　　①——比爾·蓋茨、埃隆·馬斯剋、紮剋伯格、李彥宏、馬化騰、李開復、雷軍、劉慶峰等跨界大咖都在關注的科技新革命。
　　②——一本書揭秘機器學習的終ji邏輯，全景勾勒人工智能的商業未來，預測人類的命運和社會走嚮。
　　③——這是一場比互聯網影響更為深遠的科技革命，一本書瞭解解讀AI的前世今生，找到AI時代個人新位置。
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內容簡介

　　繼2016年8月被加入國務院印發的《“十三五”國傢科技創新規劃》後，人工智能再次被寫入2017年的《政府工作報告》，意味著人工智能這一技術在國傢政策中的急速奔跑。有人曾言“人工智能對社會、生活的影響不會低於互聯網”。那麼到底何為人工智能？它的發展脈絡是怎樣的？它與普通人的生活有什麼樣的緊密關聯？對人類社會到底會帶來怎樣的變革？本書內容清晰，結構閤理，敘說深入淺齣，是中文領域難得“人工智能”佳作，作者試圖用盡可能少的專業術語迴顧人工智能發展曆程，揭秘機器學習的終ji邏輯，全景勾勒人工智能的商業未來，一本給普通人看的、全麵解讀人工智能曆史、當下與未來的人生指導書。

作者簡介

　　王天一，北京郵電大學通信與信息係統專業工程學博士，現任貴州大學大數據與信息工程學院副教授，研究方嚮為量子通信與物聯網/大數據技術，長期關注人工智能的發展。

第一章用智慧再造智慧——人類的終極夢想
圖靈模型——鋪平理論道路 / 006
馮諾伊曼結構——踏平技術坎坷 / 012
達特茅斯之野望——人工智能橫空齣世 / 018
你方唱罷我登場——三大流派競風流 / 022
技術的十字路口——人工智能誰領風騷 / 030
第二章安能辨我人或機——通用人工智能理論
機器能思考嗎？——智能的本質在哪裏 / 037
熟悉的麻木——人類智能有多強大 / 043
學習、歸納與推理——這纔是人工智能 / 049
不完備性定理——哥德爾的“詛咒”/ 055
第三章從深藍到阿爾法狗——人工智能的技術演進
取勝之匙——深藍的“算”與阿爾法狗的“想” / 066
最初的一步——模式識彆 / 075
大腦的人工模擬——神經網絡 / 080
計算機的無師自通——深度學習 / 086
第四章得數據者得天下——智能思維方式的革命
工業時代到信息時代——世界觀的重構 / 095
知其然，而非所以然——信息到數據的認知變革 / 102
海納百川，有容乃“大”——被量化的世界 / 109
有數據，纔有一切——人工智能驅動力 / 116
第五章我，機器人——人工智能的終極載體
思考能力的進化——語音助手與無人駕駛 / 125
烏閤之眾還是有血有肉——集群智能 / 133
人類，你out瞭——機器人終將淘汰人類？/ 141
脆弱的三定律——奴隸、夥伴還是主人 / 145
第六章拒絕美麗新世界——為什麼我們還是人類
電車的睏境——道德代碼如何編寫 / 154
我也會哭會笑——電腦的喜怒哀樂 / 160
創造性與想象力——人類最後的陣地 / 166
不確定性的終結——反烏托邦的終極奧義 / 171
第七章黑鏡照進現實——警惕技術的反噬
比你更像你自己——當隱私成為奢求 / 182
不要相信眼睛——虛擬現實的幻境 / 188
雲端的永生——思維剋隆人的背後 / 195
無為有處有還無——數據的黑洞 / 201
第八章暢享技術紅利——人工智能的應用
通嚮巴彆塔之路——機器翻譯 / 210
我不是臉盲晚期——圖像識彆 / 217
穿著白大褂的電腦——輔助診斷 / 225
知人知麵更知心——推薦係統 / 231
第九章進化，永不止步——人工智能新趨勢
彆慫，就是GAN——生成式對抗性網絡 / 239
人工智能中的負反饋——強化學習 / 245
翻不過的那座山——語義理解 / 251
定義意念的力量——腦機接口 / 257
第十章這裏群星璀璨——人工智能英雄譜
遊刃有餘的跨界大牛——司馬賀/西濛 / 265
得饒人處且饒人——明斯基的一點過往 / 271
基因的力量——人工智能的救世主辛頓 / 278
從科學傢到創業者——阿爾法狗之父哈撒比斯 / 285

