人工智能（AI）已成为世界各地的热门话题，因为它可以为人类带来显着的好处，以及可能隐藏在该技术中的感知和实际危险。在《人工智能风险·回报·未来》：中，Kevin Chen用清晰简单的语言阐述了人工智能的许多方面，详细介绍了人工智能如何给世界的运作方式带来深刻的变化。人工智能正在交通、物流、医学、科学研究、城市规划等领域带来这些巨大的变化。Kevin Chen还概述了中美合作的蓝图，以在AI的帮助下实现双赢。对于任何想要了解人工智能如何工作、它可以在哪里造福世界以

本书提到三个循环：第一个循环也是最核心的循环，即世代沿袭的人类本能。人类天生具有偏见，而且更倾向于使用大脑的系统1行事，在这个过程中，人类原有的偏见进一步被强化，形成第一个循环。第二个循环是来自现代的力量，如消费类技术、资本主义、营销和政治，它们对核心循环的人类行为进行采样，总结出模式，再将这些模式反作用于人类，最终引发了一系列问题。第三个循环，即本书书名所指的循环，是来自人工智能的影响。AI对人类偏见进行采样，总结出规律，最后把这些规律反作用于人类，形成第三个循环。

未来，白领大部分的工作，都是 AI 可以完成的。现在很多个人或企业客户已经在内部逐渐推广 AI 应用了。越来越多的人切身体会到，ChatGPT及相关新技术的出现将改变我们的工作内容和工作方式，在这本书里，我们将详细了解到职业场景下将有三个颠覆性的改变 ：获取知识和信息的模式的改变人，交互模式的改变人，个人和企业角色的改变。最重要的是，通过本书，你将有一个重大收获，即“我能做什么”转变为“我 +ChatGPT（AI 工具）能做什么”。这意味着，我们将有能力寻求职业瓶颈的突破，有能力洞见市场机遇。

本书从ChatGPT原理和提示工程的基本概念讲起，重点介绍了提示工程的各种技巧，不仅通 过实例生动地展示了如何运用这些技巧，还深度解析了各种技巧的使用场景及其潜在局限性。 进一步地，本书结合多个行业背景，系统地阐述了ChatGPT和提示工程的具体应用，帮助读者不 仅从理论上掌握提示工程，而且深化对ChatGPT在实际场景应用的理解。 本书分为11章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念； 第2～5章详细介绍提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的

本书阐述了分布式人工智能原理及其应用，基本原理的主要内容包括的分布式人工智能的内涵、基本原理、计算框架等；研究了分布式人工智能学习与优化、强化学习与演化计算、群智能体强化学习等前沿方法；给出了分布式信息融合、视觉感知、协同搜索、对抗博弈决策和智能博弈推演等典型应用，建立起了较为全面的知识体系与脉络，为后续研究奠定了良好的基础。

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本书介绍了人工智能发展过程中涌现出的思想以及经典技术。本书共12章，内容结构大致可以分为4部分：第一部分（第1～3章），这部分为基础知识，简单介绍人工智能发展的历史与现状（第1章），数据编码技术（第2章）以及人工智能需要用到的数学知识（第3章）；第二部分（第4～7章），经典人工智能，主要介绍经典人工智能算法（第4章），计算机博弈（第5章），逻辑与知识（第6章），智能体机器人技术（第7章）；第三部分（第8～10章），机器学习技术，主要介绍回归算法（第8章）、分类算法（第9章）以及无监督学习典型算法

这是一本关于数智时代人工智能技术落地应用场景的前沿趋势类图书。场景是争夺用户时长与可支配收入的产品与服务的组合，to C的场景如此，to B/G的场景亦然。场景定义是基于将场景作为一种最佳的切割方式，以期完备的锁定未来能出的所有爆款。2021年元宇宙、2022年人形机器人、2023年ChatGPT与MR眼镜、2024年的Sora与Gemini……智能科技的这一轮产业革命，前半场的“C位”们均已被重磅官宣，2024年、2025年这些巨头彼此之间将开始竞争、合作。在彼此之间的竞合中，应用开