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1 # 程式猿陌小江
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2 # 老虎哥說事
案例1：有一定的深度學習演算法經驗、30-35歲的IT行業開發工程師、已婚無小孩的朋友。推薦這幾本書不要錯過：
《人工智慧：複雜問題求解的結構和策略》-“在該領域裡學生經常遇到許多很難的概念，透過深刻的例項與簡單明瞭的祝圈，該書清晰而準確塏闞述了這些概念。”《計算機與人腦》--該書革命性地詮釋了計算機數學運算與人腦思維的關係，具有前瞻性，為計算機的創新與發展以及機器人的研究指明瞭方向。《認知計算與人工智慧》--該書可幫助讀者認知計算的概念以及發展歷程，同時深入淺出的講解了人工智慧發展的主要階段以及機器學習、深度學習的概念。案例2：有多年企業管理經驗，35-45歲的企業中高層（或企業主）、已婚已育的朋友。推薦以下幾本書：
《人工智慧改變未來：工作方式、產業和社會的變革》---在這本極具前瞻性的書中，我們可以充分了解AI的發展現狀、AI影響下白領階層將發生的工作變化、不同領域AI發展給企業和社會帶來的變化、 AI與未來媒體、運用AI開發新服務和新行業以及維護既存服務、利用AI進行製造業IT化升級等諸多實用而意義深遠的內容。《與機器人老闆共舞，你準備好了嗎》---這是一份來自德勤有限公司調研了數百位中高層管理者，深入剖析了四個問題，即未來管理者是否會被人工智慧替代？又有哪些管理工作將被替代？何時會被替代？將如何被替代？整理出來的一份高價值文刊。《人類簡史 從動物到上帝》---該書描述了從十萬年前有生命跡象開始到21世紀資本、科技交織的人類發展史。十萬年前，地球上至少有六個人種，為何今天卻只剩下了我們自己？我們曾經只是非洲角落一個毫不起眼的族群，對地球上生態的影響力和螢火蟲、猩猩或者水母相差無幾。為何我們能登上生物鏈的頂端，最終成為地球的主宰？案例3：從事運營策劃類工作，25-30歲的職場人士、未婚未育的朋友。推薦以下幾本書：
《給孩子的人工智慧圖解》---該書簡單闡述了人工智慧是什麼？人工智慧是否會取代人類工作。該書採用圖解的方式，從人工智慧的多個關鍵詞出發，透過很多張生動有趣的手繪圖片，以及簡明扼要的文字解說，力圖為讀者呈現一堂五彩繽紛的人工智慧課程，全方位、迅速有效地瞭解人工智慧，明天開始就想用上這些不再陌生的詞語，讓人工智慧離我們不再遙遠。《奇點臨近》--本書是一本有思維方法論啟示的書；是一本站在歷史的高度，INN,考科技力量的書；是一本充滿想象與預言，但又不失科學論證的書。本書提供了一個嶄新的視角：21世紀既是數百年以來科技、創意的頂點，又是對人類終極命運真摯的願景。 -
3 # 程式媛丶米兒
案例1：有一定的深度學習演算法經驗、30-35歲的IT行業開發工程師、已婚無小孩的朋友。推薦這幾本書不要錯過：
《人工智慧：複雜問題求解的結構和策略》-“在該領域裡學生經常遇到許多很難的概念，透過深刻的例項與簡單明瞭的祝圈，該書清晰而準確塏闞述了這些概念。”《計算機與人腦》--該書革命性地詮釋了計算機數學運算與人腦思維的關係，具有前瞻性，為計算機的創新與發展以及機器人的研究指明瞭方向。《認知計算與人工智慧》--該書可幫助讀者認知計算的概念以及發展歷程，同時深入淺出的講解了人工智慧發展的主要階段以及機器學習、深度學習的概念。案例2：有多年企業管理經驗，35-45歲的企業中高層（或企業主）、已婚已育的朋友。推薦以下幾本書：
