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《人工智能基础(高中版)》

汤晓鸥陈玉琨主编

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AI主题书单来啦照着读

AI主题书单看这几个就够了!

《AIGC:智能创作时代》

从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普AIGC的商业落地场景和行业应用案例。让我们一起迎接全新的智能创作时代。

《AI未来进行式》

李开复博士联手科幻作家陈揪帆，预测无限接近真实的科技未来解析未来20年人工智能等科技发展趋势，思考科技落地对人与人类社会的冲击书中10个引人入胜的短篇故事，展示了一系列令人大开眼界的未来场景-身临其境的沉浸式娱乐方式、自如使用人类语言的虚拟伴侣、 没有“司机”的完全自动驾驶汽车、能够以假乱真的照片和视频，以及基于量子计算、计算机视觉和其他 AI 技术的展开应用

《第工大脑》

移动互联网方兴未艾，元宇宙呼啸而来。数字时代涌现的技术革新大幅改变了人们的生活方式。现今，互联网已经取代了书本和课堂，成为现代人最大的知识来源。面对海量信息，以及互联网固有的延异属性，现代人必须建设一个更先进的工具和方法来管理知识、处理信息。大数据先锋思想家、科技作家涂子沛通过个人经历、经验和敏锐的判断，站在科技和时代的前沿给出了一个清晰的答案一一第二大脑。

《技术陷阱》

本书作者将带领读者们遍览各个时代技术进步对人们工作形态的影响，揭示不同时代“打工人”的处境，并最终将目光转向未来，试图分析当前的AI革命将对我们的工作造成何种影响，以及我们该如何做出应对。作者力图说明，技术进步对收入造成何种影响，将决定人们对它的态度。工业革命是历史上的重大时刻，但当时几乎没有人意识到它的巨大后果

《未来呼啸而来》

作者彼得·戴曼迪斯和史蒂芬·科特勒全面展示了商业创业风口上的9大指数型技术一量子计算、人工智能、网络、机器人、虚拟现实与增强现实、3D打印、区块链、材料科学与纳米技术、生物技术，并洞察这9大指数型技术的互相融合会带来巨大的变革力量，将会完全重塑我们的生活方式与商业模式。两位作者结合9大指数型技术的融合，充分预测和描述了零售业、广告业、娱乐业、教育、医疗保健、长寿、商业、食品业等8大行业指数型变革的未来。

《天才与算法》

作者彼得·戴曼迪斯和史蒂芬·科特勒全面展示了商业创业风口上的9大指数型技术一量子计算、人工智能、网络、机器人、虚拟现实与增强现实、3D打印、区块链、材料科学与纳米技术、生物技术，并洞察这9大指数型技术的互相融合会带来巨大的变革力量，将会完全重塑我们的生活方式与商业模式。两位作者结合9大指数型技术的融合，充分预测和描述了零售业、广告业、娱乐业、教育、医疗保健、长寿、商业、食品业等8大行业指数型变革的未来。

《人工不智能》

这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。

《深度学习》

全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。

未来人工智能将如何变革我国的教育？

未来，假如机器都能思考了，教育还要着重培养学生的哪些能力呢？杜占元给出了自己的理解。

自主学习能力。如果机器都有较强自主学习能力了，那么没有自主学习能力的学生，将很难适应，那时，还要更加强调以学生为中心。

提出问题的能力。机器虽然在未来也可以提问，但可能只是模仿人类的问题，而非那些深层次、由好奇心驱使而提出的问题。

人际交际能力。人际交往是机器很难替代的领域，其中，最核心的素养是人类的情绪控制能力和对对方情感的判断能力，学生需要学习这些，而非单纯了解心理知识。

创新思维能力。这个比较容易理解。

谋划未来的能力。不少伟人的成功就是因为他们擅于深谋远虑，站得高看得远，但这也对我们的教育提出了更高的要求。

人工智能将引发第四次工业革命，还是第二次机器革命？有人说是前者，也有人说是后者。

但教育部副部长杜占元给出的答案是，零点革命。

在12月16日由长江教育研究院、中国教育智库网和中国教育智库联盟联合主办的首届“教育智库与教育治理50人圆桌论坛”上，杜占元以《人工智能与未来教育变革》为题发表主旨演讲，给出了他的前瞻性见解。

