| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787111803386 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>计算机理论 |
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本书以清晰的逻辑脉络串联发展三部曲：从数据奠基到生成式突破，再到因果型革命，系统梳理技术演进、深远影响与未来图景。
内容简介
本书由一位拥有年行业实践经验的国际资深技术领袖执笔，是专为从业者与决策者撰写的权威指南，旨在廓清技术演进中的迷思，揭示其本质内涵与发展趋势。本书突破对生成式的单一关注，系统阐释驱动发展的三大技术支柱——基础性、生成式与因果型——的核心能力与发展边界。作者以审慎务实的态度指出，当前仍处于“狭义智能”阶段，实现具备自主理解与因果推理能力的通用人工智能（）仍面临根本性挑战，其发展历程远比公众所认知的更为漫长。全书的核心创见在于论证：唯有通过“复合型”融合三大技术支柱的互补优势，才能突破单一技术的性能瓶颈。这一观点不仅为通往描绘出切实可行的技术路径，也为读者理解并参与塑造未来科技格局提供了关键认知框架与战略路线图。
作者简介
约翰·汤普森 ，数据分析与人工智能领域的全球权威专家，拥有逾年的深厚行业经验。现任密歇根大学信息学院客座教授，并曾先后领导安永、某全球制药公司及戴尔科技集团等很好机构的战略与业务，主导了从生成式、基础性到因果型的全谱系解决方案在全球业务中的落地应用。技术专长横跨高级分析与信息管理全域，精通描述性、预测性与规范性分析，以及人工智能、深度学习、认知计算、大数据、模拟仿真及高性能计算等前沿领域。作为一名卓越的技术领袖，他熟稔企业各运营职能，尤其擅长战略制定、产品创新、业务增长与卓越运营，致力于推动很好技术转化为可衡量的商业价值。
目 录
译者序
献词
致谢
序
前言
第章 数据与的发展根基
我们要什么？数据！什么时候要？现在就要！
数据——分析与四大时代的先决条件
认知模式研判：高管的数据意识与关注点
数据战略规划：明确应收集数据的范围
数据战略实施：数据保留与使用的政策
数据运营误区：从预设加工到按需精炼
数据协作困局：典型但低效的数据请求
有效获取数据的破局之法译者序
献词
致谢
序
前言
第章 数据与的发展根基
我们要什么？数据！什么时候要？现在就要！
数据——分析与四大时代的先决条件
认知模式研判：高管的数据意识与关注点
数据战略规划：明确应收集数据的范围
数据战略实施：数据保留与使用的政策
数据运营误区：从预设加工到按需精炼
数据协作困局：典型但低效的数据请求
有效获取数据的破局之法
数据更新周期
结构化数据
非结构化数据
内部数据：由企业日常拥有并管理
外部数据：字面意义上的全世界数据
合成数据：突破获取的“新大陆”
索求全部数据的深层原因
唯变不变驱动预测常态化
概率时代与后决定论世界
本章小结
参考文献
第章 基础性的发展历史
总览：四大时代的蓝图
反思：我们是否误入歧途？
启航：发展的第一个盛夏
受挫：发展的第一次寒冬
复苏：发展的第二个盛夏
再挫：发展的第二次寒冬
亲历：我与伴行的四十年
回归：的强势归来与屹立
复兴：发展寒冬前的深秋
探究：基础性的基本内涵
机器学习
深度学习
强化学习
监督学习
半监督学习
无监督学习
自然语言处理
本章小结
参考文献
第章 基础性的深远影响
经济影响
就业影响
社会影响
积极影响（正面贡献）
消极影响（负面后果）
技术演进
本章小结
参考文献
第章 基础性的未来展望
符号（）
符号系统的局限性
符号系统的未来
多元方法
负责任的（）
复合型应用程序
基础性创新展望
本章小结
参考文献
第章 生成式的发展历史
生成式 的奠基时刻
生成式 的早期创新
生成式 的持续演进
基础模型与大语言模型的基本操作
生成式 的非确定性
抑制幻觉的模型接地技术
系统提示词
提示操作或提示工程
用户提示词
检索增强生成
模型微调
领域语言模型与小语言模型
模型微调的实施要点
大语言模型护栏
长上下文窗口
生成式真的具有如此影响力吗？
生成式的独到之处
生成式的基础概念
生成式的根基
数据管理的民主化
