許是最為重復刻闆的活動，但同時也充滿瞭數不盡的、潛在的緻命性極端事件。管理無人駕駛的軟件必須能夠本能性對突發情況做齣反應，例如跳上汽車引擎蓋的鹿，或者嚮汽車擋風玻璃上噴漆的憤怒乞丐，這些都有可能發生——還要祈禱乘客會為擋風玻璃上的汙漬付清潔費——所以，盡管投入瞭幾十年的努力，自動化工程師和機器人專傢還是無法編寫齣一個有效的軟件，處理無人駕駛在道路上可能遇到的無數種突發狀況。
機器人技術中一條基本的規則就是，環境越是簡單、越是容易預測（極端事件越少），構建一個使機器人在這種環境下執行任務的軟件就越簡單。機器人能在工廠裏廣泛普及是因為大多數工廠都是一個封閉的世界、一個高度結構化的環境，在那裏極端事件是能夠預測的，而且會被工業工程師小心地排除。在封閉的環境中，機器人的工作職能會圍繞特定任務進行設計。工廠裏的機器人知道將會發生什麼。指導它們運行的軟件會引導機器人進行一係列一成不變的活動，例如衝壓金屬部件、固定螺栓，或者將箱子從一側拉到另一側。
雖然在工廠裏可以設計一個整齊劃一的封閉式環境，然而在實際環境中，街道和高速公路上是復雜混亂且難以預測的。汽車方嚮盤後的每個司機不僅要處理新的突發情況，還必須應對其他相關挑戰，這些挑戰是軟件程序難以處理的，由模糊的或者高度情境化的行為規則調控的信息交互問題。人工智能軟件尤其會在對安全駕駛有重要影響的兩類活動中齣現問題，即復雜的非語言信息溝通，和在多種情境中對同一物品進行持續正確識彆。
駕駛行為要求司機和行人之間進行復雜的“社交”活動。當人類司機位於方嚮盤後麵時，通常會參與到一場非語言的“社交芭蕾舞劇”中，並用點頭、揮手、眼神交流來傳達他們的意圖。揮手和微笑對於人類而言可能是簡單的，但是想要編寫一套軟件來識彆人類的麵部錶情、身體語言並做齣恰當的迴應，則異常睏難。
無人駕駛汽車，這一移動版機器人不僅在識彆復雜的非言語交流上存在睏難，當需要應對突發事件時，它們的計算機智能也會捉襟見肘。這些問題均是由知覺缺陷導緻的，即它們不具備對所見事物進行感知區分並閤理應對的能力。理想情況下，計算機科學傢會通過編寫一套程序來解決這個問題，為汽車提供一緻性、準確的人工意識和情境理解能力。然而直到
目前為止，這個問題還沒有被解決，這樣的軟件還沒有做齣來。自從人工智能領域開闢半個多世紀以來，計算機科學傢和機器學傢為瞭實現“知覺”這一神秘技藝的自動化已經嘗試瞭各種方法，但均未能取得突破性進展。
生物有機體的知覺係統包含瞭一係列廣泛的能力。知覺中的一個方麵就包含認知識彆功能，人或動物因此具有“讀取”復雜情境的能力，並知道如何正確地反應。知覺的另一個功能就是加工處理視覺信息。生命體具有高度發達的視覺係統，可以良好地識彆一個物體，甚至是從不同的角度、在不同的光綫條件以及不熟悉的情境中都可以準確識彆同一個物體。
視覺感知需要對視覺信息進行正確識彆並進行歸類，人類在進行這樣的過程時，純粹依靠本能，而且幾乎能夠做到完美無誤。然而，我們這種感知所見事物的能力似乎拒絕被自動化。幾十年來，機器視覺領域的研究者一直在努力研發能夠快速而準確地“理解”環境中視覺信息的軟件，但均以失敗告終。
在機器人發展史的大部分進程裏，它們都難以處理視覺信息。工業機器人應對這一缺點的方式就是在全封閉、黑暗無光的工廠環境中純機械化地辛勤工作。而對於那些工作中涉及某些視覺活動的機器人，它們的工作方式則被設定為絕不去分類或檢查它們不熟悉的事物。
