疫情的不竭反弹，让传统批发线下消耗遭到严峻抑止

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　　其次，“黑盒”似的深度神经收集还经常犯一些非常初级的、人类不克不及够犯的毛病，表示出宁静性上的潜伏风险。比方，一个深度神经收集本来可以准确辨认图片中有一辆校车，但在对大批图片像素做一些人眼不克不及发觉的窜改以后，图片就被辨认为鸵鸟。

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　　常识完整按部就班。作为一本导论性子的引见图书，本书内容深化浅出，从根底的野生智能的可注释性观点层面睁开会商，先协助读者成立对可注释AI 的直观、形象的了解，再引见可注释AI 的前沿办法，最初经由过程一系列丰硕的行业使用案例，稳固读者对书中所引见的可注释AI 手艺的了解，从而完成对可注释AI范畴按部就班的引见。

　　京东团体副总裁、京东探究研讨院院长，兼任清华大学杰出会见传授、中国科学手艺大学巨匠讲席传授。参加京东前，在悉尼大学担当澳大利亚桂冠传授、Peter Nicol Russell 讲习传授、悉尼大学野生智能中间主任。次要处置可托野生智能范畴的研讨，在威望杂志和主要集会上揭晓了200余篇论文；论文被援用近6 万次，h-index 为126，并屡次荣获顶级国际集会最好论文奖、工夫查验奖。2015 年得到澳大利亚尤里卡奖和悉尼科技大黉舍长奖章，2018 年得到IEEE ICDM 研讨奉献奖探究科学杂志，2020 年再度荣获澳大利亚尤里卡奖和悉尼大黉舍长研讨奉献奖，2021 年荣获IEEE 计较机协会Edward J McCluskey 手艺成绩奖。前后中选IEEE/AAAS/ACM Fellow、欧洲科学院外籍院士、新南威尔士皇家学院院士及澳大利亚科学院院士。

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　　实际理论代价兼备。本书体系地阐述了可注释AI 的实际开展示状，并根据五种分类引见理解释性办法，便可注释图模子、贝叶斯深度进修模子、基于常识图谱的可注释模子、基于可注释性的交换进修、对神经收集的注释。同时，本书从引见了可注释性办法在医疗、金融、视觉、天然言语处置、保举体系等方面的使用角度动身，明白指出在各类场景下注释所要到达的详细目的。

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　　第2～5 章引见各类可注释野生智能手艺办法，包罗贝叶斯办法、基于因果启示的不变进修和反究竟推理、基于与或图模子的人机合作注释、对深度神经收集的注释。

　　因而，开展可注释AI具有主要的实际意义与理想意义，一方面，可协助用户成立对AI体系的信赖，避免由于算法的黑盒特征做出有成见的结论，增进算法的公允性；另外一方面，能够满意羁系机构的合规请求，增进AI向公允性、鲁棒性、宁静性开展。

　　刘京河，河北省宁晋县人，1955生，学习于清华大学初级研修班。现为河北美术家协会会员，国度一级美术师...

　　使用案例翔实丰硕。本书从阐发对可注释AI 的实践需求动身，深化实时地引见前沿办法。全书共有15个使用案例，别离包罗：基因编纂和医学影象处置，金融量化投资和信誉违约猜测，模子宁静、视觉问答和常识发明，对话体系、智能问答、感情阐发和主动文摘，电子商务、交际网站、基于地位的效劳和多媒体体系。不偕行业的财产从业者，都能够从中理解可注释AI的落地办法。

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　　1991 年结业于中国科学手艺大学，1996 年获美国哈佛大学计较机博士学位，师从国际数学巨匠大卫曼福德传授，在国际顶级期刊和集会上揭晓论文300 余篇，三次染指计较机视觉范畴国际最高奖项马尔奖，两次担当国际计较机视觉与形式辨认大会主席。在1990 年月领先将几率统计建模与随机计较办法引入计较机视觉研讨，提出了一系列图象与视频的构造化解译的框架、数理模子和统计较法探究科学杂志，开展了广义形式实际（General Pattern Theory），在视觉知识推理、场景了解等认知科学范畴做出了主要奉献。自2010 年以来，两次担当美国视觉、认知科学、AI 范畴跨学科协作项目MURI 卖力人[Principal Investigator]。在科研方面具有很强的前瞻性，选题和办法标新立异，持久努力于构建计较机视觉、认知科学，以致野生智能科学的同一数理框架。

