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当下的AI存在哪些 风险 ？真的有可信的AI吗？ 理想 的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？如何构建 人类 和AI之间的信任？

关于 人工智能 的炒作总是甚嚣尘上，但要 得到 真正可信的AI，却远比想象的要 复杂 得多，超级 智能 的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地 统计 分析 数据 。本书勾勒了 未来 人工智能发展的最佳路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。

作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家，同时还是 心理 学和神经 科学 教授，在 计算机 科学、 认知 科学、 语言 学、人工智能等领域都练就了相当深厚的 学术 功底，并敢于挑战学术界的主流观点。当整 个人 工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时，他不断撰文和发表 演讲 来指出以深度 学习 为代表的当下AI的弊端和局限性，《如何创造可信的AI》这本书正是马库斯对他关于人工智能观点的最佳总结。

盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯从 深度学习 算法 固有的缺陷出发，阐述了当下AI 技术 发展的桎梏，对当前AI的场景应用和 研究 范式中的问题进行了分析，他指出AI真正的问题在于信任，常识才是深度理解的关键。最终从 认知科学 中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示，以通用人工智能为发展目标，给出了未来AI技术的一种发展方向。

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