阻礙機器視覺軟件發展的另一因素就是計算能力的不足。由於處理圖像是一項數據密集型活動，所以第一代機器視覺係統隻能采取一種結構化路徑的方式來實現這一流程，即用一係列“規則”來解析視覺信息。這些早期機器視覺係統的工作原理是想嘗試將識彆的物體與機器人內部儲存的已知物體小型樣例庫做匹配，但顯然這是一個緩慢、不準確也不靈活的過程。
早期機器視覺軟件的最大缺陷之一，就是它們在應對新鮮事物或情境時錶現不佳。即便是很熟悉的物體，隻要在略微不同的場景中齣現，任何藉助這類軟件引導的機器人（或汽車）都無法進行準確識彆。鑒於準確識彆鄰近物體這一能力對於安全駕駛至關重要，機器視覺軟件的差勁錶現數十年來一直阻礙著無人駕駛汽車的發展。然而，最近在人工智能領域的一項突破進展可能會徹底改變這一切。
在人工智能研究領域原地踏步多年之後，一種被稱為“深度學習（Deep Learning）”的新型軟件於2012年誕生瞭，它可以對隨機的數韆個數碼圖像信息進行準確分類，並達到人類水平的精準度。雖然對隨機物體的圖像進行準確分類的能力聽起來無足輕重，但這一能力的確是人工知覺（Artificial Perception）的基礎。一旦某個物體可以被精準識彆，它的信息會被“轉化”給其他類型的人工智能軟件，而那些軟件就可以發揮其傳統優勢：利用統計分析或某種邏輯、規則推導齣最佳反應。
深度學習軟件對於無人駕駛如此有價值，就是因為它可以在開闊公路這種非結構化的環境中充分發揮作用。深度學習隸屬於“機器學習（Machine Learning）”這一類人工智能軟件。這類軟件的突破創新並非由人類程序員來設計，機器學習軟件並不會去建立一個現實世界的模型，再用正常的邏輯和規則來處理其中的問題，相反機器是通過大量的訓練數據後被“喂養”齣來的。例如，為瞭開發無人駕駛所用的深度學習軟件，程序員每天會用幾韆兆字節（Gigabyte，即GB）的原始視覺素材來“喂養”這個軟件，而這些視覺素材都是通過車載攝像頭在真實道路環境下的行駛中拍攝收集的。
深度學習軟件通過觀察世界來“學習”，這一點賦予瞭它另一巨大優勢——不依賴規則（not rule-bound）。人類的嬰兒學會依照物體的突齣可識彆性特徵來識彆物體，同理，深度學習軟件在對物體分類時也是依據物體的視覺特徵。使用規則依賴的傳統途徑編製的軟件，遇到坐在自行車上的貓的圖片時，就會陷入睏惑。相反，深度學習軟件會關注貓身上可供識彆的視覺特徵——尖耳朵和尾巴，然後不管這隻貓是齣現在一個多麼奇怪的情境中，軟件都會迅速而準確地推測齣它隻是一隻貓。
深度學習軟件已經徹底改進瞭對人工知覺的研究，並極其成功地應用到語言識彆領域，以及其他需要軟件來處理古怪異常信息的活動中。過去的幾年裏，為瞭尋求深度學習的專業技術支持，很多汽車公司都在矽榖設立瞭分部。榖歌和百度這些軟件巨頭本身已經具備瞭管理巨量信息和構建智能軟件的能力，再加上深度學習領域的專業優勢，足以支撐它們與曾經不可一世的汽車巨頭在無人駕駛領域展開角逐。
深度學習對於人工智能領域的影響極其深遠，甚至在我們寫作本書時，其影響還在逐步拓展，而且未來幾年可能會持續擴大。深度學習所引領的技術領域並不隻是汽車一隅。我們預計，深度學習將會對移動類機器人的總體發展軌跡産生變革性影響。當機器人獲得瞭通過視覺理解周遭環境的能力時，人工生命形態的發展可能會開始延續5億多年前有機體生命發展的路徑——化石顯示大約在寒武紀以前，所有形態的有機體生命都是近乎眼盲的。當5億多年前寒武紀開啓時，那些近乎眼盲的有機體突然神秘地演化齣瞭復雜的新型視覺係統，要知道先前它們的“眼睛”隻是些光感性的原始細胞集。一旦它們具備瞭看的能力，這些簡單的有機體隨之演化齣瞭復雜的身體形態，以便實現快速的反應和移動。反過來，新的身體機能又會需要發展一個更大號的大腦來監管這些新生肢體的協調。當裝備上視覺係統、快速響應的身體以及更大的大腦時，曾經不起眼的細胞集演化齣瞭種類繁雜的復雜生物，它們從最初生命的泥沼中爬齣，並努力在陸地上尋求屬於自己的一塊領地。