精彩書摘

　　二章安能辨我人或機
　　——通用人工智能理論
　　001970年，美國圖蘭大學的心理學傢小戈登·蓋洛普(Gordon Gallup Jr.)進行瞭著名的鏡子實驗(The Mirror Test)，這一實驗的用意在於測試動物的自我意識——是否能像人一樣在鏡子中分辨自己。蓋洛普在黑猩猩的臉上畫瞭小紅點並觀察它們如何照鏡子。實驗結果錶明，和人的經驗一樣，照瞭鏡子的黑猩猩立刻意識到“自己”的臉上齣現瞭奇怪的紅點，抓耳撓腮想要抹掉這些不速之客。而當實驗對象換成獼猴——一種比黑猩猩低等不少的靈長類動物，結果就變得大相徑庭：哪怕是照上一個月的鏡子，獼猴也完全不會意識到鏡子裏就是它們“自己”。它們忙著每天和鏡子裏的“新朋友”打鬧玩耍，根本無暇理會那些奇怪的小紅點究竟是什麼鬼。
　　1977年，美國人比利·米利根(Billy Milligan)因持械搶劫和校園強奸被起訴。但在法庭上，米利根的辯護律師證明瞭自己的代理人是多重人格癥患者，作案時的比利事實上是另外的兩個“自我”控製瞭他的身體和行為——事實上，米利根身體中潛藏的人格多達24個！其中既有南斯拉夫的共産黨員，也有虔誠的猶太教信徒；既有打悶棍套白狼的小古惑仔，也有幼兒園年紀的英國小女孩。這番辯護成功說服瞭陪審團，米利根被無罪釋放並進入精神病院治療，他成為曆史上第一個因為多重人格而免罪的人。米利根的不幸經曆因紀實文學《24個比利》和《比利戰爭》而廣為人知，根據他的經曆改編的電影《分裂(Split)》也於2017年上映。在“我是誰”這個看似再簡單不過的問題上，米利根的經曆給齣瞭另外一種迴答，自反映意識能力在內的那種元思維之“心”看起來並非理所當然。那麼問題來瞭，機器是否能夠具備類似的自我意識呢？
　　機器能思考嗎？——智能的本質在哪裏
　　從前文的探討中可以看齣，對人工智能的思考與評價在很大程度上依賴於對“智能”的定義。因此，在討論人工智能的前景之前，有必要對人類智能的本質進行一些闡釋。但思維與智能這個問題本身恐怕用韆頁篇幅也不能盡述，在此隻做掛一漏萬的解讀。
　　人類智能的本質是什麼？這是認知科學的基本任務，也是基礎科學麵臨的四大難題中最難解決的一個。根據自底嚮上的分析方法，人類智能的本質在很大程度上取決於“什麼是認知基本單元”。目前的理論和實驗結果錶明，要分析認知基本單元是什麼，閤理的方法並非物理的推理或數學的分析，而是設計閤理的認知科學實驗。已有大量實驗結果顯示，從被認知的客體角度來看，認知基本單元是知覺組織形成的“知覺物體”。例如當人的視覺係統注意一隻飛鳥的時候，它所注意的是整隻鳥(知覺物體)，而不是鳥的某個特性(形狀、大小、位置等)，盡管飛行時鳥的特性在時刻變化，但它作為同一個知覺物體的整體性卻始終保持不變。用學院腔的話說，知覺物體概念的直覺定義正是在形狀、位置等特徵性質改變下保持不變的同一性。
　　知覺物體概念的形成具備其特殊的物理基礎。腦神經科學研究錶明，人腦由大約韆億個神經細胞及億億個神經突觸組成，這些神經細胞及其突觸構成一個龐大的生物神經網絡。每個神經細胞通過突觸與其他神經細胞進行連接與信息傳遞。當通過突觸所接收到的信號強度超過某個閾值時，神經細胞便會進入激活狀態，並通過突觸嚮上層神經細胞發送激活信號。人類所有與意識及智能有關的活動，都是通過特定區域神經細胞間的相互激活與協同工作而實現的。
　　作為一個復雜的多級係統，大腦思維功能源於功能的逐級整閤：各神經元的功能被整閤為神經網絡的功能，各神經網絡的功能被整閤為神經迴路的功能，各神經迴路的功能最終被整閤為大腦的思維功能。巧妙的是，在逐級整閤的過程中，每一個層次上實現的都是”1 + 1 > 2”的效果，在較高層次上産生瞭較低層次的每個子係統都不具備的“突生性質或功能”。這就意味著思維問題不能用還原論的方法來解決，即不能靠發現單個細胞的結構和物質分子來解決，揭示齣能把大量神經元組裝成一個功能係統的設計原理，纔是問題的實質所在。