《人工智慧改變未來：工作方式、產業和社會的變革》---在這本極具前瞻性的書中，我們可以充分了解AI的發展現狀、AI影響下白領階層將發生的工作變化、不同領域AI發展給企業和社會帶來的變化、 AI與未來媒體、運用AI開發新服務和新行業以及維護既存服務、利用AI進行製造業IT化升級等諸多實用而意義深遠的內容。《與機器人老闆共舞，你準備好了嗎》---這是一份來自德勤有限公司調研了數百位中高層管理者，深入剖析了四個問題，即未來管理者是否會被人工智慧替代？又有哪些管理工作將被替代？何時會被替代？將如何被替代？整理出來的一份高價值文刊。《人類簡史 從動物到上帝》---該書描述了從十萬年前有生命跡象開始到21世紀資本、科技交織的人類發展史。十萬年前，地球上至少有六個人種，為何今天卻只剩下了我們自己？我們曾經只是非洲角落一個毫不起眼的族群，對地球上生態的影響力和螢火蟲、猩猩或者水母相差無幾。為何我們能登上生物鏈的頂端，最終成為地球的主宰？案例3：從事運營策劃類工作，25-30歲的職場人士、未婚未育的朋友。推薦以下幾本書：
《給孩子的人工智慧圖解》---該書簡單闡述了人工智慧是什麼？人工智慧是否會取代人類工作。該書採用圖解的方式，從人工智慧的多個關鍵詞出發，透過很多張生動有趣的手繪圖片，以及簡明扼要的文字解說，力圖為讀者呈現一堂五彩繽紛的人工智慧課程，全方位、迅速有效地瞭解人工智慧，明天開始就想用上這些不再陌生的詞語，讓人工智慧離我們不再遙遠。《奇點臨近》--本書是一本有思維方法論啟示的書；是一本站在歷史的高度，INN,考科技力量的書；是一本充滿想象與預言，但又不失科學論證的書。本書提供了一個嶄新的視角：21世紀既是數百年以來科技、創意的頂點，又是對人類終極命運真摯的願景。 -
4 # 天探E檢
機器學習 & 資料科學必讀的經典書籍，內附資料包！
1. Think Stats: Probability and Statistics for Programmers.
《統計思維：程式設計師數學之機率統計》
By Allen B. Downey
Think Stats 是一本寫給碼畜們的關於機率與統計學的初階介紹類書籍。
這本書主要是介紹一些可以用來處理實際資料和討論相關問題的基本方法。這本書討論了一個基於美國國家衛生研究院（National Institutes of Health）資料的實際案例，來開展相關話題和知識點的討論。這本書鼓勵讀者們去做一些基於真實資料集的project。
2. Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers
《貝葉斯方法:機率程式設計與貝葉斯推斷》
By Cam Davidson-Pilon
這本書相比於數學更注重與對貝葉斯方法論（Bayesian Method）和機率性程式設計的理解。
貝葉斯方法論是對數學分析自然而然的估計與推論，然而貝葉斯方法論的推理非常繁雜難懂。一般情況下，關於貝葉斯推論的關鍵內容主要建立在機率論的兩三個章節上，之後才會是真正講解什麼是貝葉斯推論。然而，按照這種講解構架，由於貝葉斯的一些數學部分實在是很難被掌握，通常的書裡只會介紹幾個簡單的，人為編造的案例。這些不符合真實世界的例子會讓讀者們有一種對於貝葉斯推論有一種 “so what” 的情緒。讀者們無法認知到貝葉斯推論的重要性和實用性。事實上，這種想法只是其他作者最開始接觸貝葉斯的初始理解而已。
3. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
《深入理解機器學習:從原理到演算法》
By Shai Shalev-Shwartz & Shai Ben-David
機器學習是近幾年來計算機領域裡躥紅最快也確實有很多廣泛應用的“小鮮肉”。 這本書的編寫要義在於給讀者一個原則性的對機器學習的介紹以及其聯絡到的演算法案例。這本書介紹瞭如何透過實用且基本的機器學習和數學推導，來將原理轉換為實際演算法的理論解釋。除了對於最基本東西的解釋論述，這本書還包括了之前那些書目中沒有提到的重要的課題。課題包括：計算機學習的計算複雜度，穩定性和凸性(convexity)的概念，隨機梯度下降、神經網路和有結構的輸出式學習的重要演算法範例，以及 PAC-Bayes 和 compression-based bounds 等新興概念。
4. The Elements of Statistical Learning
《統計學習要點》
By Trevor Hastie, Robert Tibshirani & Jerome Friedman
