会员
传播的进化:人工智能将如何重塑人类的交流
牟怡更新时间:2019-01-03 19:58:17
最新章节:人名索引开会员,本书免费读 >
人工智能作为一个崭新的交流对象正在逐渐进入人类的日常生活。伴随着人工智能的崛起,随之而来的是对传播模型的革新。人工智能的独特性所带来的对人际交流默认假设的冲击很有可能会引发对交流观点的颠覆。人—人工智能交流对时间维度的改变,对交流对象可控性的放大,以及对信息的无意识无批判等,这些都会如同大坝上打开的细微小孔,最终引来整个大坝的决堤,进而如河流改道一样,将人类的交流引上不同的道路。几千年来,人类传播的历史一直在提供语言失败的证据;通过语言,我们很难实现思想的无障碍交流。在这次人工智能革命中,我们能否跨越语言的局限,直达交流的最终目标——有效的思想交换?本书将对这一问题展开全面深入的讨论。本书首先从媒体技术发展的角度探讨人工智能这个正在崛起的交流对象所代表的趋势。继而第二章从使用的角度,逐一讨论人机传播的交流模式、伦理、一致性、人性、人格、拟人化等方面的特点,以及这一交流区别于人际传播之处。第三章将讨论人—人工智能交流的效应,包括陪伴效应、自我映射效应等。第四章将在上述讨论的基础上对未来作出展望。
品牌:清华大学
上架时间:2017-05-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
传播的进化:人工智能将如何重塑人类的交流最新章节
查看全部牟怡
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
破解深度学习(核心篇):模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习,想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识,掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇,将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章,前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络,深入详解各类主流模型及其变体;第4章介绍这三类基计算机13.4万字 - 会员
机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算计算机22.7万字 - 会员
人工智能对北京市就业的影响与应对
人工智能作为数字经济及高精尖产业发展的原创性、引领性和代表性技术,在北京国际科技创新中心、全球数字经济标杆城市的建设中迎来了发展的“关键窗口期”和“政策红利期”,成为北京高质量发展的重要引擎和打造高质量就业“北京样板”的重大机遇。本书是一部经济学学术专著,书稿导向积极。本书采用多元数据来源,运用案例研究法、舆情分析与大数据分析法等多种研究方法,从产业与就业动态匹配视角,聚焦人工智能对北京市就业的影计算机25.6万字 - 会员
破解深度学习(基础篇):模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。本书总计9章,深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础,从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门,介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络,从最简单的多层感知机开始,讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法,以及三大典型模型(基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神计算机14.8万字 - 会员
量子人工智能
量子计算与人工智能的交叉融合,促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式,构建量子人工智能应用。全书共13章,第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式,用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数,重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第计算机7.6万字 - 会员
机器学习中的统计思维(Python实现)
机器学习是人工智能的核心,而统计思维则是机器学习方法的核心:从随机性中寻找规律性。例如,利用损失最小化思想制定学习策略,采用概率最大化思想估计模型参数,利用方差对不确定性的捕捉构造k维树,采用贝叶斯公式构建分类决策模型,等等。只有树立正确的统计思维,才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角,揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想,帮助读者构建理论体系。计算机18万字 - 会员
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化计算机13万字 - 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
GPT图解:大模型是怎样构建的
人工智能(AI),尤其是生成式语言模型和生成式人工智能(AIGC)模型,正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键,莫过于探究自然语言处理(NLP)技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅,让其亲身感受,并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram,词袋模型(BoW),Word2Vec(W2V),神经概率语言模型(NPLM),循环神经网络(RNN),Seq2Seq(S2计算机14万字