数据可得性的突破
生成式的发现之路
本章小结
参考文献
第章 生成式的深远影响
早期探索的价值
令人振奋的原因
经济影响
就业影响
社会影响
技术影响
教育影响
艺术影响
本章小结
参考文献
第章 生成式的未来展望
生成式模型技术展望
模型集成
模型接地
上下文窗口
模型编排
生成式的智能体应用
智能体的基本概念
我的专属旅行助理
智能体的常见实例
智能体的演化路径
智能体生态系统的组成
开发框架
治理框架
角色演进
本章小结
参考文献
第章 因果型简史及要素
从亚里士多德到珀尔
因果关系的易理解性
因果模型的化繁为简
因果建模的独到之处
结果导向法因果建模
结构因果建模
结构因果建模的要素
节点（）
变量（）
反事实变量（ ）
混杂变量（ ）
碰撞变量（ ）
中介变量（ ）
中介分析（ ）
技术模型的验证方法
分离
敏感性分析与稳健性检验
无关额外混杂因子
添加未观测共同原因变量
安慰剂处理
随机替换
虚拟结果证伪
子集验证
业务验证
关系与路径
连接未观测变量的路径
前门路径
后门路径
恰到好处地化繁为简
权重
模型
历史数据的高效利用
本章小结
参考文献
第章 因果型的深远影响
因果型的现状
令人振奋的原因
经济影响
医疗健康领域
金融服务领域
制造业领域
营销与客户体验领域
经济影响量化分析
就业影响
技术影响
从数学到模型的演进
推动因果型的可及性
因果型的数据基础
本章小结
参考文献
第章 因果型的未来展望
历史韵律的今日重现
因果型的生态格局
因果型的采用情况
因果型技术的未来
本章小结
参考文献
第章 的未来亦即之路
的实现时间预测
可能带来的影响
概念与内涵辨析
业界对的定义
我理解的定义
模型并不是人类
与智能体的治理与管控
引发的常见恐惧
经济层面的担忧
对的存在性恐惧
其他忧虑与恐惧
复合型的基本框架
的未来生态系统
复合型的近期路线
复合型的基本内涵
复合型的实现方式
三支柱无法单独实现
基础性的局限性
生成式的局限性
因果型的局限性
复合型是统一的未来之路
的现状与未来展望
突飞猛进的生态
模型集成
神经符号
智能体
独立智能体
智能体的编排
基础型智能体
智能型智能体
多态型智能体
变革的催化剂
量子计算
计算硬件
智能可否超越数据与计算？
本章小结
参考文献
显示全部信息
商品详情
本书以清晰的逻辑脉络串联发展三部曲：从数据奠基到生成式突破，再到因果型革命，系统梳理技术演进、深远影响与未来图景。
内容简介
本书由一位拥有年行业实践经验的国际资深技术领袖执笔，是专为从业者与决策者撰写的权威指南，旨在廓清技术演进中的迷思，揭示其本质内涵与发展趋势。本书突破对生成式的单一关注，系统阐释驱动发展的三大技术支柱——基础性、生成式与因果型——的核心能力与发展边界。作者以审慎务实的态度指出，当前仍处于“狭义智能”阶段，实现具备自主理解与因果推理能力的通用人工智能（）仍面临根本性挑战，其发展历程远比公众所认知的更为漫长。全书的核心创见在于论证：唯有通过“复合型”融合三大技术支柱的互补优势，才能突破单一技术的性能瓶颈。这一观点不仅为通往描绘出切实可行的技术路径，也为读者理解并参与塑造未来科技格局提供了关键认知框架与战略路线图。
作者简介
约翰·汤普森 ，数据分析与人工智能领域的全球权威专家，拥有逾年的深厚行业经验。现任密歇根大学信息学院客座教授，并曾先后领导安永、某全球制药公司及戴尔科技集团等很好机构的战略与业务，主导了从生成式、基础性到因果型的全谱系解决方案在全球业务中的落地应用。技术专长横跨高级分析与信息管理全域，精通描述性、预测性与规范性分析，以及人工智能、深度学习、认知计算、大数据、模拟仿真及高性能计算等前沿领域。作为一名卓越的技术领袖，他熟稔企业各运营职能，尤其擅长战略制定、产品创新、业务增长与卓越运营，致力于推动很好技术转化为可衡量的商业价值。
目 录
译者序
献词
致谢
序
前言
第章 数据与的发展根基
我们要什么？数据！什么时候要？现在就要！
数据——分析与四大时代的先决条件
认知模式研判：高管的数据意识与关注点
数据战略规划：明确应收集数据的范围
数据战略实施：数据保留与使用的政策
数据运营误区：从预设加工到按需精炼
数据协作困局：典型但低效的数据请求
有效获取数据的破局之法译者序
献词
致谢
序
前言