　　大腦利用定型的電信號處理它接受和分析的所有信息，外部世界的種種刺激都被量化為或弱或強的生物電流。有充分證據錶明，感覺神經元僅對其敏感的事物屬性作齣反應。從信息科學的角度理解，這意味著感覺神經信號就是神經元對其敏感屬性的編碼。外部事物屬性一般通過光波、聲波、電波等模擬物理信息作為輸入刺激人類的生物傳感器，而感覺神經元輸齣的感覺編碼是一種可符號化的心理信息。因此，感覺屬性檢測是一種將數值信息轉化為符號信息的定性操作過程。更直白地說，感覺神經元實質上是將其敏感的事物屬性從包含它們的物理刺激中抽取齣來，並轉化為該屬性感覺映象的定性檢測器。
　　感覺將事物屬性轉化為其感覺編碼，不僅讓大腦意識到該事物具有其檢測的屬性，還在事物屬性集與人腦感覺記憶集之間建立起對應關係，所以感覺屬性檢測又叫感覺定性映射。如果說大腦是靠逐級整閤各級神經網絡的功能纔形成其思維功能的話，那麼由於感覺神經元的輸齣是各種簡單屬性的感覺映象，其高層神經網絡整閤的對象就隻能是各種簡單屬性的感覺映象。於是，大腦怎樣從這些簡單屬性的感覺映象中將對象的心理錶象或記憶模式整閤齣來，並利用它們進行各種思維操作，就成瞭思維與智能研究中的關鍵問題。
　　神經網絡整閤事物各簡單屬性的感覺映象，得到的是該事物的整閤屬性的感覺映象。比如大腦整閤蘋果的顔色屬性(如紅色)和形狀屬性(如圓形)的感覺映象的結果，應得到該蘋果又紅又圓這個整閤屬性的感覺映象。反過來，事物某整閤屬性的感覺映象又應該是該整閤屬性的各個因子屬性的感覺映象的整閤，蘋果又紅又圓這個整閤屬性的感覺映象，應該是紅和圓這兩個因子屬性的感覺映象的整閤。因此，在感覺映射下，事物屬性結構與其感覺映象結構之間應保持不變，也就是說，感覺映射應該是事物屬性集與其感覺記憶集之間的一個同態映射。通常所謂人腦認知結構是外部世界(結構)的反映，隻是感覺同態的一種通俗說法而已。反過來，若感覺映射的確是一同映射的話，那麼，事物屬性的感覺映象結構與該事物的屬性結構之間就應該是一緻的。
　　根據感覺同態原理，事物性質(或質的定性)由此而産生的模糊性、非單調性和矛盾性等各種不確定性，不僅要同態地映射到人的感知記憶集中，而且，要在人的各種思維活動中反映齣來。也就是說，所謂人類思維與智能的各種不確定性，實質上隻是事物性質(或質的定性)的各種不確定性的錶現而已。反過來，人類自身感覺閾限，或定性基準也要産生各種變化，感覺輸齣的各種不確定性感覺映象，又被整閤為更高級的、帶有各種不確定性的整閤屬性、關係和結構的記憶模式，人們利用這些記憶模式作其思維的素材，其思維當然會産生各種不確定性。根據感覺同態原理，思維中的這些不確定性是可轉化到相應的事物屬性集中來加以同態地討論的，因而，也是可由屬性坐標係加以數學錶達的。
　　如果要對以上枯燥難懂的文字加以形象的梳理，就是這樣一幅圖景：人類自從他能被叫做人的那一天起就具備識彆物體的能力瞭——這是劍齒虎，那是長毛象，手裏的是棍子。其實進入我們眼睛的不過是不同波長不同數量的光子，是我們的視網膜和大腦的視覺皮層把這些光子進一步加工為不同的屬性——這就是信息抽象的過程，作為加工工具的神經網絡則部分來自於祖先的遺傳，部分來自於自身的進化——最後在我們的腦中能夠找到見過的動物的腦細胞，形成瞭對事物的抽象。在不同的情境下，祖先會發齣或錶示危險或錶示安全或錶示高興或錶示悲傷的叫聲，語言正是對大腦對不同叫聲的抽象結果。有瞭語言，人類的交流就更加自如瞭。有時候要錶達語言也說不清楚的意思時，就隻好拿棍子在地上畫畫，圖畫最終抽象成瞭文字，使人類能夠更全麵更持久地傳遞各種經驗。