本書在大家都認知的一個基礎框架上論述了在統計學領域上的一些重要的理論。儘管這本書的最主要主題是要討論統計學知識，但它的重心卻沒有落在數學理論上。這本書為讀者們提供了很多彩色插圖和案例說明來闡明知識論點。這本書不僅僅對於統計學家來說很有價值，它對致力於科學工業進行資料探勘的有志之士也有很大的閱讀價值。這本書的知識網非常的廣，從監督式學習（預測）到非監督式學習都有一定的設計。同時書中還提到了神經網路，支援向量機，分級樹和分級助推（這是相關話題在所有書籍中第一次被綜合討論）之類的其他話題。
5. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R
《統計學習導論:基於R應用》
By Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani
這本書對於統計學習基礎方法的介紹。這本書是寫給非數學專業的大三大四本科生，研究生和博士生的。這本書包括了很大量的R語言的例項。這些例項都附有如何將統計方法使用進真實世界情形設定的詳細解釋。這些資源對於想要成為優秀的資料科學家的人來說是很有實際練習價值的。
從入門到研究，人工智慧領域最值得一讀的10本資料
人工智慧白皮書（包含 PDF 檔案，可獲取下載方式）
1.Preparing for the Future of Artificial Intelligence（為人工智慧未來做好準備）
這份白皮書發表於 2016 年 10 月。它介紹了人工智慧目前在社會中所處的狀態以及其在經濟中所發揮的作用。它也提出了關於人工智慧的短期和長期願景的問題。這份白皮書絕對值得一讀，因為它不僅時間非常近，而且其資訊源非常權威。美國國家科學技術委員會旗下的機器學習和人工智慧小組委員會是該白皮書的主要作者。
2.Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk（作為全球風險中積極因素和消極因素的人工智慧）
該白皮書的作者是 Eliezer Yudkowsky，其得到了 Machine Intelligence Research Institute 的贊助。這份白皮書研究了人工智慧如果像現在這樣繼續高速發展可能在未來造成的多種後果。因為我們還不知道人工智慧將向哪個方向發展，所以我們也不清楚其所帶來的影響哪些是積極的、哪些是消極的；因此 Yudkowsky 同時研究了這兩個方面。
Eliezer Yudkowsky 是 Machine Intelligence Research Institute 的一位全職研究員，他住在加州的舊金山灣區。
3.Learning to Trust Artificial Intelligence Systems（學習信任人工智慧系統）
在這份白皮書中，我們可以看到我們總是會不得不面對新的先進技術，而且最終我們會認識到這些技術將能夠以這樣或那樣的方式使我們的生活更好。這份白皮書認為人工智慧（IBM 喜歡稱其為「增強智慧（augmented intelligence」）也是這樣。人工智慧將會越來越多地出現在我們的生活之中，我們會適應它，我們的生活也將因為它而變得更加美好。
這份人工智慧白皮書的作者是 Guruduth Banavar 博士，他是 IBM 研究院的副院長以及認知計算部門的首席科學官。
4.Artificial Intelligence and Life in 2030（2030 年的人工智慧與生活）
來自：斯坦福大學
這是一份人工智慧如何影響人類、社群與社會的報告。該報告回顧了過去 100 年科技是如何造成影響的。它由斯坦福大學於今年 9 月份釋出。注意，報告中也觀察了人工智慧對社會造成的挑戰，比如經濟與道德問題。
5.Extreme Automation and Connectivity: The Global, Regional, and Investment Implications of the Fourth Industrial Revolution