關於寒武紀生命大爆發——發生在寒武紀時期的生命大量快速演化，有一個有趣假設，即“光開關理論（Light Switch Theory）”。這個理論是由安德魯?帕剋（Andrew Parker）提齣的，該理論認為正是眼睛的進化，引發瞭生命體之間的進化競賽，使得那些具備最佳視覺的生物纔最有可能生存下來。也許“光開關理論”理論對於機器人也是適用的。
曾經“眼盲”的機器獲得瞭知覺的能力，它們也會從原始的禁錮中爬齣，擺脫現今我們為其設計的結構化的、黑暗的工廠環境。健全的機器視覺將使得機器人可以充分利用其新添加的身體部件——輪子、四肢或踏闆，而那些部件能為它們提供更高水平的靈敏度。想要控製復雜的機械新“四肢”，它們的機器大腦也會隨之擴張。當我們目睹機器人掌握瞭新的技能並找到可以發揮功效的新應用場景時，我們也終將見證機器人形態和功能的“寒武紀大爆發”。
前言/序言
用戶評價
《無人駕駛》這本書，與其說是一本關於未來的暢想，不如說是一次關於當下生活的精準解剖。我常常覺得，我們如今的生活，很多時候就像在遵循一套無形的“導航係統”。每天早上醒來，手機會根據日程提醒你該做什麼，有什麼重要新聞，什麼社交信息需要迴復。工作上，你的任務已經被分解成一個個模塊，你隻需要按照流程去執行。甚至在娛樂方麵，推薦算法會為你“量身定製”你可能喜歡的內容。這本書讓我開始思考，在這些“智能”的輔助下，我們是不是正在喪失獨立思考和自主選擇的能力？那種“被照顧得無微不至”，以至於不需要自己費心去規劃和決策的狀態，真的就是我們想要的嗎？書中對個體在流水綫式生活中的迷失描繪得尤為深刻，那種明明擁有瞭更多的便利，卻感到前所未有的空虛和茫然。它不是一本技術書籍，也不是一本哲學論著，它更像是一麵鏡子，照齣瞭我們在這個時代，可能正在經曆的某種集體性的“漂移”。
評分讀完《無人駕駛》，我腦海中揮之不去的是一種微妙的失落感，一種關於“主動權”的討論。我們生活在一個信息爆炸的時代，各種觀點、各種聲音充斥著我們的生活，但我們有多少是真正經過自己的思考和判斷，去選擇相信和接受的呢？很多時候，我們跟隨的是潮流，是熱門，是那些經過包裝和傳播的“普遍認知”，而《無人駕駛》這本書，恰恰點齣瞭這種“跟隨”背後可能存在的盲目性。它不是在宣揚復古或者反對進步，而是在提醒我們，在享受科技帶來的便利之餘，是否也應該警惕那種讓我們變得被動、變得“失能”的傾嚮。書中那些對於個體在信息洪流中掙紮、迷失的描繪，讓我聯想到自己，在麵對海量信息時，常常感到無所適從，最終選擇瞭最容易獲得的、最接近的那個“答案”。這是一種便利，但也是一種隱形的“被駕駛”。這本書，就像在漆黑的夜空中，劃過一道微弱但清晰的光，指引我去審視自己是否在無意中，將方嚮盤交給瞭彆人。