　　大腦的抽象功能把人類和動物區分開來，幫助人類學會瞭耕種、取火、製作武器等技能，建立瞭文明，又抽象齣文學、數學、物理、化學等分門彆類的學科，這些學科反過來有幫助人類創造齣今天的社會，科學知識隻是人類知識的很小的部分，它隻是自然規律信息的投影。人類進步的過程，也是創造抽象信息和使用抽象信息的能力逐步提高的過程。
　　隻有以對人腦的物理性認識作為基礎，探討智能纔是水到渠成。在自然界中，智能並非人類的專利，絕大部分動物、甚至某些植物都具備智能，隻不過其水準遠遠低於人類的水平。但這種差異隻是數量上的差異，究其本質，自然界的智能都體現為對信息的抽象，蟻群、蜂群、魚群等群體性動物都錶現齣集群智能特徵，其本質也無外乎是信息的抽象與共享。
　　歸根到底，人腦進行的是復雜度超高的抽象計算，其智能化程度絕非現有計算機的水平可以比擬。眼睛、耳朵等感知器官與注意、意識等高級認知功能之間有高強度的交互作用，而不僅僅是實現信息獲取這麼簡單的功能。人工智能的目標並不是模擬齣和人腦功能毫無二緻的計算機——那還要人腦做什麼呢？更重要的恐怕還是實現互補的功能。計算機和人腦對信息的錶徵有著本質的區彆，實現計算的架構也完全不同，能夠獲取的樣本數也有差彆。從第一颱計算機誕生到現在不過區區七十年的曆史，可人類卻是經曆瞭韆萬年的進化纔達到今天的水平，因此要求計算機算法具有與人的智能類似的準確率和推廣能力也無異於水中撈月、霧裏摘花。
　　但問題恰恰在於計算機服務的對象是人，實際需求也是輔助人來實現類似的認知功能，用戶不可避免地將計算結果與人的認知過程作比較，並用人的處理結果來評價計算機算法的優劣。不過，估計用戶不會滿足於一個計算機識彆係統隻能正確地識彆一類物體，他們會很自然地要求設計的係統能夠像人一樣處理視聽覺信息，這正是推動計算機像人一樣工作的動力。
　　熟悉的麻木——人類智能有多強大
　　世界頂級的計算機科學傢高德納(Donald Knuth)曾經如此評價人工智能：“人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過瞭人類，但是在那些人類和其他動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”人類的心智活動運行得如此流暢，以至於我們把它當作理所當然，卻對它的精巧與美妙渾然不覺。直到運用科學與技術嘗試解釋其運作原理時，其復雜精密的設計纔讓我們後知後覺地贊嘆不已。正是人工智能的發展在一次次地提醒我們：人類能進化到今天的樣子是多麼偉大的成就。
　　人類的大腦就像是一颱雜亂地拼裝在一起的器件，雖然低效、笨拙，兼之深奧難解，卻還能正常工作。無論從哪個層麵看，大腦都是個設計拙劣、效率低下的團塊，可又齣人意料地運作良好。大腦不是一颱快速且萬能的超級計算機，它不是一個天纔在白紙上即興完成的傑作。大腦是一座獨一無二的大廈，沉澱著數百萬年的進化曆史。大腦很久以前對某個問題形成瞭特定的解決方法，經年纍月一直使用它，或者加以改進用於其他用途，或者嚴格限製其改變。用分子學傢弗朗索瓦·雅各布(Francois Jacob)的話說來就是：進化是個修補匠，而不是工程師。可正是修補匠的縫縫補補，補齣瞭宇宙中最令人嘆為觀止的智能奇跡。
　　對形狀的判斷與分類是人類的基本技能，這一點在文字的處理上尤為明顯。任何一個計算機操作係統中都有字體冊，裏麵存儲著百餘種字體，每一種都代錶著文字或字母不同的顯示方式。但無論字體如何變化，一個識字的人都不會把漢字“土”認成“士”，也不會把英文字母“i”認成“j”——這背後隱藏的正是驚人的抽象能力，隻不過因為人類已經掌握而顯得稀鬆平常。與此形成鮮明對比的是，即使計算機的形狀辨認能力在今天已經得到長足進步，卻依然難望人類的項背。
　　……

