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作者: 文学书评  发布:2019-11-05

摘要: 什么是人工智能?关于人工智能,你不得不看的书从人类进入互联网时代起,“人工智能”这几个字围绕在我们身边。“人工智能”究竟有多智能?“人工智能”在未来会有怎样的发展?人类是否终有一天会被机器取代?那么什 ...什么是人工智能?关于人工智能,你不得不看的书从人类进入互联网时代起,“人工智能”这几个字围绕在我们身边。“人工智能”究竟有多智能?“人工智能”在未来会有怎样的发展?人类是否终有一天会被机器取代?那么什么是人工智能?人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。关于人工智能,你不得不知道的几本书。NO1、智能革命

经典著作24本PDF下载地址节选自《信息社会的数据资源概论》科学章。该书约十章:自然、社会、人文、教育、宗教、艺术、技术、哲学、科学等数据资源素材持续收集中,欢迎提供线索或合作。秦陇纪陆续搜集倾向于文本媒体诸如政府、媒体、医学、体育、建筑等数据,为《信息社会的数据简化概述》提供数据源,对知识文本基于词频统计共现分析、时空序列分析等方法做溯源和简化,以搭建知识库等。可下载压缩包。

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文末附下载地址

“人工智能”正式写入17年政府工作报告,第四次工业革命的号角已经吹响。作为坚定的技术信仰者,李彦宏是最早敏锐意识到人工智能潮流将兴的企业家之一,并果断带领百度提前布局、大力投入这一前沿领域。目前,百度已经成为站在世界人工智能产业之巅的中国企业之一,其在人工智能的研发和商业应用上取得的成果令世人瞩目。李彦宏新作带你解读人工智能。NO2、终极算法

01 人工智能经典著作PDF下载地址 (1552字)

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▌1 The Quest for Artificial Intelligence人工智能的探索

购物网站用算法来为你推荐商品,点评网站用算法来帮你选择餐馆,GPS系统用算法来帮你选择最佳路线,公司用算法来选择求职者……当机器最终学会如何学习时,将会发生什么?机器学习五大学派,每个学派都有自己的主算法,能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点,就有可能找到一种“终极算法”,该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识,这也必将创造新的人类文明。(好书推荐尽在推荐书:www.xiaoshuozhu.com)NO3、智能时代

斯坦福大学这本书回顾了人工智能的历史,从早期的18世纪先人的梦想,到如今众多成功的人工智能技术。

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▌2 The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence剑桥人工智能手册

我们在过去认为非常难以解决的问题,会因为大数据和机器智能的使用而迎刃而解,比如解决癌症个性化治疗的难题。同时,大数据和机器智能还会彻底改变未来的商业模式,很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代,同时改变原有的商业模式。大数据和机器智能对于未来社会的影响是全方位的。NO4、智能转型

适合非专业人士阅读,本书覆盖了基本原则,主要理论和主要研究领域,还有相关主题,比如人造生命。

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▌3 Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies超级智能:路线图、危险性与应对策略

机器人技术、3D打印和新材料将如何影响我们的日常生活、工作方式乃至我们所在的世界?它们能否让人类更高效地工作、更快乐地度过一生?它们能否在一定程度上缓解社会紧张关系,减少社会不公?新技术能否帮助我们解决全球人口老龄化问题?伴随着全球化热潮和制造业的转移,欧美等发达国家和地区的制造业产能大量向亚洲等新兴市场转移。在这些发达国家出现了大批真空地带,很多原来非常繁荣的城市就此走向凋落、荒芜,成了死气沉沉的“锈带”。这些城市是永远沉沦下去,还是另寻出路,逆势崛起,再创辉煌呢?

作者Nick Bostom是牛津大学教授和教员。非常好的一本书;书中问:如果机器在智能上超越人类会怎样。Bostom使用了很棒的类比来说明了当通用人工智能的心智比人类更强时会发生什么。写作这本书的过程中,地球上大猩猩和其它所有物种的命运都掌握在人类手中,因为人类的大脑能力更强。那么带有更强大智能的人工智能又将如何看待人类呢?它们会像我们看待大猩猩甚至蚂蚁一样看待我们吗?它们会灭绝人类以拯救非人类的生物吗?

