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人机共融体:智能时代的人、机器与企业

作者：（美）NadaR.Sanders（纳达·

页数：276

出版社：电子工业出版社

出版日期：2023

ISBN：9787121467707

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内容简介

在人工智能飞速发展的今天，如何帮助企业应用人工智能来提升竞争力，如何防范在应用人工智能时可能带来的风险，成为人类必须面对且亟须解决的问题。本书探讨了人工智能的局限性以及人工智能所带来的机会，研究了人类和机器可以互相补充配合的领域，提出了一个面向企业层面的“1+1＞2”的智能体：人机共融体（Humachine）。人机共融体基于云计算、大数据等技术，通过实施组织管理框架来创建，该框架通过应用卡斯帕罗夫定律，以满足博斯特罗姆集体超智能的条件来解决莫拉维克悖论。人机共融体为构建具有可持续竞争优势、有效益、有道德的企业提供了方法和建议，同时也为学者们研究“人―信息―物理系统”（HCPS）、协作机器人、智能制造、智慧医疗、智能社会等提供了参考。

作者简介

纳达?桑德斯（Nada R. Sanders）：美国东北大学达莫勒?麦克金商学院的杰出教授。她的专业研究领域包括商业预测与分析、全球供应链和可持续发展等。她是2019年生产和运营管理学会的主席和决策科学研究所的会士，曾在《California Management Review》《Journal of Operations Management》《International Journal of Forecasting》和《Production and Operations Management Journal》上发表多篇论文。约翰?伍德（John D. Wood）：纽约州和得克萨斯州律师协会的会员，毕业于纽约大学法学院。他是John D. Wood律师事务所/PLLC(专业责任有限公司)的创始人，为产权所有者提供战略咨询。他的专业研究领域包括风险管理、法律规范和可持续商业策略等，在《NYU Journal of Law and Liberty》《NYU Environmental Law Journal》《The Environmental Law Reporter》等诸多律师协会杂志上发表过多篇论文。王柏村，浙江大学研究员、博士生导师，机械工程学院院长助理、《工程设计学报》副主编。入选中国科协青年人才托举工程。在国际上较早开展人本智造相关研究。兼任中国工程院制造业研究室特聘专家、中国机械工业联合会智能制造分会副秘书长、中国机械工程学会成组分会副总干事。易兵，中南大学副教授、博士生导师。主要研究方向为数字孪生、拓扑优化和协作机器人等。2017—2019年在美国密歇根大学机械系担任助理研究员。主持国家自然科学基金面上和青年、湖南省自然科学基金青年等多项项目。在《COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING》《ADDITIVE MANUFACTURING》《COMPUTER-AIDED DESIGN》《机械工程学报》等期刊发表SCI/EI论文50余篇，授权发明专利8项。杨赓，浙江大学机械工程学院研究员，流体动力基础件与机电系统全国重点实验室固定成员。本科、硕士获得于浙江大学，博士获得于瑞典皇家理工学院。入选国家海外青年人才计划、浙江省特聘专家、浙江省杰出青年基金。长期致力于机器人多模态感知、智能人机交互系统等研究工作。入选全球前2％顶尖科学家榜单，在 Nature Electronics, Advanced Science等国际权威期刊及会议上发表 80 余篇学术论文，封面论文12篇，高被引论文1篇。担任IEEE RBME、IEEE JBHI、BDM等期刊编委。

本书特色

本书探讨了人工智能的局限性以及人工智能所带来的机会，研究了人类和机器可以互相补充配合的领域，提出了一个面向企业层面的“1+1＞2”的智能体：人机共融体（Humachine）