釋出於今年 1 月份，如果你想找人工智慧白皮書，這是不可錯過的一份。由全球接入網際網路的連通性引發的「第四次工業革命」，生產線中大部分的自動化，加速這一程序的正是人工智慧。
6.Disruption Ahead
德勤聯合 IBM 專門投入資源做了此份報告，讓各種商業與個人能用到這一技術。在此白皮書中，你會學到他們如何做人工智慧，期待的收穫是什麼，以及期待什麼時候發生文中提到的里程碑。在讀此報告時，你會學到大量 Watson 的工作機制以及目前是如何部署機器的。裡面也有如今的使用案例。
7.Artificial Intelligence, Robotics, Privacy and Data Protection（人工智慧、機器人、隱私和資料保護）
這個主題是歐盟在馬拉喀什的一場會議上討論的，此白皮書於今年 10 月釋出，主題集中在隨著人工智慧和機器人的崛起，為什麼開始討論資料保護和隱私問題如此重要。因為這些計算機像超級計算機一樣有著前所未有的能力，也因為隨著技術進一步發展我們需要現在就開始考慮如何保護地球上每個人的資料與隱私。
8.The Robot and I: How New Digital Technologies Are now Making Smart People , Businesses Smarter by Automating Rote Work
9.Research Priorities for Robust and Beneficial Artificial Intelligence（穩健有益的人工智慧的優先研究項）
來自：加州大學伯克利分校
此份白皮書是在人工智慧研究的主題上你最應該閱讀的白皮書之一，多位研究人員思考人工智慧的哪些研究領域是對人類收益最大的，還解釋了為什麼。他們都給出了各自的理由，由可靠的科學以及各自的經驗與觀點所支撐。
Stuart Russell 是加州大學伯克利分校計算機科學教授，也是工程系的 Smith-Zadeh 教授。
Daniel Dewey 是 Open Philanthropy Project 的專案經理。
Max Tegmark 是 MIT 的教授。
10.The New Wave of Artificial Intelligence（人工智慧新浪潮）
由 Evry 釋出的此份白皮書是來教育讀者為什麼新的人工智慧公司要透過升級舊的人工智慧概念來進行變革？為什麼它們要在眾多產業使用人工智慧技術創造全新的未來？觀測為什麼、什麼時候來創造人工智慧商業非常的重要，即使最後結果與舊商業一樣，你也需要從頭開始做人工智慧。在你使用一項完全不同的技術時，整個流程是獨一無二的。
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5 # 程式設計師書屋
１、動手學深度學習
人工智慧機器學習深度學習領域重磅教程圖書美亞科學家作品手學深度學習的全新模式，原理與實戰緊密結合目前市面上有關深度學習介紹的書籍大多可分兩類，一類側重方法介紹，另一類側重實踐和深度學習工具的介紹。本書同時覆蓋方法和實踐。本書不僅從數學的角度闡述深度學習的技術與應用，還包含可執行的程式碼，為讀者展示如何在實際中解決問題。為了給讀者提供一種互動式的學習體驗，本書不但提供免費的教學影片和討論區，而且提供可執行的Jupyter記事本檔案，充分利用Jupyter記事本能將文字、程式碼、公式和影象統一起來的優勢。這樣不僅直接將數學公式對應成實際程式碼，而且可以修改程式碼、觀察結果並及時獲取經驗，從而帶給讀者全新的、互動式的深度學習的學習體驗。
２、深度學習
譯者：趙申劍, 黎彧君, 李凱, 符天凡