▌4 The Emotion Machine:Commonsense Thinking,Artificial Intelligence,and the Future of the Human Mind情感机器:常识思维、人工智能和人类思维的未来

这部让人脑洞大开的图书中,科技先锋继续了他极具创造力的研究,给我们呈现了一个全新的不可思议的人类大脑运转模式;The Emotion Machine:Commonsense Thinking,Artificial Intelligence,and the Future of the Human Mind情感机器:常识思维、人工智能和人类思维的未来

▌5 Artificial Intelligence:A New Synthesis人工智能:一种新的综合

从粒子反应入手,Nilsson逐渐向我们展示了人工智能中最重要和最新的概念。

▌6 The Master Algorithm——How The Quest For The Ultimate Learning Machine Will Remake Our World终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界

算法专家、机器学习先驱人物佩德罗•多明戈(Pedro Domingo)2015年发表The Master Algorithm: How The Quest For The Ultimate Learning Machine Will Remake Our World《终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界》,详细介绍机器学习各种方法,将它们与大脑中的神经连接、逻辑和概率等进行了比较,作深入浅出的解释,并描述机器学习如何重塑商业、政治、科学和战争。书名来自于最终可完美理解全世界及人们是如何运作或工作的虚构终极算法(又译主算法),该书大纲介绍终极算法是一种“能够从数据中获取所有知识的全能学习者”。

《终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界》描述了机器学习是如何改造商业、政治、科学和战争;详细介绍了机器学习的各种方法,并通过将它们与大脑中的神经连接,用逻辑和概率等进行比较来解释它们,揭秘机器学习的终极逻辑。其中所述机器学习五大学派,梳理出了能否一统江湖的深度学习学派。该书大胆设想了一个改变机器学习模式,最终会改变我们生活的“终极算法”——Pedro Domingos说,如果这个算法真的存在,那么它应该可以获得所有知识,无论过去、现在还是将来的。理论上,这种算法可以仅通过Tycho Brach(一位天文学家)的观测结果推导出牛顿定律,而不需要了解之前的任何定律。

▌7 Augmented: Life in The Smart Lane智能浪潮:增强时代来临

Moven创始人兼首席执行官布雷特•金(Brett King)撰写的亚马逊排行榜畅销书Augmented: Life in The Smart Lane《智能浪潮:增强时代来临》,着眼于新“增强时代”,解释了增强时代将如何颠覆社会现状、引起社会混乱,并改变我们人类的行为方式。布雷特·金采访了媒体、医疗、社会学、消费者行为、商业等不同领域杰出专家,集思广益并勾勒出未来世界在智能化技术的影响下会出现怎样的变化,以及我们如何去适应智能世界生活。以故事和案例角度,通过整体社会学信息,从真实科技而不是单纯畅想科技的角度描绘这接下来20~30年世界的作者。该书还深入阐述了机器人将如何取代人类工作,举出大量案例和丰富图片向我们展示了一个智能的未来,研究机器人将如何取代人类工作,以及人工智能是否会将我们人类划入到下等智能。

King认为四大关键因素将决定我们今后几年的生活方式:人工智能,智能基础设施,医疗技术以及他所谓的嵌入式和分布式体验。最后一个类别包括像Facebook这样的公司进行了大量投资的虚拟技术,以及King所描述的“一切都能够提供反馈”的“物联网”概念。《智能浪潮》是关于未来的书,但更重要的是,书中的故事畅想了未来二十年世界的变化将比过去二百五十更翻天覆地,你准备好适应这样的生活了吗?

02 机器学习经典著作PDF下载地址 (1680字)

▌1 Machine Learning机器学习

首推1997年首版的经典著作,被引用无数次,介绍了计算机算法如何让机器不断自我提升。本书涵盖机器学习领域,这是一种算法研究,允许计算机程序通过经验自动改进。书中介绍了构成机器学习核心的关键算法和理论,很多学习风格,讨论理论问题,诸如:学习表现(learning performance)如何随训练范例表征的数目而变化?哪种学习算法最适合于不同类型的学习任务?DLC:计算机算法。作者Tom M. Mitchell是CMU计算机科学系教授。这本书有意写给机器学习方向高年级本科课程和入门水平研究生课程,无需有人工智能背景知识,应该是你踏入人工智能领域要读的入门书。虽然难以覆盖机器学习中的最新进展,但对于基本理论和核心算法的论述依然鞭辟入里,毕竟经典理论经得起时间的考验。这本书侧重于广度,并不涉及大量复杂的数学推导,是比较理想的入门书籍。作者曾在自己的主页上说本书要出新版,并补充了一些章节的内容,也许近两年可以期待新版本的出现。

▌2 Elements of Statistical Learning统计学习基础

强调的是各种学习方法的内涵和外延,相比于具体的推演,通过方法的来龙去脉来理解其应用场景和发展方向恐怕更加重要。不用大量复杂数学公式来吓唬人(专于算法推导的书除外),是一本经典著作。Trevor Hastie等人所著,2016年第二版,没有中译,只有影印本。

▌3 Pattern Recognition and Machine Learning模式识别与机器学习

将机器学习看成一个整体,不管于基于频率的方法还是贝叶斯方法,不管是回归模型还是分类模型,都只是一个问题的不同侧面。作者开启上帝视角,将机器学习林林总总都纳入一张巨网之中,多数读者跟不上他高屋建瓴的思路。这本煌煌巨著Christopher Bishop所著2007年出版,无中译本。

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