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| 編輯推薦： |
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本书以通俗易懂的语言，深度剖析生成式人工智能技术的原理、方法与应用，系统全面地展示了ChatGPT在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域的进展，引领读者领略人工智能的魅力和无限潜能；内容覆盖原理、方法和实际应用，既具备理论深度，又兼具实践指导价值；紧密结合国内外研究成果，展现了国际视野。名家推荐，背书：本书得到了多位院士的一致好评，认为本书内容丰富、思路清晰、实用性强，是生成式人工智能领域的一部佳作。作者是行业内知名，其中李岚为微软生成式人工智能首席技术总监，具有丰富的理论和实践经验，为读者提供了最前沿的技术见解。
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| 內容簡介： |
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本书系统地探讨生成式人工智能这一革命性技术，剖析其深层原理、应用前景与未来发展方向，为读者提供一个俯瞰生成式人工智能全貌的宏观视角。本书从基础原理的阐释到技术应用的广泛探索，构建了一个全面的知识体系，涵盖自然语言处理、深度学习等前沿领域，为读者奠定坚实的理论基础。通过对ChatGPT在智能客服、内容生成、教育、医疗等多个领域中的成功应用案例的分析，展现生成式人工智能如何在不同场景中释放其巨大的潜能，推动社会和经济的深刻变革。除技术层面外，本书针对生成式人工智能引发的关于伦理、法律和社会责任等关键问题进行深入探讨，并提出前瞻性和建设性的解决方案，引导读者审慎思考技术对人类社会的长远影响，确保技术发展与人类价值观的共融共生。在内容结构上，本书从基础到前沿，层层深入，逻辑严密，既适合为初学者打下坚实的基础，又为专业人士提供了深入研究的广阔空间。本书适合对人工智能感兴趣的初学者、专业人士，以及相关行业从业者、政策制定者和法律阅读。
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| 關於作者： |
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主编简介沈寓实，博士，MBA，教授，自然科学研究员，格鲁吉亚国家科学院外籍院士，欧洲自然科学院外籍院士，特聘，中关村高端领军人才，“十四五”科技创新先锋人物，“中国改革开放海归40年100人”和“福布斯中国·青年海归菁英100人·影响力人物”入选者，北京市人民政府“留学人员创新创业特别贡献奖”获得者，“第十三届发明创业奖人物奖特等奖”和“当代发明家”荣誉称号获得者。在网信领域有20年以上的科研、研发和管理经验，网络空间战略，国际知名云计算、人工智能、大数据、网络安全、视频编解码和无线通信，跨国公司高管，国际华人和科技社团领袖，在中美相关政产学研各界均有深厚渊源。长期致力于推进中国新一代网络计算体系核心技术的自主创新和国际合作，是“非冯诺依曼网络计算体系”的主要创造性提出者之一和主要实践者之一。拥有清华大学电子工程学士学位，美国加州大学圣迭戈分校电子计算机硕士和博士学位，以及美国华盛顿大学工商管理学硕士学位。现任飞诺门阵科技创始人、，现任飞诺门阵科技董事长，清华海峡院智能网络计算实验室主任；曾任微软华人协会（CHIME）主席、微软亚洲人力资源总会（AsianERG）主席、微软云计算中国区总监、世纪互联集团副总裁及云CTO等职；曾促成微软云平台MicrosoftAzure云平台和国际云安全联盟（CSA）落地中国。李岚，博士，美国微软生成式人工智能商业云首席技术总监，格鲁吉亚国家科学院外籍院士，特聘。在生成式人工智能，、自然语言方向深耕数十年，。作为微软极少数华人高管和杰出技术代表，从头深度参与了微软在国际上掀起的一波AGI产业颠覆式的变革，以超前的眼光引领着此轮波澜壮阔，、影响深远的全产业升级与转化。本科毕业于清华大学，博士毕业于美国加州大学；毕业后加盟微软总部，历任高级软件工程师、高级项目经理、资深软件构架师等职；现任微软总部人工智能首席研发总监、技术合伙人，兼任西雅图清华校友会顾问；曾任西雅图清华校友会会长、微软华人协会（CHIME）副主席。丁洁瑶，律师，就职于中国知名红圈律师事务所，在数字经济前沿领域具有丰富的法律服务经验，聚焦企业发展中面临的数据流动、产品合规以及资本运作等核心议题，为企业提供覆盖技术研发、跨境运营、资本市场的全周期、一体化的法律服务。曾参与多项人工智能与数据合规领域立法研究项目以及多个行标、团标、行业白皮书的撰写与制定，深度了解人工智能与大数据行业的立法前沿与司法实践，受聘担任中国行为法学会数据要素法治决策咨询委员会专班成员。