未来，假如机器都能思考了，教育还要着重培养学生的哪些能力呢？杜占元给出了自己的理解。

自主学习能力。如果机器都有较强自主学习能力了，那么没有自主学习能力的学生，将很难适应，那时，还要更加强调以学生为中心。

提出问题的能力。机器虽然在未来也可以提问，但可能只是模仿人类的问题，而非那些深层次、由好奇心驱使而提出的问题。

人际交际能力。人际交往是机器很难替代的领域，其中，最核心的素养是人类的情绪控制能力和对对方情感的判断能力，学生需要学习这些，而非单纯了解心理知识。

创新思维能力。这个比较容易理解。

谋划未来的能力。不少伟人的成功就是因为他们擅于深谋远虑，站得高看得远，但这也对我们的教育提出了更高的要求。

人工智能入门书籍

人工智能是计算机科学的一个分支，并不是一个单一学科，图像识别、自然语言处理、机器人、语言识别、专家系统等等，每一个研究都富有挑战。对人工智能感兴趣，但无法确定具体方向，如何了解人工智能现状和研究领域？

笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。

1、《超级智能》

2、《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》

3、《智能时代》

4、《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》

看了《人工智能的未来》感觉如何?人家都说读书作用大，我怎么读完无感呢？求教读书好方法！

看书要看好书

肤浅而缺乏内涵的书让人迷惑而无所得。《人工智能的未来》这本书是2006年出版的，好吧，2006——2014，这在其它科学和工业领域不算什么，但是在电子信息领域是旧世界和新世界的概念，很多认识都已被颠覆。再说作者：杰夫·霍金斯——商人发明家（一直在忙于资金困境、公司并购以及知识产权方面的事情），科学研究偏向于商业应用（弱人工智能），在人工智能领域并不具有开创性和权威性，书名起得好销售不用愁。内容就像是太阳系旅游手册，跟什么也没说一样。

一本好书要有明确的思想，确凿的事实依据和带有预见性的结论。《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》是一部2013年出版的人工智能力作，作者：雷·库兹韦尔（参见百度百科，不是一般人儿），阐述了人工智能领域最前沿的研究成果，以及对认知科学和智能的最新认识，最重要的是他揭示出了人工智能发展的方向和未来（2045年）蓝图，正像库兹韦尔说的：自然进化出大脑是为了预测未来。而这本书所叙述的就是本领域实实在在的认识成果，以及基于严谨逻辑的愿景分析。

笔者认为这本书应该成为胸怀人工智能理想的研究人员必看的一本书，也应该是最先看的一本书，看书要看对书。这部书是基于多门学科的思想性著作，阅读它需要具备相应的科学素养，书中会直接出现诸如生物学、神经科学以及电子计算机科学等方面的专有名词，而不会考虑你是否理解它的含义，如今信息爆炸的时代，遇见什么就去了解什么，哪有生物本科生+脑外科研究生+程序员那样的复合人才准备好去进军人工智能领域。这本书是在2005年出版的《奇点临近》基础上出版的，有质的变化，看完这本之后就不用看《奇点临近》了。

看完了《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》，必看的就是《人工智能——一种现代方法》了，麻省理工的经典基础教材，看思想。之后需要看《人工智能高级技术导论》。这是任务主线。至于《模式识别》、《机器学习》、“蚁群算法”、“遗传算法”等等，自学者之前就可以看，或者穿插着了解。对Lisp的理解不能太浅显，也不用太高深。

意识来源于复杂物理系统的“涌现特性”（emergent property），“感受性”（qualia）是其突出特征。——雷·库兹韦尔

《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》封面

《人工智能——一种现代方法（第二版）》封面

《人工智能高级技术导论》封面

《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》

出版社: 浙江人民出版社; 第1版（2014年1月1日）

平装: 300页语种： 简体中文 开本: 16

ISBN: 9787213058646 商品尺寸: 22.8 x 17 x 2.2 cm 商品重量: 481 g

目录：

各方赞誉
　　推荐序 解放思想
　　段永朝.跨界思想家财讯传媒集团首席战略官
　　前言 揭开人脑思维的奥秘
　　第1章 自然界的思想实验
　　历史上出现过很多著名的思想实验，特别是关于自然界的思想实验，爱因斯坦的“驾乘光束”实验就是其一。研究大脑，也可以采用同样的办法。通过简单的思想实验，我们就能很好地理解人类智慧是怎么一回事儿。
　　思想实验1：大峡谷和大洞穴的形成
　　思想实验2：驾乘光束
　　大脑新皮质的统一模式
　　第2章 思考的思想实验
　　大脑和计算机都能存储和处理信息，但是，大脑和计算机之间的相似性可不只是看上去那么简单。大脑的记忆是层级结构和连贯有序的。记忆奇妙地出现在你的脑海里，一定是某些事物触发了它们。
　　思考，人脑不同于计算机
　　记忆是连贯有序的
　　联想因触发而生
　　记忆的结构是层级的
　　第3章 大脑新皮质模型
　　大脑新皮质分 6层，共包含 300亿个神经元，它们又组成了 3亿个模式识别器。这些模式识别器按层级关系组织，它们是思想的语言和思维模式识别理论的基础。只有具备自联想能力和特征恒常性能力，大脑新皮质才能识别模式。思维模式分两种：无目标思维和导向式思维，做梦就是无目标思维实例。
　　分层模式
　　模式结构
　　流向大脑新皮质模式识别器的数据本质
　　自联想和恒常性
　　学习
　　思想的语言
　　梦的语言