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　　而野生智能手艺的高速开展也面对诸多艰难与应战。此中，怎样把AI手艺的根本道理，其主动决议计划机制，潜伏风险及防备步伐，以浅显易懂的方法向人类阐明，成为开展可托任，宁静牢靠野生智能的主要使命。可注释性在我们的一样平常糊口傍边触目皆是，好比，一名大夫在向一名病人注释诊断成果和医治步伐时，要给病人一个好的病因和医治注释，让病人定心。而理想状况是，因为中心AI算法，特别是深度进修算法，凡是运转在相似于“黑盒”中的事情形式下，招致AI体系的运转成果，其实不克不及以符合道理的方法被人类所了解和认同。

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　　上海交通大学约翰霍普克罗夫特计较机科学中间长聘教轨副传授，博士生导师，当选国度级外洋高条理人材引进方案，获ACM China 新星奖。他于2014 年得到日本东京大学博士学位，于20142018 年在加州大学洛杉矶分校（UCLA）处置博士后研讨，次要研讨标的目的包罗机械进修和计较机视觉。其研讨事情次要揭晓在计较机视觉、野生智能、机械进修等差别范畴的顶级期刊和集会上，包罗IEEE T-PAMI、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、AAAI、KDD、ICRA 等。比年来，他在神经收集可注释性标的目的获得了多项具有国际影响力的立异性功效。他负担了ICPR 2020 的范畴主席，CCF-A 类集会IJCAI 2020 和IJCAI 2021 的可注释性标的目的的Tutorial，并前后担当了AAAI 2019、CVPR 2019、ICML 2021 大会可注释性标的目的的分论坛主席。

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　　罗格斯大学计较机系助理传授、博士生导师，互联网智能与经济尝试室主任。在清华大学获计较机科学学士和博士学位，曾于马萨诸塞大学阿默斯特分校任博士后研讨员，并于新加坡国立大学、加州大学圣克鲁兹分校访学。研讨爱好包罗机械进修、数据发掘、信息检索、保举体系、互联网经济、野生智能的可注释性与公允性、野生智能伦理等。研讨功效揭晓于SIGIR、、ACL、NAACL、CIKM、WSDM、AAAI探究的英文、IJCAI、TOIS 等范畴内的次要集会或期刊。担当期刊ACM Transactionson Information Systems、ACM Transactions on Recommender Systems、Frontiersin Big Data 副主编。曾得到中国野生智能学会优良博士学位论文奖、AIRS 最好论文奖、RecSys 最好论文提名、ACM TOIS 出色编纂奖、罗格斯大学计较机系最好讲授奖、美国天然科学基金出色青年奖（NSF CAREER Award）。

　　在此布景下，由来自机械进修、计较机视觉、天然言语处置，和在生物医疗、金融、保举体系等使用范畴的12位出名专家，结合创作了《可注释野生智能导论》一书，现已重磅上市！

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　　在使用层面探究科学杂志，经由过程数据驱动获得的AI体系存在一系列隐患，并能够激发严峻的社会成绩。起首，因为数据样本搜集的范围和成见，招致数据驱动的AI体系也是有成见的，这类成见以至无异于人类社会中的成见。好比，芝加哥法院利用的立功风险评价算法COMPAS 被证实对黑人立功怀疑人形成了体系性蔑视，白人更多被毛病地评价为具有低立功风险，而黑人被毛病地评价为具有高立功风险，且黑人的几率比白人超出跨越一倍。

　　微众银行野生智能首席科学家，研讨范畴包罗机械进修和深度进修、计较机视觉和形式辨认、图象和视频处置等。他曾在诺基亚研讨中间和欧洲施乐研讨中间事情，是70多篇国际期刊和集会文章的作者。他持久参与NIPS/NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI 等顶级野生智能集会，并掌管举行了各个手艺范畴的钻研会。他仍是在美国、欧洲和中国提交的百余项专利的创造人，和IEEE 可注释野生智能尺度订定组主席。

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　　加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士，香港科技大学讲席传授，AAAI 2021 大会主席，中国野生智能学会（CAAI）声誉副理事长，香港野生智能与机械人学会（HKSAIR）理事长和智能投研手艺同盟（ITL）主席。他是AAAI/ACM/CAAI/IEEE/IAPR/AAAS Fellow，也是IEEE Transactions on Big Data 和ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 开创主编，和多个国际野生智能和数据发掘范畴杂志编委。曾获2019 年度“吴文俊野生智能科学手艺奖”出色奉献奖，2017 年ACM SIGKDD 出色效劳奖。杨强结业于北京大学，于1989 年在马里兰大学得到计较机博士学位，以后在加拿大滑铁卢大学和Simon Fraser 大学任教，他的研讨范畴包罗野生智能、数据发掘和机械进修等。他曾任华为诺亚方舟尝试室主任，第四范式公司结合开创人，香港科技大学计较机与工程系系主任和国际野生智能结合会（IJCAI）理事会主席。领衔环球迁徙进修和联邦进修研讨及使用，近来的著作有《迁徙进修》《联邦进修》《联邦进修实战》《隐私计较》等。