AI聖經，deeplearning中文版，2018年圖靈獎獲獎者作品，業內人稱“花書”人工智慧機器學習深度學習領域奠基性經典暢銷書長期位居美國ya馬遜AI和機器學習類圖書榜首！所有資料科學家和機器學習從業者的bi讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯克等國內外眾多專家推jian！本書囊括了數學及相關概念的背景知識，包括線性代數、機率論、資訊理論、數值最佳化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹了工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、最佳化演算法、卷積網路、序列建模和實踐方法等，並且調研了諸如自然語言處理、語音識別、計算機視覺、線上推薦系統、生物資訊學以及影片遊戲方面的應用。最後，本書還提供了一些研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學習、結構化機率模型、蒙特卡羅方法、配分函式、近似推斷以及深度生成模型。
３、人工智慧（第2版）
[美] 史蒂芬·盧奇（Stephen Lucci），丹尼·科佩克（Danny Kopec） 著
人工智慧百科全書易於上手的人工智慧自學指南涵蓋機器學習 深度學習 自然語言處理 神經網路 計算機博弈等各種知識 圖文詳細 講解細緻 配備豐富的教學資源和學習素材美國經典教材，在美亞上，被評價為自Russell & Norvig的《人工智慧：一種現代方法》之後更好的教材，更加適合本科生使用。本書是作者結合多年教學經驗、精心撰寫的一本人工智慧教科書，堪稱“人工智慧的百科全書”。全書涵蓋了人工智慧簡史、搜尋方法、知情搜尋、博弈中的搜尋、人工智慧中的邏輯、知識表示、產生式系統、專家系統、機器學習和神經網路、遺傳演算法、自然語言處理、自動規劃、機器人技術、高階計算機博弈、人工智慧的歷史和未來等主題。
本書提供了豐富的教學配套資源，適合作為高等院校人工智慧相關專業的教材，也適合對人工智慧相關領域感興趣的讀者閱讀和參考。
４、Python 神經網路程式設計
人工智慧深度學習機器學習領域又一重磅力作自己動手用Python編寫神經網路美亞排名前茅榮獲眾多好評 全綵印刷 圖表豐富本書將帶領您進行一場妙趣橫生卻又有條不紊的旅行——從一個非常簡單的想法開始，逐步理解神經網路的工作機制。您無需任何超出中學範圍的數學知識，並且本書還給出易於理解的微積分簡介。本書的目標是讓儘可能多的普通讀者理解神經網路。讀者將學習使用Python開發自己的神經網路，訓練它識別手寫數字，甚至可以與專業的神經網路相媲美。
５、PyTorch深度學習
譯者：王海玲, 劉江峰
使用PyTorch開發神經網路的實用指南深度學習框架PyTorch入門教程，涵蓋機器學習、神經網路、計算機視覺應用等知識，提供本書彩圖和原始碼下載本書對當今前沿的深度學習庫PyTorch進行了講解。憑藉其易學習性、高效性以及與Python開發的天然親近性，PyTorch獲得了深度學習研究人員以及資料科學家們的關注。本書從PyTorch的安裝講起，然後介紹了為現代深度學習提供驅動力的多個基礎模組，還介紹了使用CNN、RNN、LSTM以及其他網路模型解決問題的方法。本書對多個先進的深度學習架構的概念（比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq）進行了闡述，但沒有深挖其背後的數學細節。與GPU計算相關的知識、使用PyTorch訓練模型的方法，以及用來生成文字和影象的複雜神經網路（如生成網路），也在本書中有所涵蓋。
６、貝葉斯方法 機率程式設計與貝葉斯推斷
[加] Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆·戴維森-皮隆） 著，辛願，鍾黎，歐陽婷 譯
機器學習 人工智慧 資料分析從業者的技能基礎國際傑出機器學習專家餘凱博士 騰訊專家研究員嶽亞丁博士推薦下一個十年，掌握貝葉斯方——就像今天掌握C、C++、Python一樣重要本書基於PyMC語言以及一系列常用的Python資料分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，透過機率程式設計的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實現方法。該方法常常可以在避免引入大量數學分析的前提下，有效地解決問題。書中使用的案例往往是工作中遇到的實際問題，有趣並且實用。作者的闡述也儘量避免冗長的數學分析，而讓讀者可以動手解決一個個的具體問題。透過對本書的學習，讀者可以對貝葉斯思維、機率程式設計有較為深入的瞭解，為將來從事機器學習、資料分析相關的工作打下基礎。本書適用於機器學習、貝葉斯推斷、機率程式設計等相關領域的從業者和愛好者，也適合普通開發人員瞭解貝葉斯統計而使用。