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| 目錄：
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目录
CONTENTS
优质部分
人工智能与生成式人工智能/ 1
第1章 人工智能简史/ 2
1.1 计算机与人工智能：初生之时/ 2
1.2 人工智能学科的创立：早期探索/ 4
1.3 人工智能的初应用：成长期/ 6
1.4 人工智能实用化：系统与神经网络/ 7
1.5 智慧“双擎”：机器学习与神经网络的崛起/ 9
1.6 人工智能的沃土：大数据时代/ 10
1.7 人工智能的革命：深度学习与生成式人工智能的应用/ 11
1.8 人工智能的繁荣：无处不在/ 12
第2章 生成式人工智能概述/ 13
2.1 生成式人工智能简介/ 13
2.2 生成式人工智能的发展历程与挑战/ 14
第3章 生成式人工智能的理论基础与学派/ 16
3.1 生成式模型简介/ 16
3.2 生成式模型的种类：家族大事记/ 16
3.3 生成式模型的挑战与未来：无限可能/ 17
3.4 概率模型与贝叶斯学派/ 18
3.5 最大似然估计与频率学派/ 19
3.6 各学派的比较/ 20
3.7 贝叶斯学派与频率学派的比较/ 22
3.8 生成式模型与判别式模型的比较/ 23
第二部分
生成式人工智能的应用/ 27
第4章 自然语言处理/ 28
4.1 自然语言处理简介/ 28
4.2 主要的训练原理/ 30
4.3 文本生成/ 38
4.4 机器翻译/ 40
4.5 情感分析/ 44
第5章 计算机视觉/ 47
5.1 计算机视觉中的几个核心任务/ 47
5.2 基本的原理和方法/ 48
5.3 图像生成/ 49
5.4 图像分割/ 50
第6章 语音识别与合成/ 55
6.1 语音识别技术/ 56
6.2 语音合成技术/ 58
第三部分
热点分析：聚焦ChatGPT/ 61
第7章 ChatGPT的技术原理与应用/ 62
7.1 ChatGPT简介/ 62
7.2 ChatGPT兴起的原因及意义/ 66
7.3 ChatGPT的技术核心/ 70
7.4 ChatGPT与其他大语言模型的核心区别/ 74
7.5 ChatGPT对Transformer模型架构的优化/ 107
7.6 ChatGPT的应用案例/ 117
第8章 AutoGPT/ 124
8.1 AutoGPT的技术特点/ 124
8.2 AutoGPT在各领域的应用/ 132
第四部分
人工智能巨头在生成式人工智能领域的竞争/ 139
第9章 人工智能产业竞争现状与时间线/ 140
9.1 人工智能发展的时间线/ 140
9.2 围棋高手—智能机器人AlphaGo / 142
9.3 人工智能发展的其他关键节点/ 144
9.4 OpenAI的研究与应用/ 150
9.5 谷歌人工智能的研究与发展/ 151
9.6 微软人工智能的研究与发展/ 153
9.7 脸书人工智能的研究与发展/ 154
9.8 亚马逊人工智能的研究与发展/ 155
9.9 百度人工智能的研究与发展/ 157
9.10 生成式人工智能和多模融合大模型的竞争/ 158
9.11 多模融合技术的实例/ 161
9.12 多模融合的基本原理与应用/ 163
9.13 多模融合的发展经历/ 164
第五部分
入门与深造/ 167
第10章 如何入门生成式人工智能/ 168
第11章 深造与提高/ 171
11.1 学术研究方向与国际会议/ 171
11.2 跟踪前沿进展的方法和途径/ 176
第六部分
人工智能产业人才建设：地方政府和企业推动数字经济发展的新动能/ 179
第12章 人工智能产业人才建设/ 180
12.1 人工智能产业人才的构成/ 180
12.2 人工智能产业人才建设发挥重要作用/ 181
12.3 多方协同加快梯队建设速度/ 182
第13章 人工智能科学家/ 184
13.1 人工智能科学家的独特价值/ 184
13.2 地方政府引入人工智能科学家的必要性/ 185