序言 / V

前言 “人机共融体”的定义 / VII

第1章第四次工业革命 / 001

1.1 “深蓝” / 002

1.2 卡斯帕罗夫定律：过程的胜利 / 003

1.3 镇上的新孩子 / 005

1.4 现代人工智能“大爆炸” / 009

1.5 “耐机器人的劳动力”：拥抱莫拉维克悖论 / 010

1.6 机器不是万能的 / 013

1.7 比失业更糟糕的事情 / 015

1.8 人机共融体：人、流程和机器 / 017

1.9 如何到达那里 / 019

1.10 小结 / 021

第2章超智能之路 / 023

2.1 人类超智能哲学家 / 024

2.2 超智能是什么 / 025

2.3 使用（但不滥用）新达尔文主义智能 / 026

2.4 典型例子 / 029

2.5 人机共融体和人类圈 / 047

2.6 小结 / 049

第3 章机器能力的局限 / 051

3.1 当机器与错误的人在一起 / 052

3.2 不要沉溺于夸张 / 053

3.3 大数据、算法、云计算和暗数据 / 056

3.4 人工智能、机器学习、神经网络和深度学习 / 061

3.5 机器可以做什么 / 068

3.6 机器不能做什么 / 072

3.7 小结 / 080

第4 章人类能力的局限 / 081

4.1 关于微波炉的灵光一现 / 082

4.2 再谈“思考” / 083

4.3 “独创性”之谜 / 085

4.4 捍卫智人 / 087

4.5 当人类过于人性时，我们也要管理 / 100

4.6 管理人的偏见 / 102

4.7 在技术时代培养人类美德 / 107

4.8 改变智能的定义 / 109

4.9 婴儿潮和“机器外包” / 110

4.10 小结 / 112

第5章人与技术的融合 / 115

5.1 要么使用它，要么放弃它 / 116

5.2 食谱、配方、炼金术咒语，随便你怎么叫 / 117

5.3 就业机会将会变化，但不会消失 / 119

5.4 AI是水平使能层 / 121

5.5 互补的同事：大卫·莫拉维克的悖论得到解决 / 124

5.6 性能增强剂 / 128

5.7 全新的人机界面 / 134

5.8 发展对机器的信任 / 135

5.9 人工智能时代的人力资源 / 138

5.10 过度依赖的危险：技能萎缩 / 139

5.11 小结 / 141

第6章人机共融时代的法律问题 / 143

6.1 网络安全、“深度造假”和生成对抗性网络 / 144

6.2 不仅仅是控制问题 / 145

6.3 阿西莫夫的机器人法则 / 149

6.4 风险管理、潘多拉魔盒和商会 / 151

6.5 “深度造假”：一种对造假照片的恶意解释 / 155

6.6 消费者隐私与“互联网之眼” / 162

6.7 未能实行隐私和安全保护措施的成本 / 164

6.8 警惕算法偏见 / 166

6.9 黑箱决策：人工智能的“黑暗秘密” / 169

6.10 人工智能对立法和监管的影响 / 171

6.11 Spambot门：废除网络中立 / 175

6.12 小结 / 180

第7 章打破范式 / 181

7.1 人类经验高于等级 / 182

7.2 技术驱动、以人为本 / 183

7.3 一种新的商业模式 / 184

7.4 意向性 / 187

7.5 集成性 / 193

7.6 可行性 / 200

7.7 指标化 / 204

7.8 动态模型 / 205

7.9 小结 / 207

第8 章突变 / 209

8.1 如果冰箱可以说话 / 210

8.2 不同的组织形式 / 210

8.3 关注人类需求 / 213

8.4 扁平和流动的组织结构 / 217

8.5 创业创新文化 / 223

8.6 自我意识 / 226

8.7 精心策划突变：有思想的领导 / 229

8.8 小结 / 234

第9 章关于人机共融的“反思” / 235

9.1 找到你组织的灵魂 / 236

9.2 基础 / 237

9.3 人类真的越来越聪明了吗 / 240

9.4 强大的力量会带来巨大的伤害 / 242

9.5 发挥我们的优势 / 245

9.6 “人文主义”：“人机共融”劳动力的教育 / 247

9.7 对未来工作的思考 / 249

9.8 小结 / 251

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