　　比方，某家病院引入一套AI医疗诊断体系。假如该体系给出判定表白病人的癌症检测为阳性探究的英文，几率为90%，那末这个结论常常是不被承受的。病人会问：你是怎样做出这个判定的？按照甚么特性和经历？关于大夫等专业人士来讲，能够会问：体系做出这类猜测，能否契合病院和医管单元的请求？有无根据正轨的医疗法式来做揣度？这类推论能否牢靠？有多大的风险？这个别系在几个案例内里被测试过？是否是不变、牢靠、片面、科学的？

　　科学在不竭的改动着人类,而科学本身也因社会情况的改动发作着变革。2020年头以来,新型冠状病毒在环球持...

　　中原基金董事总司理，首席数据官兼首席手艺官。中国科学手艺大学少年班本科，美国伊利诺大学香槟分校计较机博士，美国华盛顿大学计较机系正传授、毕生传授，大数据科学中间开创主任，研讨范畴为金融科技、金融数据发掘、智能投资参谋、机械进修、优化算法、野生智能和云计较等。具有15 年以上的前沿性研讨、办理大型研发团队、开辟贸易产物的丰硕经历。

　　清华大学计较机系传授、人智所所长、北京智源野生智能研讨院和瑞莱聪慧首席科学家，曾任卡内基梅隆大学兼职传授。次要处置机械进修研讨，在国际顶级集会期刊揭晓论文百余篇；受邀担当IEEE TPAMI 的副主编（大陆初次）、AI 编委，担当ICML、NeurIPS 等范畴主席20 余次。获科学探究奖、CCF 天然科学一等奖等，MIT TR35中国前锋者和IEEE“AIs 10 to Watch”，率领团队研制“珠算”深度几率编程库、“天授”强化进修库和RealSafe 对立攻防平台，获多项国际比赛冠军和最好论文奖。

　　可注释野生智能是一个颇受存眷的主要论题，但其内在和内涵的许多方面还缺少共鸣。杨强传授领衔撰写的这本书对可注释野生智能停止了活泼的讨论，特别是给出了多个使用范畴案例。即使是缺少相干专业常识的读者，浏览后也能有所播种。

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　　再好比，在电商平台中，体系设想者也需求向用户做出注释，协助人们了解“为何”算法向他们保举了某些特定的商品，以此来进步保举体系的通明度、压服力、有用性、可托任性和合意度。

　　2002 年加盟美国洛杉矶加州大学（UCLA）任教，任统计系与计较机系传授，计较机视觉、认知、进修与自立机械人中间主任。2020 年9 月返国筹建北京通用野生智能研讨院（Beijing Institute for General Artificial Intelligence），同时担当清华大学与北京大学讲席传授，并任北京大学野生智能研讨院院长、清华大学通用野生智能研讨院（筹）院长。2021 年4 月，北京大学与清华大学联手成立通用野生智能尝试班，均由朱松纯领衔。

　　进入21世纪以来，野生智能（Artificial Intelligence，AI）获得了长足开展，曾经逐渐在天然言语处置、计较机视觉、语音辨认、主动驾驶等范畴落地。AI与人类严密的分离，使得智能化的人机协同成为局势所趋。人类在全方位使用AI的同时，更期望能了解、信赖、办理AI。因而，开展可注释、可扩大、宁静牢靠的AI显得相当主要。

　　杨强传授领衔撰写的这本可注释野生智能专著，体系性地总结了关于机械进修素质的深度了解和探究，提出了一种面向人机合作的交互式可注释野生智能范式。本书经由过程计较机视觉、天然言语处置、保举体系等手艺范畴，和生物医疗和电商金融等使用范畴的实践案例，展现了可注释野生智能对提拔公家信赖及满意羁系需求的主动感化。我信赖各行各业体贴野生智能开展的读者，包罗高校计较机及野生智能专业的教师和同窗等，都能够从这本专著中发明各类无益的阐述微风趣的概念。

