人人都该懂的人工智能

未来已来 果然人工智能还真不是一时半会就能讲清楚的事情，所以看完本书就有种似读非读的感觉。书中阐述了较多让我感觉“跳跃性”很大的内容，每章节又都只如蜻蜓点水，怪不得读者后面附加了很多推荐书目😂，说明真的需要大量研读资料才能彻底弄懂每一个术语的深刻含义，不过开卷皆有益，这本书还是有很多作者自己的新观点，蛮让人眼前一亮的。 一、人工智能的终极目标 作者没有一直纠结于人工智能的概念展开描述，而是直奔人工智能的终极目标，但无论是概念还是目标，学界都未给出统一定论，从某种程度上来说，这并不代表人工智能主题研究的熵值过高，而恰恰反映其正处在高发现、高创造的兴奋期，一派百花齐放的繁荣景象。例如有学者以通过“图灵测试”为人工智能终极目标，或强调在机器中打造“人类水平的智能。作者则认为人工智能的终极目标是：“对人类、动物、机器智能做出科学解释，并找出这三者之间的共同原则”，该终极目标的阐述充分体现了作者对人工智能跨学科性的肯定，也打破了传统艺术与科学、工程学与生物学、个体与群体的边界划分，突出人工智能背后的复杂逻辑。 二、图灵测试的经久不衰 “计算机科学之父”、“人工智能之父”——阿兰·图灵一个极具传奇色彩的人物，他曾破译二战德军恩尼格玛密码（Enigma)，奠定了计算机和人工智能基础，也在生物、数学等方面具有突出贡献，据说苹果公司的logo是为了纪念这位伟大的人物，因为传说就是一个放在阿兰·图灵枕边含有氰化物的苹果让他这颗巨星从此陨落，不管真实性是否可以考据，但这都足以证明阿兰·图灵对现代计算机科学发展进步的影响。虽然作者在文中抨击了图灵测试，但我依然折服于图灵七十多年前提出的天才构想，放在今天还在不断被我们验证着（比如“勒布纳奖”），它的光辉仍未淡去，并将不朽。 三、人工智能的智能本质 智能到底是什么？也许正如作者所说智能不能用IQ这些单一的一维物质来度量，而是多维现象的集体表现。即使到目前为止，我们所谓的人工智能也只不过是实现单一专业化的功能，或者说“计算机只会做那些我们让它做的事情”，即弱人工智能。它们根本无法从事一般性和具备人类特征的岗位，距离强人工智能和超人工智能，也许还有很长的路要走。 四、人机共生的未来社会 人工智能威胁论一直成为一个“反乌托邦式”的说法，电影小说都在渲染一种人工智能将会统治全人类的紧张氛围，作者觉得这未免有点杞人忧天，我也表示赞同，人工智能更像是一门将造福人类的技术，比如为NASA的每次飞行任务节约了50万～100万美元、火星探测机器人的应用发展，以及数据挖掘对潜藏信息的深度分析等等。当然，我们也不难看到这背后的伦理问题，提供数据信息的消费者仿佛成为按在砧板上鱼肉，个人隐私安全成为难题。不过我相信随着网络安全法律的不断完善，这些困难都将被一一克服，谁也无法阻挡第四次工业革命的脚步。人工智能的研究运转也将是揭示人类生命运转的间接途径，我们大可放心往前走，一同窥见令人着迷的人类与人工智能共生的端倪。

这本书好的地方在于，讨论的是AI领域至今不过时的内容。不好的地方在于读起来费劲，因为大量的内容其实在文字背后，仅仅读这些文字很难有充分的理解。所以建议和GPT一起读，就很有收获。

对于人工智能，误解远比了解要多，虽然我们张口都可以把这个名词信手拈来。这本书，是个关于人工智能当前科学解释比较客观的一本，读完可以矫正我们一些道听途说或者主管臆测的未来的看法。挺好……