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6 # CDA資料分析師
人工智慧入門10本書籍推薦1、哥德爾、埃舍爾、巴赫——集異璧之大成
人工智慧領域中的奇書，也是影響極其深遠的著作。哥德爾是大數學家，埃舍爾是荷蘭著名的版畫家，以繪製各種“不可能”的畫著稱，巴赫卻是大名鼎鼎的音樂家。將這三者深刻地聯絡到一起的是那條”永恆的金帶“，也就是那個橫亙於宗教、科學、人文、藝術之上的怪圈，那個讓人費解的不可能語句，然而作者卻指出正是這種怪圈才是生命與智慧的基礎，也正是這個怪圈才是實現人工智慧的根本。
該書不僅對哲學與計算機科學產生了極大的影響，以至於著名深度學習軟體TensorFlow的Logo都在模仿此書的封面，它更是對所謂的”後現代藝術“產生了極大的衝擊。無論是”盜夢空間“還是”前目的地“，你都能看到此書的影子。更有趣的是，這本介紹人工智慧思想的1000多頁鉅著卻由於其高超的語言技巧而獲得了”普利策文學獎“。
2、終極演算法
當今人工智慧革命背後的驅動技術正是機器學習，而要想理解什麼是機器學習，以及它將怎樣影響我們未來社會，就需要讀一讀《終極演算法》這本書。
我們已經生活在一個由演算法掌控的世界中，這些機器學習程式能夠聰明地適應我們人類的需要而發生改變，以至於它可以比人做得更好，比你更瞭解你自己。在《終級演算法》中，全球著名的演算法問題專家、機器學習領域的先驅人物佩德羅·多明戈斯，為我們揭開了演算法的神秘面紗，讓我們一窺谷歌以及你的智慧手機背後的機器學習原理。他闡釋了機器學習的五大學派思想，解釋了它們如何將神經科學、心理學、物理等領域的理論轉變為演算法併為你服務，並提出了“終級演算法”的設想，探討了終級演算法對未來商業、科學、社會以及對每個人的意義。對於想要理解未來將發生怎樣的變革、以及想走在變革前沿的人來說，這是一本必不可少的思想指南。
3、人工智慧時代
隨著Alphago以4:1的大比分最終戰勝人類，人類迎來了人工智慧時代。我們很快就會與各式各樣的智慧機器共存。當機器人霸佔了你的工作，你該怎麼辦？機器人犯罪，誰才該負責？人工智慧時代，人類價值如何重新定義？
在《人工智慧時代》一書中，智慧時代領軍人物、矽谷連續創業者傑瑞卡普蘭指出：智慧時代的到來，給人類社會帶來了兩大災難性衝擊：持續性失業與不斷加劇的貧富差距。機器正在很大程度上替代人類的工作，不管你是藍領還是白領。而針對未來社會將要發生的這些問題，卡普蘭在《人工智慧時代》一書中從企業、稅收和保險等機制上構建起了一個有益的經濟生態，讓社會中的每一個人都能從技術發展中獲益。《人工智慧時代》一書提出的建議和解決方案給遭遇挑戰的人們更多撫慰和安全感！
4.走近2050——注意力、網際網路與人工智慧
我們將不得不面對這樣的現實：我們的工作崗位將會越來越多地被機器所替代，那麼這些丟掉工作的人們究竟能幹什麼？《走近2050》這本書給出了非常有意思的答案——這些人只需要做一件事，就是給機器付出大量的注意力——因為注意力恰恰是機器不斷進化的最終動力。
未來的世界就像一款龐大的遊戲，所有的人類活動將無法被去分成生產和消費，玩——持續不斷地付出注意力的過程成為了終極的主題。大量的人工智慧程式將會被設計出來以巧妙地引導和利用人類的注意力資源，從而使得每個人都開開心心地付出注意力，與此同時又推動了機器的進化。集智俱樂部的探索者們將引領讀者走入注意力的世界，那裡是網際網路的引擎，那裡是人工智慧的發展方向。
5.奇點臨近