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　　配套资本丰硕齐备。本书装备丰硕的进修材料，包罗配套PPT、可注释AI 相干的开源资本、中英术语比较、索引和全书的参考文献，供读者进一步查阅进修。

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　　内容适用笼盖面广。本书笼盖人群普遍，关于入门读者，本书对可注释AI 前沿手艺实时归结梳理，并深化浅出地引见；关于资深的研讨者，本书也给出了进阶的研讨途径；关于行业使用者，本书提出了挑选差别处理计划的根据。同时，本书也赐顾帮衬到存眷野生智能使用及具有社会影响力的人士，包罗政策订定者、法令事情者和社会科学研讨人士。

　　除手艺层面，现行的条例法例一样请求AI体系的开辟利用流程必需在羁系合规的前提下运转。好比，数据搜集及模子进修历程能否契合隐私庇护及数据管理条例，必须要有精确无误的注释及认证。而对违背羁系请求的智能体举动，也需求有明白的变乱阐发，为严厉的问责机制供给手艺阐明，如表1所示。

　　范畴名家扛鼎之作。本书聚集了野生智能范畴的出名学者，研讨功效卓越，本书恰是诸位专家数年研讨功效的扛鼎之作。

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　　体系片面自成一体。本书会商了可注释AI 的目标、界说、范围、面对的应战及将来开展标的目的，出格是本书多角度阐述了可注释AI 的不敷，并提出了基于人机交互相同的可注释AI 范式。

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　　关于AI 利用者，他们常常是没有相干专业布景的一般人群。他们更体贴AI 体系的成果怎样影响本身及客户的长处，当呈现成绩时，需求向他们注释体系做出决议计划的缘故原由。

　　清华大学计较机系长聘副传授，博士生导师。研讨爱好聚焦于大数据驱动的因果推理和不变猜测、大范围收集表征进修等。在数据发掘及野生智能范畴顶级国际集会揭晓论文100 余篇，前后五次得到顶级国际集会或期刊论文奖，并前后两次当选数据发掘范畴顶级国际集会KDD 最好论文专刊。担当IEEE TKDE、ACM TOMM、ACM TIST、IEEE TBD 等国际顶级期刊编委。曾得到国度天然科学二等奖、教诲部天然科学一等奖、CCF-IEEE CS 青年科学家奖、ACM 出色科学家。

　　进入21世纪以来，野生智能（Artificial Intelligence，AI）获得了长足开展，曾经逐渐在天然言语处置、...

　　5月13日，富士胶片（中国）投资有限公司结合上海市老年基金会，向浦东新区8野生老院捐赠了代价约21万元...

　　同济大门生命科学与手艺学院生物信息系长聘传授，博士生导师。持久努力于开展野生智能和生物组学穿插交融的研讨范式，面向肿瘤精准用药、药物发明探究的英文、肿瘤免疫医治及基因编纂范畴开辟新的计较办法学和计较平台，促进野生智能和组学数据阐发的分离及临床使用。在Nature Communications、Science Advances、Genome Biology 等揭晓学术论文，受邀在Cell Trends 系列杂志等揭晓综述和批评论文。掌管国度863基金及国度天然科学基金，国度重点研发方案BT&IT 专项子课题，到场国度重点研发方案精准医学及慢病专项等。任ELSEVIER 出书社野生智能性命科学穿插范畴杂志Artificial Intelligence in the Life Sciences 编委。其研讨团队和国际制药企业、CRO 公司及互联网公司展开合作无懈，鞭策了野生智能手艺在生物医学范畴的使用。其在野生智能和生物组学穿插范畴的研讨事情前后当选2019 年、2020 年中国生物信息学研讨十大停顿，曾获吴文俊野生智能天然科学手艺奖三等奖、药明康德行命化学奖、中原医学奖三等奖、中国创造协会创造立异奖二等奖等。前后当选上海市浦江人材、启明星人材、曙光人材，当选教诲部“青年长江学者”。

　　第1章提醒基于数据驱动的野生智能体系决议计划机制，提出一种基于人机相同交互场景的可注释野生智能范式。

　　更有甚者，人们只需戴上一副特制的眼镜，在理想情况中便可以骗过利用深度神经收集的人脸辨认体系；思索到人脸辨认体系在金融付出等场景中的普遍使用，这类潜伏的金融和社会风险使人毛骨悚然。