13.3 “多管齐下”采取有效措施/ 185
第14章 人工智能工程师/ 187
14.1 人工智能工程师的魅力/ 187
14.2 具有代表性的人工智能工程师/ 187
第15章 人工智能经营管理人才/ 192
15.1 传统行业的人工智能战略经营管理人才/ 192
15.2 人工智能原生科技企业经营管理人才/ 193
15.3 企业家层次的经营管理人才/ 193
15.4 中层管理者经营管理人才/ 194
15.5 小结/ 195
第16章 人工智能行业应用人才/ 196
16.1 人工智能行业应用/ 196
16.2 人工智能技能人才/ 198
16.3 地方政府应提供强有力的保障/ 199
16.4 总结与展望/ 201
第七部分
生成式人工智能的法律治理/ 203
第17章 生成式人工智能的监管态势/ 204
17.1 优质梯队国家的现状/ 205
17.2 主要第二梯队国家或地区的现状/ 207
17.3 主要第三、四梯队国家的现状/ 211
第18章 生成式人工智能的重点法律关注/ 213
18.1 数据合规/ 213
18.2 著作权/ 217
18.3 开源软件/ 222
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| 內容試閱：
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序言五
PREFACE 5
在历史的长河中，科技的每次飞跃都会带来社会经济结构的深刻变革，特别是在社会经济史与创新创业研究领域。在社会经济史的背景下，我们可以看到，历次工业革命都伴随着生产力的指数级增长和生产关系的重构。随着新一轮科技革命和产业变革进度不断加快，学科交叉融合不断发展，科学研究范式发生深刻变革，科学技术和经济社会发展加速渗透融合，基础研究转化周期明显缩短，国际科技竞争向基础前沿前移。今天，我们以同样的视角审视人工智能、大模型技术与经济分析的交汇点，它们正成为推动经济发展的新引擎。人工智能、大数据等数字技术与应用正引领着第四次工业革命，以其强大的数据处理能力和模式识别能力，为经济分析提供了前所未有的工具和方法，这不仅极大提高了相关研究领域的质量和水平，也为政策制定者提供了更为科学的决策支持。
目前，人工智能逐渐从决策式转换为生成式，这种范式革新将对目前人类的生产力和创造力带来巨大的提升。ChatGPT应用的出现和爆发使数字经济的创新正式进入智能时代，特别是以“人在回路”（human-in-the loop）的方式进行创新的应用领域逐步开始成为主流，通过AI与人的深度协同，让AI不断地自我学习，最终走向“完全智能化”。其中，人工智能等数字技术的发展，不仅需要机器自我学习、深度学习、计算机视觉、机器人技术、大数据、云计算等前沿领域科技的发展，其背后还涉及数学、物理学、计算机、仿生学、材料学等众多相关基础科学的建设与支持。这种种因素都在推动基础科学和知识体系与人工智能技术相互融合，推动人工智能技术的发展和创新。
《聚焦ChatGPT—生成式人工智能的应用与前沿》，是沈寓实博士、李岚博士和丁洁瑶律师等多位行业资深联袂推出的精品力作，书中除了对人工智能、大模型等技术发展进行了历史梳理，还对相关的国内外产业应用、国际市场形势、技术影响下经济发展趋势进行了举例与分析，运用新的视角审视了经济活动中从生产到分配、从消费到再的每一个环节中人工智能等科技的渗透与重塑。在探索未来的征途上，理解事物的发展背景、宏观形势以及影响因素是至关重要的。世界是复杂多变的，每个现象、每项技术、每个行业都不能孤立存在，都是在特定历史条件下由诸多内外部因素交织作用的结果。
回顾我国近年来的人工智能产业发展，产业体系已初步建成，产业发展态势良好，开放服务平台、攻坚联合实验室、人才招引工作可圈可点，基本上已覆盖全产业链协调发展的产业集群。良好的发展态势促使我们持续加强基础科学研究，从源头和底层解决关键技术问题，应对国际科技竞争，实现高水平自立自强。未来属于那些能够洞察先机、顺应潮流、灵活应变、时刻准备着的探索者们，在人工智能和大模型技术飞速发展的今天，我们要不断从历史中汲取智慧，以更加开放和审慎的态度，迎接经济新纪元的到来。我相信，随着人工智能技术的不断进步，它必将与经济分析、创新创业深度融合，共同开启人类社会的新篇章。
国际欧亚科学院院士
北京创新学会副会长
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