奇點臨近恐怕是關於未來人工智慧最大膽奔放的預言。摩爾定律是計算機發展的一條規律，每隔十八個月計算機的各種效能就會翻倍。將摩爾定律外推，我們就會遇到奇點，即計算機運算能力最終超過人類的那個時間點。該書的作者庫茲維爾引用大量的例項和資料佐證這樣一種觀察，並給出了駭人聽聞的預言：機器終將超越人類。那麼，奇點是否存在？機器是否可以超過人類？未來的人類將去向何方？所有這些問題都能在書中找到解讀。
6.情感機器
在電影《機械姬》中，故事的主人公最終愛上了由機器虛擬出來的角色。那麼，現實世界中的機器人和人工智慧是否會有情感呢？未來的人類是否真的會同機器雙雙墜入愛河？人工智慧之父，MIT人工智慧實驗室聯合創始人馬文明斯基帶領讀者進入到了情感機器的世界。
他論證到，情感、直覺和情緒並不是與眾不同的東西，而只是一種人類特有的思維方式。也同時揭示了為什麼人類思維有時需要理性推理，而有時又會轉向情感的奧秘。透過對人類思維方式建模，他為我們剖析了人類思維的本質，為大眾提供了一幅建立能理解、會思考、具備人類意識、常識性思考能力，乃至自我觀念的情感機器的路線圖。
7.圖靈的大教堂——當人工智慧之父與計算機之父相遇
圖靈的大教堂忠實地記錄了那段激動人心的歷史。我們會看到人工智慧的思想萌芽是如何在那個名不見經傳的小人物頭腦中孕育而生，我們也將領略天才人物馮諾依曼是如何在談笑風生中便設計出了最早的計算機體系結構的。
在《圖靈的大教堂》一書中，作者喬治·戴森著重介紹了一小群人，他們使用5千位元組的記憶體（相當於現代計算機桌面上顯示的游標所分配的記憶體大小），在天氣預測和核武器設計方面，都獲得了前所未有的成功。同時，他們還利用空閒時間解決各種問題——從病毒的進化到恆星的演變。戴森教授的敘述既具有歷史意義，又富於預見性，為第二次世界大戰後期數字宇宙的爆炸提供了新的且重要的資訊。程式碼和計算機的興起伴隨著兩大歷史性的發展：生物學自我複製序列的破譯和氫彈的發明。很具破壞性和很具建設性的人類發明同時出現並不是巧合。
8.複雜——誕生於混沌與秩序邊緣的科學
儘管現在的人工智慧已經取得了突飛猛進的發展，但它仍然是一種嚴重依賴於經驗和試錯的工程技術，而不是科學——因為我們尚不知道如何根據第一性原理推匯出人工智慧。那麼，如果你想知道設計智慧系統背後的困境是什麼，就來讀讀《複雜》這本書吧。
這是一部傳記體的科普讀物，記述了聖塔菲研究所——一座位於阿拉莫斯荒漠之上的學術勝地——的成長故事。複雜是橫亙於生物、網際網路、計算機、社會、經濟各類系統之中的共有規律，也是我們開啟生命之門，理解人工智慧第一性原理的根本所在。我們將讀到科學家是如何用簡單的方程創造出古老的微型生物體，我們也將看到數十行程式碼是如何給虛擬的飛蟲賦予生命。複雜既是橫亙於我們人類和現實世界之中的隱形屏障，又是通向神秘的人工智慧之門的必經之路。
9.心智社會——從細胞到人工智慧，人類思維的優雅解讀
我們應該如何創造智慧？人工智慧之父馬文明斯基提出了自己的觀點，我們應該在機器人的頭腦中創造一個社會，一個心智的社會。這是一種基於整體論的思想，即我們的大腦是成千上萬不具備思維的小機器拼合而成的整體，正是這個整體才展現出了情感、思維、喜好、意識等高階智慧現象。“沒有心智社會就沒有智慧。智慧從愚笨中來。”
10.科學的極致——漫談人工智慧
這是一本愛智求真小夥伴們的集體智慧結晶。讓我們忘掉大段大段的公式和除錯不完的程式，從人類靈魂的最深處探索人工智慧吧。我們究竟如何定義智慧？意識和智慧是什麼關係？哥德爾定理是否早已經限制住了人工智慧的可能？簡單程式碼究竟如何創造複雜的生命和智慧行為？人工智慧如何預報天氣？我們怎樣才能建立一個虛擬星球？
從人工智慧的歷史，到小蟲自動機模型，再到令人燒腦的哥德爾定理，書中沒有華麗的辭藻和學術權威的架子，但卻在字裡行間滲透出那股熱愛科學、樂於探索的赤子之心。正是這種骨子裡的探索精神打動了楊瀾姐姐，她在自己的人工智慧讀物清單中首推了這本書；也正是這本書打動了無數讀者，使得它一版再版，並遠銷海峽的對岸。
回覆列表
學習網際網路技術不建議看書籍，因為等出出來，技術可能都更新了多少個版本了，學AI人工智慧，需要基礎和高等數學，如果沒有基礎只能學學python爬蟲。