第章 数据与的发展根基
我们要什么？数据！什么时候要？现在就要！
数据——分析与四大时代的先决条件
认知模式研判：高管的数据意识与关注点
数据战略规划：明确应收集数据的范围
数据战略实施：数据保留与使用的政策
数据运营误区：从预设加工到按需精炼
数据协作困局：典型但低效的数据请求
有效获取数据的破局之法
数据更新周期
结构化数据
非结构化数据
内部数据：由企业日常拥有并管理
外部数据：字面意义上的全世界数据
合成数据：突破获取的“新大陆”
索求全部数据的深层原因
唯变不变驱动预测常态化
概率时代与后决定论世界
本章小结
参考文献
第章 基础性的发展历史
总览：四大时代的蓝图
反思：我们是否误入歧途？
启航：发展的第一个盛夏
受挫：发展的第一次寒冬
复苏：发展的第二个盛夏
再挫：发展的第二次寒冬
亲历：我与伴行的四十年
回归：的强势归来与屹立
复兴：发展寒冬前的深秋
探究：基础性的基本内涵
机器学习
深度学习
强化学习
监督学习
半监督学习
无监督学习
自然语言处理
本章小结
参考文献
第章 基础性的深远影响
经济影响
就业影响
社会影响
积极影响（正面贡献）
消极影响（负面后果）
技术演进
本章小结
参考文献
第章 基础性的未来展望
符号（）
符号系统的局限性
符号系统的未来
多元方法
负责任的（）
复合型应用程序
基础性创新展望
本章小结
参考文献
第章 生成式的发展历史
生成式 的奠基时刻
生成式 的早期创新
生成式 的持续演进
基础模型与大语言模型的基本操作
生成式 的非确定性
抑制幻觉的模型接地技术
系统提示词
提示操作或提示工程
用户提示词
检索增强生成
模型微调
领域语言模型与小语言模型
模型微调的实施要点
大语言模型护栏
长上下文窗口
生成式真的具有如此影响力吗？
生成式的独到之处
生成式的基础概念
生成式的根基
数据管理的民主化
数据可得性的突破
生成式的发现之路
本章小结
参考文献
第章 生成式的深远影响
早期探索的价值
令人振奋的原因
经济影响
就业影响
社会影响
技术影响
教育影响
艺术影响
本章小结
参考文献
第章 生成式的未来展望
生成式模型技术展望
模型集成
模型接地
上下文窗口
模型编排
生成式的智能体应用
智能体的基本概念
我的专属旅行助理
智能体的常见实例
智能体的演化路径
智能体生态系统的组成
开发框架
治理框架
角色演进
本章小结
参考文献
第章 因果型简史及要素
从亚里士多德到珀尔
因果关系的易理解性
因果模型的化繁为简
因果建模的独到之处
结果导向法因果建模
结构因果建模
结构因果建模的要素
节点（）
变量（）
反事实变量（ ）
混杂变量（ ）
碰撞变量（ ）
中介变量（ ）
中介分析（ ）
技术模型的验证方法
分离
敏感性分析与稳健性检验
无关额外混杂因子
添加未观测共同原因变量
安慰剂处理
随机替换
虚拟结果证伪
子集验证
业务验证
关系与路径
连接未观测变量的路径
前门路径
后门路径
恰到好处地化繁为简
权重
模型
历史数据的高效利用
本章小结
参考文献
第章 因果型的深远影响
因果型的现状
令人振奋的原因
经济影响
医疗健康领域
金融服务领域
制造业领域
营销与客户体验领域
经济影响量化分析
就业影响
技术影响
从数学到模型的演进
推动因果型的可及性
因果型的数据基础
本章小结
参考文献
第章 因果型的未来展望
历史韵律的今日重现
因果型的生态格局
因果型的采用情况
因果型技术的未来
本章小结
参考文献
第章 的未来亦即之路
的实现时间预测
可能带来的影响
概念与内涵辨析
业界对的定义
我理解的定义
模型并不是人类
与智能体的治理与管控
引发的常见恐惧
经济层面的担忧
对的存在性恐惧
其他忧虑与恐惧
复合型的基本框架
的未来生态系统
复合型的近期路线
复合型的基本内涵
复合型的实现方式
三支柱无法单独实现
基础性的局限性
生成式的局限性
因果型的局限性
复合型是统一的未来之路
的现状与未来展望
突飞猛进的生态
模型集成
神经符号
智能体
独立智能体
智能体的编排
基础型智能体
智能型智能体
多态型智能体
变革的催化剂
量子计算
计算硬件
智能可否超越数据与计算？
本章小结
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