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| 編輯推薦： |
推荐理由1：深入剖析算法在生活中的广泛应用与影响。本书通过多个实际案例，如追踪班克西、谷歌的医疗诊断项目等，展现了算法如何在互联网、医疗等领域发挥作用，以及对我们生活的多方面影响，让读者能全面了解算法的实际应用情况。
推荐理由2：揭示算法背后的潜在问题与挑战。书中探讨了算法可能带来的如数学武器滥用、隐私泄露等问题，结合当下人们对数据隐私的关注，引发读者对算法局限性的思考，以及如何在利用算法便利的同时，应对其可能引发的风险。
推荐理由3：以通俗易懂的方式解读算法相关知识。本书没有局限于专业的数学理论，而是用生动有趣的语言和具体事例，深入浅出地讲解算法的原理、运作方式等知识，使普通读者也能轻松理解，适合对算法感兴趣但缺乏专业背景的人士阅读。
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| 內容簡介： |
科技巨头的算法黑箱不断影响和控制人类
智能化新纪元人类该如何与算法和谐共存
我们生活在一个由算法构筑的世界:这些基于数据的算法不仅掌控着社会的运转、筛选着我们的网络见闻，还构成了自动驾驶、智能家居、前沿医疗、智慧城市乃至元宇宙发展的根本。它们是人类步入智能化新纪元的关键驱动力。
随着我们对数字技术的依赖日益加深，数学家和数据研究者得以透过它们窥探我们的日常生活。他们通过收集我们的购物记录、消费倾向、兴趣爱好和旅行路径等数据，试图解码我们的日常行为模式。但是，这些数据驱动的分析结论究竟有多精确?若不深入了解数学的能力与局限，我们又怎能洞悉它是如何悄无声息地重塑我们的世界?
在《当我点击时，算法在想什么?》中，大卫·萨普特带领我们深入算法的神秘腹地。萨普特通过对谷歌、脸书、推特、亚马逊等科技巨头的数据专家的访谈，拆解了这些科技巨头的算法模型，为我们破解了它们的算法黑箱、揭示了数字时代智能产品背后的奥秘。只有理解算法背后的运作逻辑，我们才能摆脱算法的控制，并按我们自己的想法塑造算法以及数字科技。
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| 關於作者： |
[瑞典]大卫·萨普特（David Sumpter）
?英国皇家学会奖学金获得者
?“数学及其应用协会”凯瑟琳·理查兹奖得主
?国际著名数学家和数学科普作家
大卫·萨普特教授在英国曼彻斯特大学获得数学博士学位后，成为牛津大学皇家学会的成员，并最终在瑞典乌普萨拉大学担任应用数学教授。在乌普萨拉大学，萨普特教授及其团队通过实验和数学建模深入研究了动物集体行为，包括群体决策、社会昆虫觅食策略和理论生态学，为理解人类社会中的群体动态提供了宝贵见解，特别是在群体决策、社会网络和人工智能等领域。
萨普特教授因其著作《足球数学》而广受关注，该书受到了全球顶尖足球俱乐部和国家队的瞩目，并为他赢得了为这些团队提供咨询服务的机会。他积极与教育机构、工业界和社会部门合作，曾在谷歌、TEDx、牛津数学公共讲座和皇家学会等平台发表演讲，并在亚马逊Prime的纪录片中出现。萨普特教授还为《今日数学》《经济学人1843》《每日电讯报》《当代生物学》和国际知名的足球杂志《4-4-2》等权威出版物撰文。
2015年，鉴于萨普特教授在普及数学科学方面的杰出贡献，由英国顶尖数学家成立的数学及其应用协会授予他凯瑟琳·理查兹奖，以表彰他的成就。
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| 目錄：
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第一部分 算法在监视我们
互联网如何收集、分析并应用个人数据来塑造我们的数字生活
第1章 数学怎会侵蚀我们的道德品质
谷歌掌握你的个人医疗数据，你是否能接受
数学杀伤性武器引发的血案
第2章 算法无处不在，我们却对它一无所知
无人监管的黑箱算法操控着我们
给重定向广告加点“噪声”
算法有时也会产生歧视
第3章 你以为自己了解朋友 算法比你更懂他们
一张家庭照片怎样透露你的个人信息
15个帖子就能读懂他人的生活
第4章 算法比你更了解你的人格和行为
《我的世界》玩家通常展现出哪些人格特质
你的情绪已被编号，你的行为已被建模和预测
第5章 总统选举的制胜法宝
性别、年龄、社会阶层如何影响选举投票
为了政治目的操控每一种情感
总统候选人要小心对待当红歌手的粉丝
算法很了解你，但它未必能预测你的行为
第6章 算法中的偏见与歧视能否被去除
什么样的罪犯再次犯罪概率会低
在线招聘广告中的歧视陷阱
没有公平，只有悖论
第7章 数据炼金术士能战胜人类吗
“每周发现”为何偶尔推荐不合口味的音乐
长时间盯着手机，广告将如影随形
在测试中，业余人士打败了算法
第二部分 算法想控制我们
个人信息的大数据如何影响和塑造我们的情绪反应与行为模式
第8章 数据让我们在选举中失望
特朗普如何以9%的概率当选美国总统
专家预测有时与猩猩扔飞镖无异
民意调查竟然不如预测市场准确
第9章 大家喜欢的是适合我们的吗
亚马逊“私人定制”推荐的秘密
互联网用户为何喜欢“顶”多过“踩”
制作链接果汁
圈子效应:一本书越畅销，评分却越低
第10章 流量背后的推手
火的视频竟有200万个“踩”
科学家也难逃“大家也喜欢”效应
左滑右滑，约会软件中的速配秘诀
第11章 过滤气泡如何阻碍人们认识真实世界
“键盘侠”在刻意制造分化
一次次的点击正在筑成你的信息茧房
阴谋论为何比科学更受欢迎
网络的孤岛化现象
第12章 互联网充斥着回声室
社交媒体重塑了讨论政治的方式吗
我们与反对者之间只隔着6个人
第13章 假新闻才是娱乐的源泉
是谁创造了“曼德拉效应”
在政治竞选中，算法创造的假新闻传播甚广
虚假报道只存在于社交气泡之中
第三部分 算法想取代我们
人类能否与人工智能实现互利共生的和谐共存
第14章 “学”出来的歧视与偏见
算法决策:对付人类偏见的办法
当你问谷歌“雄性奶牛的同义词是什么 ”
无监督学习把算法变成“坏学生”
第15章 一个智能作家的诞生
“水谷”机器人也会生气地反问你
如何将神经网络训练成托尔斯泰
托尔斯泰机器人的“智能”文本也许只是假象
第16章 成为智能超级玩家
只需数周人工智能就能在游戏中打败你
神经网络用截图的卷积学习游戏
神经网络研究的新挑战一全局规划
“阿尔法狗-零”如何成为顶尖围棋选手
第17章 “奇点”将至
活在《黑客帝国》的模拟现实之中
机器学习专家向微生物学习如何决策
如何在计算机中重现蠕虫和蜜蜂的智能
第18章 人类如何与算法共存
理解算法才能更好地理解未来
算法是人类文化遗产的一部分
附录 算法及人工智能发展关键节点
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