书挺好，跟想的不太一样，想学点干货，半本再讲伦理

以后再有跨专业的和我讨论人工智能，我一定要问问他有无看过这本书，否则免谈

《人人都该懂的人工智能》 书的内容不长，解读了什么是人工智能，以及当下人工智能的方法：从图灵测试到穷举算法，到建立可用的知识库，如今的人工智能建立了机器学习的模式。 当前，人工智能仅能在某些领域建立知识库，并能较好的运作，就如人类一样，只能掌握某些领域的专长。 人工智能当前还面临着7大难题：历史、环境、中文屋、算法、信息处理、整体观、人造生命。此外，人工智能还要回答：认知科学、意识、智能等诸多问题。 尽管今天的人工智能仅仅是起步，但我们似乎已经看到了人工智能的一些前景，它能够改变我们的世界。 书不长，没有复杂的计算与知识，算是科普性读本。推荐阅读。

#读书 《人人都该懂的人工智能》布莱·惠特比 1.人类运用自己的智能来解决问题的各种各样的方法，并不是唯一可行的方法，而且通常也不是最佳方案。 2.人工智能的终极目标就是对人类、动物、机器智能做出科学解释，并找出这三者之间的共同原则。 3.人类的知识是一个复杂的事物。它通常是经验的产物，而非纯粹的学习获得。这往往涉及更为精细的判断，而不是盲从规则。 4.人类智能中有许多无法用科学方式解释的元素，学习就是其中之一。知识获取的瓶颈仍然有待突破。 5.决策制定者们并不缺少数据，但问题在于如何从数据中提取到有用的信息。 6.大脑一点儿也不像计算机。人类大脑被称做宇宙中最复杂的东西。一个人类大脑可能的配置数量，远远超过了全宇宙的原子总数。 7.计算机会盲目地执行一系列指令与程序，没有理解，也无法使用这种方法研究人工智能。 8.人工智能确实是人造的。到目前为止的尝试告诉我们，人工智能看起来与自然智能截然不同。然而，它仍然是智能。 9.几乎所有技术都会改变接纳它们的人和社会，通常会超出所有人的认知。作为一项技术，人工智能可能产生的影响与先前的技术 所造成的影响一样巨大。 10.当前的和可预见的人工智能技术 似乎更擅长取代高度专业化的岗位，而非一般性或更具人类特征的岗位。

这本书差不多一半位置开始，翻译近乎变成了2019年的谷歌翻译的水准。我的意思是说，有关翻译的水平，这本书几乎读到一半，翻译几乎是2019年谷歌翻译的水平。又或者是这本书已经完成一半，2019年翻译即将进入谷歌的顶峰。 想象一下一本需要阐述不少概念的书经过这种水平的翻译后对阅读体验产生的影响🚾

读完意识到，真正的人工智能还是挺难懂的，它是一种科学技术，但也包含心理学甚至哲学等内容。 这本书并不深入的专业化讲解人工智能，当然真讲的话我也看不懂。但至少能比较清晰的了解到目前人工智能的发展现状，以及一些未来的发展方向。 作为科普入门书，是合格的。

读完这本书，我有一个特别大的收获～ 我一直以为，人工智能是运用科学原理！解决问题、创造新事物，就像，我们运用数学原理解答数学题。看完这书，我才知道，我们对人类智能并没有太多的科学理解，我们是想通过人工智能的建造过程来追寻原理！就像，鸟类能够飞翔不是因为鸟拥有飞翔的能力，是因为它们成功地遵循了空气动力学，而我们对鸟类飞行有的这种科学理解，是通过制造飞行器。“人工智能的终极目标，是对人类、动物、机器智能做出科学解释，并找出这三者之间的共同原则。”我觉得这颠覆了我之前的认知！ 关于“机器学习”这四个字，我觉得我还是理解的很模糊很混乱，估计还需要再多读几本书。就怕，再多读几本书我还是不懂这四个字😂。