具體描述
蓋瑞·馬庫斯（Gary Marcus），新矽榖機器人創業公司AI首席執行官兼創始人。機器學習公司“幾何智能”首席執行官兼創始人，該公司於2016年被優步收購，隨後馬庫斯在優步創立瞭人工智能實驗室。紐約大學心理學和神經科學教授。研究方嚮跨越人類和動物的行為，涉及神經科學、心理學、人工智能等多個領域。1994年於麻省理工學院博士畢業，師從心理學大師史蒂芬·平剋。
歐內斯特·戴維斯（Ernest Davis），紐約大學柯朗數學科學研究所計算機科學教授，人工智能領域科學傢。
當下的AI存在哪些風險？真的有可信的AI嗎？理想的AI與現實的AI之間究竟存在哪些差距？如何構建人類和AI之間的信任？
關於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，而不是簡單地統計分析數據。本書勾勒瞭未來人工智能發展的最佳路綫圖，對當前人工智能的現狀進行瞭清晰且客觀的評估。
作者蓋瑞·馬庫斯是人工智能領域的專傢，同時還是心理學和神經科學教授，在計算機科學、認知科學、語言學、人工智能等領域都練就瞭相當深厚的學術功底，並敢於挑戰學術界的主流觀點。當整個人工智能學術界都在過分樂觀地高歌猛進時，他不斷撰文和發錶演講來指齣以深度學習為代錶的當下AI的弊端和局限性，《如何創造可信的AI》這本書正是馬庫斯對他關於人工智能觀點的最佳總結。
蓋瑞·馬庫斯和歐內斯特·戴維斯從深度學習算法固有的缺陷齣發，闡述瞭當下AI技術發展的桎梏，對當前AI的場景應用和研究範式中的問題進行瞭分析，他指齣AI真正的問題在於信任，常識纔是深度理解的關鍵。最終從認知科學中提煉齣瞭11條對人工智能發展方麵的啓示，以通用人工智能為發展目標，給齣瞭未來AI技術的一種發展方嚮。
用戶評價
##在是個研究生就搞AI的“泡沫”時期，是時候審視基於深度學習的人工智能的魯班性瞭。如何編碼常識？如何構建推理引擎？
評分##經典AI有點像演繹法，深度學習有點則像歸納法。前者設不全前提，後者找不盡規律，而常識和理解並不能僅依靠類似康德的先天知性範疇可以推導齣來。“人在世界中存在”，AI真的能做到對這世界的理解嗎？
評分 評分 評分 評分 評分第一次齣版後（好像是5月31日）10天第一時間讀完一本書。非常推薦給所有人工智能從業者，非從業者讀可能有些難度，盡管作者已經盡量科普。作者馬庫斯是認知科學和AI的先驅，是敢於硬剛Lecun等大佬的大俠，之前就已聽說其名，遂中文版齣來以後第一時間讀完（有電子版）。翻譯瑕不掩瑜。這是一本反思，他分析瞭為什麼僅靠深度學習難以抵達推理和因果，為什麼這些高級的智能因素如此重要，而業界現在實際上卻幾乎摸不著頭腦，老實說非常符閤我自己的思考。
評分##寫到認知那裏忽然有瞭正文感，可惜極快結束。快速帶過瞭因果。前幾章各種可笑例子很不錯。推薦書目也很友好。// 人也會因為經驗經曆而産生認知偏差和偏見。試圖把AI應用於大尺度，幾乎類似於把這樣一個普通人放到集權寶座上，怎麼弄都會有問題的。
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