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　　最初，最主要的是从决议计划机制来看，当前对深度进修算法的阐发还处于欠亨明的探索阶段。特别是具有亿万个参数的超大范围预锻炼神经收集，如BERT、GPT3等，其决议计划历程在学术上仍旧没有明晰的阐明。这类“黑盒”似的深度神经收集临时没法得到人类的充实了解与信赖，大范围使用此类预锻炼模子的潜伏风险不容无视。

　　在实际层面，有实考证实，给出多少样本图片，被用于锻炼一个深度神经收集分离逻辑回归的辨认模子；该模子可以将绝大部门的准确图片分类，但却会将雪地布景中的哈士奇误判为狼。由于该辨认器从锻炼数据中学到“能够将图片中的大面积红色布景（雪地）作为辨认狼的根据”。因为在输入数据和预期成果之间成立（几率）联系关系是一种虚伪干系，劈面临与锻炼样本不分歧的状况时，模子的表示就会大失水准。

　　复旦大学计较机科学手艺学院传授、博士生导师。1998 年于复旦大学获计较机理学博士学位，研讨范畴为野生智能、天然言语处置、信息检索和社会媒体阐发。兼任中国中文信息学会理事、社会媒体专委会副主任，中国计较机学会天然言语处置专委会副主任、学术事情委员会委员、AACL施行委员。在高程度国际学术期刊和集会上揭晓了百余篇论文，卖力的多个科研项目获得国度天然科学基金、科技部、教诲部探究科学杂志、上海市科委的撑持。担当2015 年社会媒体处置大会法式委员会副主席，2016 年、2019年天下计较言语学集会法式委员会副主席，2017 年国际天然言语处置与中文计较集会法式委员会主席，2020 年国际天然言语处置与中文计较集会大会主席，2021 年EMNLP 天然言语处置实证办法国际集会法式委员会主席等学术职务。获2021 年上海市育才奖，并当选由清华中国工程院常识智能结合研讨中间和清华大学野生智能研讨院结合公布的“2020 年度野生智能环球女性”“2020 年度AI 2000 野生智能环球最具影响力提论理学者”“福布斯中国2020 科技女性榜”。

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　　博士，努力于医学影象的研讨立异及其使用落地。Fellow of IEEE、AIMBE（美国医学与生物工程院）、NAI（美国国度学术创造院）。现任中国科学手艺大学讲席传授、生物医学工程学院施行院长、影象智能与机械人研讨中间（筹）主任、中科院计较所客座研讨员、香港中文大学（深圳）客座传授，曾在西门子医疗研讨院任职首席影象AI 专家。他曾经编撰了5 本学术专著，揭晓了240 余篇学术期刊及会论说文，并具有140 余项受权专利。他屡次因其学术成绩和立异奉献而获奖，包罗创造奥斯卡奖、西门子年度创造家、马里兰大学ECE 出色校友、MICCAI 年青科学家奖提名文章等。他热情贡献于专业社区，是行业顶级协会MICCAI 财长兼理事、Medical Open Network for AI（MONAI）征询参谋、顶级期刊Medical Image Analysis、IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）、ical Imaging（TMI）等编委、顶级集会AAAI、CVPR、ICCV、MICCAI 和NeurIPS 等范畴主席、MICCAI2020 的法式联席主席、“视觉求索”公家号联席主编。

　　关于AI 体系开辟者，他们常常是具有专业AI 布景常识的体系开辟职员及测试职员，需求精确和深化的专业注释，以便完成对AI 体系的开辟调试及测试使命。比方：关于一个大模子来讲，是哪一部门的数据对结论起了枢纽感化？体系的哪一部门被启动？假如发作毛病，最大的能够性来自那里？怎样修补？

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　　同时，怎样将轨制层面的划定规矩详细细化落实为可完成的手艺计划，还是可注释AI亟待研讨和处理的应战。

　　本书片面引见了可注释野生智能在实际上和使用上的开展示状、存在的成绩，和此后开展的标的目的，关于想理解野生智能和故意献身野生智能奇迹的研讨者、开辟者、决议计划者和利用者来说，都是一部很好的参考书。

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　　在触及人身财富宁静的严重范畴中，如金融、医疗、主动驾驶等，模子的可注释性成了决议用户可否信赖模子的枢纽。针对差别注释受众，模子要得到差别人群的信赖，必须要思索每一个人的态度布景、教诲水平等身分，供给差别内容与情势的注释。

　　第6～10 章别离引见可注释野生智能在生物医疗、金融、计较机视觉、天然言语处置、保举体系等范畴的使用案例，具体阐明可注释性在司法、都会办理、安防和制作等实践使用中阐扬的主动感化。

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