人工智能極簡史

這本書是非常不錯的人工智能科普讀物。通常讓一個專業的人瞭解一個專業的知識容易，讓一個不專業的人瞭解專業的知識尤爲困難。這本書延續了張老師一貫深入淺出的科普風格，容易閱讀，普適性廣。最近剛好開一門初中生人工智能通識課程，看過很有收穫。 美中不足的是成書於22年，而這兩年的AI又迎來了井噴式的變化。不清楚這些變化到底是算力更新突破摩爾定律導致AI企業不得不不停的贏，還是確實在突飛猛進。期待張老師新的科普讀物分享見解。同時推薦張老師的兩本高質量讀研。

“智能就是在信息（包括知識）不充分的前提下做出最有可能是正確的判斷和儘可能最優決策的能力。” 這是AI的入門書，也是AI給我推薦的三本進階書裏的入門。翻開時看到作者的院系和學院，笑了一下，會有種親切感。只是計算機科學和數學知識實在有限，哪怕面前擺的是“極簡”史，依然覺得力有不逮，那最優選擇只能是“師夷長技以制夷。”用一個週末的下午，整理這些天上班路上與AI關於這本書的討論，瞭解圖靈測試、深度學習理論、卷積神經網絡，用微信讀書自帶的AI工具梳理每一章的內容，用wps的思維導圖整理書的邏輯和框架，一一找出2025年《時代》雜誌年度封面人物在這個體系裏對應的位置。 自從圖靈機、控制論、信息論這個“AI腳手架”搭建起來後，我們就再也停不下追求人工智能的腳步。人類藉着數學工具將宇宙萬物轉化爲規則與符號，從單線程的CPU走到了多線程GPU，用幾十年的時間從人工寫規則到運用深度學習自動從大數據中提取特徵，數據、算法與算力的合謀，讓人類迎來了AI時代。 有人說，讓機器幫助人思考、勞動是上帝根植於人類內心的永恆執念，據說這背後有着他老人家更大的陰謀：用硅基生物取代碳基生物。如果真是如此，我們便更要自由地走下去。

還是很不錯的一本，不過成書於2022年，今日的人工智能已經到了一日三驚（萬維鋼語），有些今天熱點的內容沒有涉及，本書比起其他介紹人工智能的書，介紹了很多中國科研工作者的工作和一些讓人啼笑皆非的狀況，比如某段時間人工智能被和特異功能混爲一談。而日本在人工智能低潮期逆向投資而美國選擇了互聯網，又一次讓人知道選擇比努力更重要，點錯技能樹的可怕。

我作爲一個對比不甚瞭解的讀者，讀起來還是比較困難的，可能有一部分能理解，但是缺乏高層次的全面的瞭解，不過這也是以時間順序來介紹的侷限性，作爲科普讀物還是有所欠缺的，畢竟無法給新人關於人工智能的一個整體認識。 還有裏面的配圖……竟然只是把文字單純的畫成圖，更希望圖片能輔助文字來起到幫助理解的作用

人工智能的本質，說到底就是模仿、歸納、擬合。很多人工智能算法在本質上其實就是一個擬合函數，而我們要做的就是在已有數據樣例的基礎上儘可能去提高擬合的準確度，精確的預測、分析結果。AI模仿人類的言行舉止，歸納雜亂無章的數據規律，再依託數學模型完成運算推演。數學和物理賦予了人工智能運行的載體，卻賦予不了它意識。 書中沒有計算公式，以圖文結合的方式介紹了從簡單分類器到神經網絡，從深度學習到大模型，是很好的AI入門科普書籍。在每一頁AI知識的背後，是無數篇論文提供的原理和改進支撐。

意外的好讀，通俗易懂，寫這本書的教授非常的與時俱進，遊戲、通俗、嚴肅各類書籍、還有影音、心理學都會涉獵，完全沒有精英式的傲慢。 想不到人工智能本身也是命運坎坷，圖靈被性別迫害，羅森布拉特駕船不知所蹤，人工智能一度被視爲騙局，在中國甚至還能和氣功熱混淆。 這本書對入門人士真的很友好了，尤其是視角的展開，一個宏大的目標如何被拆分，不斷試錯。 感覺很多AI焦慮的人看了，估計都會緩解焦慮。就像深度學習也不是AI最終形態，這方面的研究一定會遇到瓶頸，直到技術爆炸，再次突破。 很喜歡其中一些標題：神童與獨輪車，莊周夢蝶與缸中之腦，愚公與智叟之類。舉例方面也不是冰冷的技術至上主義充滿了人文關懷的氣息。這也符合教授一開始就拋出的，對人工智能的價值看法：協同進化。 人與人工智能不會走向黑白對立，而是像DNA的雙螺旋一樣，糾纏前行。

此書沒有現在大火的生成式人工智能？

是一本通俗易懂的科普書。最大的感受是，人工智能發展充滿不確定性，而這樣的不確定性可能正是它的魅力所在，起起伏伏，潛力巨大。這就需要人工智能領域的探索者們，擁有開放的視角同時具有洞見，在完全不知道結果的狀態下，願意冒險投入。這一點與靈性成長有類似，要勇敢，要願意追隨真理，願意踏向未知。

科學家視角的人工智能，“我們不可能完全瞭解或掌握真理，但通過不懈的努力，甚至是一代又一代人的努力，可以無限地接近真理”