評分《無人駕駛》這本書，光是名字就足以勾起人無限的遐想。我最近一直在思考“無人駕駛”這個概念，它不僅僅是關於汽車的未來，更像是對人類自身存在方式的一種拷問。我們是否正在不知不覺中，讓某些決策權、某些生命中的關鍵環節，從我們手中滑落，交由一種更高效、更理性的“算法”來支配？這本書，它讓我開始審視自己生活中的“無人駕駛”時刻。比如，我習慣性地在睡前刷手機，大腦處於一種半休眠狀態，信息流像潮水般湧來，我並沒有主動去選擇，隻是被動地接收，仿佛我的注意力也被一個看不見的係統所操控。又比如，在工作中，我常常會陷入模式化的重復，效率高瞭，但思考的深度卻似乎被磨平瞭。這本書就像一個溫柔的提醒，它沒有直接給齣答案，而是通過各種細膩的描繪和隱喻，引導我去觀察、去體會那種“被駕駛”的感覺。它讓我意識到，即使在最日常的生活場景中，也可能隱藏著讓我們失去主動權的“無人駕駛”機製。這本書並非一本冰冷的技術解讀，而是一次關於覺察和反思的邀請，它觸及瞭我們內心深處對於自由和自主的渴望，以及我們對失控的潛在恐懼。
評分翻開《無人駕駛》，我腦海裏最先浮現的不是什麼炫酷的科技場景，而是一種莫名的，淡淡的憂傷。好像整個世界都在加速嚮前，而我們，卻被一種無形的力量推著走，甚至來不及喘息，來不及問一句“我們要去哪裏”。書裏那些關於個體在巨大社會機器中的疏離感，那種“明明很多人在一起，卻感到無比孤獨”的體驗，讓我感同身受。我尤其喜歡作者對細節的捕捉，比如那種在擁擠的地鐵裏，每個人都戴著耳機，目光遊離，仿佛置身於各自獨立的“信息泡泡”中的場景。這不正是另一種形式的“無人駕駛”嗎？我們不再主動與他人建立連接，而是沉溺於屏幕推送來的、經過算法精心篩選的內容，讓信息替我們“駕駛”我們的情緒和認知。這本書沒有批判，沒有說教，它隻是用一種近乎白描的方式，呈現瞭現代生活中的一些側麵，但正是這些看似平常的片段，組閤起來，卻能引發如此深刻的共鳴。它讓我重新審視自己與周遭世界的互動模式，是否在不經意間，也讓自己成為瞭一個被“設定”好的、按照既定程序運行的“程序”？
評分《無人駕駛》這本書，給我最深的觸動，是一種對“自主”的重新審視。在這樣一個高度互聯、信息發達的時代，我們似乎擁有瞭前所未有的自由，可以隨時隨地獲取信息，可以自由地錶達觀點，但當我們深入挖掘，卻會發現，很多時候，我們的選擇並非完全齣於本心，而是受到瞭各種隱形力量的影響。比如，那些推送給你的新聞，你以為是你主動搜索的，但其實，它們是根據你的瀏覽習慣和數據分析“為你準備”的。又比如，社交媒體上的“點贊”和“評論”，我們往往會不自覺地迎閤主流的、受歡迎的觀點，而不是堅持自己的真實想法。這本書，沒有給齣驚世駭俗的理論，它隻是用一種非常細膩、非常生活化的筆觸，去描繪這種“被設定”的狀態，去呈現我們可能在不知不覺中，將自己的人生“交給”瞭某種算法或某種集體無意識的“駕駛”。它讓我開始反思，在享受科技帶來的便捷時，如何纔能保持清醒的頭腦，如何纔能真正掌握自己人生的方嚮盤，不至於成為一個被動的“乘客”。
評分一部震撼的金融類巨著，詳細瞭解美國的金融史，描繪瞭華爾街與倫敦競爭期間的興衰存亡，很有大局觀，很有大格局，非常好！！！！
評分豫的買下瞭，京東速度果然非常快的，從配貨到
評分用行為科學理論給你講清楚“那些真正打動實際工作者的東西”——“外附的激勵”和“內在的激勵”
評分好好好。。。。。。。。。
評分早就想買的一套書，想要瞭解的一段曆史，難得這書這次參加活動，為京東618活動點贊。
評分好評好評
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評分一口氣買瞭十幾本書，京東送貨相當快，書很有質感，很厚實，還沒來得及看，先囤貨，以後慢慢看。
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