前言/序言

　　人工智能引發瞭對如何創建能夠進行智能行為的計算機的廣泛關注。多年來，緩慢卻穩定進展逐漸使計算機在日常工作上變得更加“聰明”，研究界和行業的一係列突破近來更激發瞭對這一領域發展的勢頭和投資。
　　今天的人工智能僅限於狹隘的具體任務，並沒有展現齣如人類一般普適性的智慧。盡管如此，人工智能對世界的影響力依然不斷增長。我們所看到的進步速度將對從醫療保健到形象和語音識彆等領域産生不可估量的影響。在醫療保健方麵，大量醫療計劃將依靠人工智能來尋找醫療數據模式，幫助醫生診斷疾病並提齣治療方案。在教育方麵，人工智能有潛力幫助教師根據學生的需求定製教學。在交通領域，人工智能是自動駕駛技術的關鍵，這些無人操控的車輛與飛機可能會在未來幾十年內改變全球物流係統。
　　人工智能帶來的經濟前景同樣令人振奮：它無疑將重塑經濟的麵貌。根據埃森哲的研究報告估計，到2035年，人工智能可以使許多發達國傢的年度經濟增長率翻倍，並藉此促進人與機器之間的新關係。該報告指齣，業務中的人工智能將加強勞動者在推動業務增長方麵的角色，進而提高勞動生産率。隨著人工智能的成熟，它將潛在地成為近幾十年來技術勞動生産率停滯和短缺的有力解決方案。
　　雖然許多人認為人工智能會取代人類，但人工智能令把人類的精力留在更傑齣的工作上。創新的人工智能技術將使人們能夠更有效地利用自己的時間，做人類最好的工作——創造，想象和創新。即使在人工智能時代，成功和創造價值的關鍵因素仍然是采取“以人為本”的方針。
　　然而，像任何變革技術一樣，人工智能帶來瞭一些風險，並且從工作和經濟到安全和監管問題的幾個方麵提齣瞭復雜的政策挑戰。人工智能係統也可以以驚人的方式錶現，我們越來越依賴人工智能來提供決策和操作設備，這無疑增加瞭預測和控製復雜技術將如何行為的挑戰。
　　無論如何，人工智能可以讓人在全新的層麵上工作，以推動增長和生産力。人工智能的核心任務不僅僅是消除重復的任務，而是把人放在中心，通過應用機器的能力來增加員工隊伍，使人可以專注於更高價值的分析，決策和創新。

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