豆瓣评论

  • 张大炮
    第一次在北京三联图书馆看完的一本书,白嫖了78。08-21
  • Katherine景
    听书:技术始终不能解决真正的社会问题05-14
  • 北城
    非常典型的美国人写的书,大量可有可无的故事,基本都可以一眼扫过。值得了解的道理穿插在每一章,挑出来可以浓缩在一页纸写下。关于技术沙文主义的反对和对人工不智能的论述挺有意思,其实计算机没有改变什么。社会还是这个社会,计算机并没有解决我们的社会问题。05-06
  • Excelsior
    以“技术边界”为核心,写法通俗、资料丰富。虽然有些推论比较绕 ,但“在AI书里谈女权”不是书的问题,这正是行业的问题。作者作为数据新闻记者,鼓励更多人用计算机辅助报道,同时带着新闻人的怀疑精神挖掘技术的错漏。1)技术可以帮助人类,但不能代替人类解决问题。2)简单复制现实世界的模型不能带来公平。3)极端情况必须有人力解决方案。4)有数据支持的问责报道可以成为公共讨论的第一步。04-10
  • 猫丢了的莫教授
    浪费时间。这真的不是专业人士的书吧。05-04
  • Focus
    评分不高也是意料之内的事情,毕竟这本书不仅女权而且瞎说了很多大实话。比如自动驾驶汽车天气好一条龙,天气差一条虫;而且可能永远到不了L5。比如黑客马拉松以及创业巴士的项目本质上是过家家,倒是奖金和猎头招聘是实在的。比如人工智能可能得到的可笑结论,以及最后讲到的隐私和安全问题。最后好的技术有益于所有人,升华了主题01-05
  • Rien
    一口气读完,读得太累太累了。太多“我们”开头的呼吁,感觉被人强拉着输出了一下午的废话……逐渐遗忘自己读这本书是想要得到什么……11-30
  • 不大路
    我没法信任人工智能背后的人类(贪婪、懒惰、厌女、药物滥用、道德困境),所以说到底我无法信任目前只擅长数据处理(深度学习)的狭义人工智能。01-02
  • 爱上读书的刺狐
    唯一值得看的就是封面01-23
  • Raindog
    对于强人工智能的前景的悲观预期及其分析,对于“人+人工智能”合作模式似乎又过于乐观了点。02-01
  • 不公正的法官
    再先进的技术,最初的数据录入是人工完成的,就不能避免数据错误带来的问题。即使在常用、不变、简单的应用场景-自动驾驶,都无法避免未被数据覆盖带来的意外情况、由机器判断的道德问题和由大公司掌控核心数据商业不平等的垄断情况。人工智能只是工具,还无法解决社会的本质问题。02-18
  • 诚信胖绵
    破除技术沙文主义,打破对人工智能的“封建迷信”08-05
  • 水月孤桥
    人工智能大多数外行人人起初是在科幻片中听闻,且有种不切实际的幻想,但实际上从上世纪90年代开始,专业研究人员已经逐渐抛弃幻想,着重把精力放在狭义人工智能上,说到底也就是机器算法而已,不要过于神化,而且多少年来有进展,但进展也没太大07-20
  • dogxun
    有事说事,不要嗓门大把大家喊来,结果说了一些正确的废话,大家都挺忙的。07-08
  • George Sun
    很棒,我是一口气读完的。这本书是很好的科普书,对技术不够了解的人可以通过它看看计算、机器学习、人工智能到底是怎么一回事。事实上,人工智能可以是“不明觉厉”的典范,技术圈以外的人对它有过高的期望甚至恐惧,但在接触了真实人工智能产品之后,往往有很大的落差。这本书语言平实易懂,对技术圈之外的人了解机器学习和人工智能,或者是计算的本质很有帮助,推荐一读。06-27
  • so what
    最喜欢的一句话是,一个人肯定干不过机器,但任何一个机器都干不过一个能控制机器的人06-27
  • 见识城邦
    你可以通过这本书了解现行的人工智能、机器学习、大数据都是怎么回事,了解计算机的本质是什么,从此对计算机和人工智能这些大词儿没有畏惧心理。作者说,其实计算机没有改变什么。社会还是这个社会,计算机并没有解决我们的社会问题。06-01
  • AthenaT
    AI的本质是数学,而现实世界很大一部分不是数学。生活不是数学,亲情友情爱情不是数学,人不是数学,猫猫狗狗也不是数学。AI非但控制不了这个世界,它还有可能以错误的方式得到正确的结果。——AI不可能控制世界,控制AI的人才有可能控制世界。05-13