大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯
徐晟
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徐晟
本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術要點，打通AI的各種技術壁壘，釐清不易察覺的“認知錯誤”，從而更好地認識正在運轉的神祕AI世界。本書共9章，邏輯上分爲三部分。第1～3章是人工智能的基礎理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用：如何基於統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路 如何基於數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”，給出謹慎的主觀結論 如何從數學視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術——數據、算法、算力，詳細介紹大數據是如何處理的，如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律，以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度僞造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、攻防博弈等，並展望人工智能的未來，包括：人工智能會搶走人類的工作嗎？機器人會統治人類嗎？通用人工智能會出現嗎？未來到底會變成什麼樣子？
內容說的太泛。書名是“看透AI的底層運行邏輯”，但超過一半都在講統計學相關內容。沒這個必要
從寫作內容來說還是非常簡單普通的，可以瞭解一下ai的數學基礎以及邏輯基礎，當然相當來說都是大陸貨，如以前不瞭解ai讀完了，收穫可以很多，但是如如讀過了，就可以飛快的翻閱就可以了，找到自己不足的內容就可以了。對於當下的狀態還是認知非常深刻，但是對於未來不確定性的擔憂使得我們對於ai既期待又恐懼，對於ai是否具有極高的複雜性以及是否具有個性以及自主思考的能力，或者思考是不是量子的問題，這個也許是我們知道人類最後的尊嚴，對抗複雜性產生。對於我們的智能也算是若干千年的積累而得到的，而ai即使從名詞來說也是很短時間的，不僅僅是數據或者被標定的數據來產生學習能力，而是人類來完成機器自我的發展的狀態。
本書涵蓋了很多基礎知識和理論，對於初入人工智能讀者是本很好的入門書籍。
數據決定了機器學習的上限，算法只是儘可能逼近這個界限。人類一直在探索和掌握新的知識，在這個過程中，一些知識不斷被修正，錯誤的觀念不斷被丟棄。想要解開難題，關鍵是要找到正確的解題思路，它提升解決問題的速度和準確率。模型必須準確地描述觀測現象具備基本的使用價值。
突然發現機器學習離我其實也沒那麼遠，突然恍然大悟，其實之前讀研處理故障信號思路和監督學習很像，貝葉斯公式之前學習只知道數學意義，現在發現這個公式的社會學價值。偏見來自傲慢於無知，教育還是具有滯後性。
通俗易懂的AI入門書，可以當科普書看看。我們已經生活在一個被算法掌控的世界，算法可以比人更懂人的需求，比你更瞭解你。而在未來，機器是否會有意識呢？