赞誉
在言必称AI的年代，《如何创造可信的AI》这本书无疑是一副清醒剂。忘掉深度学习，回归常识推理，更加精彩的AI之路在于深度理解。
苇草智酷创始合伙人
AI何去何从？这本书对这个问题做了极为冷静透彻的解析。作者指出，AI发展的方向是在人类心智的内在结构中探索，即使这不是唯一方向，也是极其重要的方向。非常值得一读！
中国科学院心理研究所所长，中国科学院大学心理学系主任，中国心理学会原理事长
深度学习的成功实践，激励了资本、学者、媒体、产业人士对人工智能的拥抱。我们有的不明其就，也有的一叶障目。本书作者是权威的专业人士，以通俗易懂的方式，讲解了当今人工智能的局限性，以及如果要通向未来，还必须解决的关键问题。每一位拥抱人工智能的非专业人士，以及还不够精通人工智能的从业人员，都将从此书中获得收益。
搜狗CEO
本书对当前AI的发展状况进行了清晰客观的评估，解释了当今AI技术的“狭隘”性。作者从深度学习算法固有的缺陷出发，阐述了当下AI技术发展的桎梏，同时对当前AI技术在多场景应用中遇到的问题进行了分析，探讨了解决常识问题的指导方案，指出可以通过增加实践检验、搭建安全监管与预防体系等方式提升AI技术的安全可靠性。最终，本书以通用人工智能为发展目标，给出了未来AI技术的一种发展方向。
本书既为初学者提供了一个了解AI技术当前发展状况及未来发展方向的窗口，又为专业人士研发可信的AI提供了有价值的建议。这本书对金融及健康领域AI产品的研发具有一定的指导意义。
平安集团首席科学家
人工智能不等于深度学习，深度学习不能解决所有问题。人工智能发展史上素有符号派和联结派之争，本书的两位作者偏符号派，他们对深度学习的批评是善意的，所开的药方是常识理解。本书对内行外行都有价值。
乌镇智库理事长，《人工智能简史》作者
马库斯和戴维斯是人类智能和机器智能方面的专家，他们清晰地揭示了如今的人工智能能做什么和不能做什么，并指出了通往更少“人工”、更多“智能”的道路。
心理学大师，语言学家，《当下的启蒙》《心智探奇》作者
人工智能的成就、前景、陷阱和错误的开端是什么？如何才能补救和克服这些呢？本书清晰而深刻的叙述，对人工智能这一必将对社会秩序和知识文化产生重大影响的技术的发展，提供了宝贵的指导。
现代语言学之父，认知科学领域创始人之一
我完全赞同马库斯在《如何创造可信的AI》中的观点，人工智能领域充斥着甚嚣尘上的“微小发现”，但距离真正达到人类水平的智能还差得远着呢。
图灵奖得主，《为什么：关于因果关系的新科学》作者
这本书告诉我们什么才是人工智能，而什么不是，以及如果有足够的雄心和创造力，人工智能就可以成为什么。不管今天的智能机器有多聪明、多有用，它们都不知道什么才是真正重要的。
前国际象棋冠军
这是一副受欢迎的解毒剂，可以消除过去10年席卷人工智能领域的炒作，让人们现实地看到人工智能和机器人技术还有很长的路要走。
麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室前主任
这本书道出了许多人工智能专家的真实想法，每个CEO都应该读一读，公司里的其他人也应该读一读。这样，他们就能把麦子和糠秕分开，知道我们在哪里、要走多远、怎样才能到那里去。
华盛顿大学计算机科学教授，《终极算法》作者
戳穿炒作，并为真正成功的人工智能规划一条新道路。这本书让我们第一次理性地看到人工智能能做什么和不能做什么，以及构建可信的人工智能需要什么。
畅销书《对赌》作者
人工智能正在许多狭窄的应用领域实现超人的性能，但现实是，我们离拥有真正理解世界的人工智能还有很远。马库斯和戴维斯用幽默的文笔和敏锐的洞察力解释了当前方法的缺陷，并提供了一条引人注目的道路，以通向那种能够赢得我们信任的强大的人工智能。
麻省理工学院教授
在《如何创造可信的AI》中，马库斯和戴维斯做了一项伟大的工作，他们将真相与胡扯分开，以说明为什么我们现在可能不会有真正的人工智能，以及可以做些什么来进一步接近它。
艾美奖得主，魔术师兼演员，《纽约时报》最佳朗诵作家
这本书读起来很刺激，巧妙地揭示了为什么今天的人工智能在完成真正的智能任务时如此困难，以及如何才能实现这个目标。
《连线》杂志专栏作家
在可预见的未来，机器会取代人类吗？还是这只是炒作？马库斯和戴维斯用坚定的理念和优美的文笔阐述了他们的答案，将今天基于深度学习的、狭隘而脆弱的人工智能与永远难以捉摸的通用人工智能区分开来。人类固有的常识和信任成为这一领域的重大挑战。如果你打算读一本书来跟上AI发展的步伐，这本书是一个不错的选择！
艾伦人工智能研究所CEO，华盛顿大学计算机科学教授