模型的根源
　　第4章 人类的大脑新皮质
　　尽管进化带来的改变并不总是朝着更高的智力水平前进，但是，智力仍是一个重要的进化分支。大脑新皮质的分层学习能力如此重要，以至于它在进化过程中体积越来越大，并最终成为大脑的主体。大脑运转时，并不以神经元为基础，而是神经元集合。
　　智力，一个重要的进化分支
　　新皮质的分层学习能力
　　积木式神经元集合
　　视觉皮质与通用算法
　　第5章 旧脑
　　虽然大脑新皮质已成为大脑的主体，但我们的旧脑并未消失，仍在帮助我们寻求满足和躲避危险。丘脑的突出作用是与新皮质持续联络，海马体存储最新记忆，而小脑则负责人体动作的协调。
　　感觉传导路
　　丘脑
　　海马体
　　小脑
　　快乐与恐惧
　　第6章 卓越的能力
　　人类的卓越能力，主要归功于大脑脑岛中的纺锤体细胞。大脑新皮质某些区域的优化，使其更善于处理联合模式，这就是天分的由来。跨领域合作和非生物大脑新皮质的云端存储，将让我们更富有创造力。从进化观点看，爱情的存在就缘于大脑新皮质的需求。
　　天分
　　创造力
　　爱情
　　第7章 仿生数码新皮质
　　我们现在已能模拟包含 160万个视觉神经元的人脑视觉新皮质，模拟完整人类大脑的目标，预计 2023年就可实现。“矢量量化”方法既能高效利用计算机资源，又能保留重要的语言识别特征。“隐马尔可夫模型”让语音识别系统能同时完成识别和学习两项任务。

脑模拟
　　神经网络
　　矢量量化
　　用隐马尔可夫模型解读你的思维
　　进化（遗传）算法
　　列表处理语言LISP
　　分层储存系统
　　人工智能的前沿：登上能力层级顶端
　　创造思维的策略
　　第8章 计算机思维的4大基础
　　尽管人脑的思维模式极为精巧，我们仍可通过软件对人脑进行模拟。要想做到这一点，计算机必须要具备准确的沟通、记忆和计算能力，具有计算的通用性和冯 ·诺依曼结构，并且能够按大脑核心算法进行创造性思维。
　　基础1：准确的沟通、记忆和计算能力
　　基础2：计算的通用性
　　基础3：冯·诺依曼结构
　　基础4：按大脑核心算法进行创造性思考
　　第9章 思维的思想实验3
　　意识来源于复杂物理系统的“涌现特性”（emergent property），“感受性”（qualia）是其突出特征。成功模拟人脑的计算机也是有意识的。思维就是有意识大脑所进行的活动。非生物学意义上的“人”将于 2029年出现。将非生物系统引入人脑，不会改变我们的身份，但却产生了另外一个“我”。把我们的大部分思想储存在云端，人类就能实现“永生”。
　　谁是有意识的
　　你必须有信仰
　　我们能够意识到什么呢
　　东方是东方，西方是西方自由
　　意志身份
　　第10章 有关思维的库兹韦尔定律
　　信息技术的发展，都遵循着库兹韦尔定律，与思维相关的技术也不例外。随着人类基因组计划的实施，生物医学已成为一项信息技术，并呈指数型发展。在互联网上，每秒比特的传递量每 16个月就翻一番。磁共振成像技术，也以指数级速度稳定发展，目前的空间分辨率已接近100微米。
　　生物医学
　　信息传输
　　大脑研究
　　第11章 反对的声音
　　库兹韦尔定律及其在人类智能提高方面的应用，也招致了不少批评。保罗 · 艾伦对“指数发展”说完全持否定态度。罗杰斯 ·彭罗斯认为，计算机无法像人脑那样进行量子计算。约翰 · 赛尔说，计算机即便能够通过图灵测试，它也不知道自己在做些什么。
　　“奇点遥远”论
　　“量子计算能力缺失”论
　　“无意识”论
　　后记 拥抱“奇点”
　　注释
　　译者后记