人工智能是如何设计的：知乎傅渥成作品 - (EPUB全文下载)

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关于本书
「一小时」电子书出版序
一、就在身边的人工智能
预测贫困：迁移学习
来自机器翻译的挑战
模仿游戏：生成对抗网络（GAN）
AlphaGo：增强学习
展望未来
二、智能是什么：来自生物体系的启示
集体运动中的临界现象
临界的大脑
临界态系统的「特征提取」
深度学习
预测机器
记忆和学习
博弈论和信息论视角
三、临界的大脑：人类智能的优势何在
更好的通用性和稳定性
信息整合
更易于训练的神经网络
大脑神经网络结构的自组织
节能的大脑
众包与人类计算
作者说
脚注
关于本书
《人工智能是如何设计的——知乎傅渥成作品》/傅渥成
出品人 周源
策划编辑 梅莹
设计 刘奕含
联系我们 publish@zhihu.com
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ZHI-BN:8-00XX-0000160120-1
DNA-BN：ECFD-N000000670074
最后修订：2016 年 01 月 20 日
 
出版：浙江出版集团数字传媒有限公司
浙江 杭州 体育场路 347 号
互联网出版许可证：新出网证（浙）字 10 号
电子邮箱： cb@bookdna.cn
网址： www.bookdna.cn
 
本书电子版如有错讹，祈识者指正，以便新版修订。
 
Zhejiang Publishing United Group Media CO., LTD, 2013
No.347 Tiyuchang Road, Hangzhou 310006 P.R.C.
service@bookdna.net
www.bookdna.net
「一小时」电子书出版序
知乎创始人 周源
感谢你阅读知乎推出的「一小时」系列电子书。
「一小时」系列是什么？
这是一系列短小精炼的电子书。我们邀请了知乎各专业领域的知友在书中分享他们的知识、经验和见解。如果你足够认真，便可以在一个小时内读完一本书。
这里既有日常经济分析，也有人文历史，既有职场经验，也有生活中的科学。这些作者，都是我们精心为你寻找，在各个领域拥有独到见解的专业人士。而我们出版的每一本书，都会解释一个问题，分享一种思路，展开一个视角。
地铁上，入睡前，在这些细碎的时间里，挤出一小时的时间，静下心，读下去。
你很忙，但知识不慌张。
愿你从「一小时」开始，对这个世界，又多了一分认识。
一、就在身边的人工智能
Lavelace
夫人的异议还有另外一种说法，即机器「永远不能真正地创新」（never do anything really new
）。……
这种异议还有另一个稍好些的说法，即机器永远也不能「让我们惊奇」（take us by surprise
）。这种说法直截了当，我也能针锋相对地反驳。机器以极高的频率令我吃惊。……
—— 阿兰·图灵（Alan Turing）
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2016 年 3 月 15 日，备受关注的人机大战以机器的胜利宣告结束，最终 
Google 公司旗下 Deep Mind 团队的围棋程序 AlphaGo 以 4:1 的比分战胜
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了人类围棋世界冠军李世石。2016 年 12 月 29 日，弈城围棋网出现了一个名为 「Magister」 的「围棋高手」，这位用户此后改名为 「Master」，在横扫了中日韩台等地区的诸多顶尖高手后，于 2017 年 元旦转战野狐围棋网，在与人类高手的较量中
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，Master 保持着不败的地位。在实现 59 连胜之后，这一帐号承认其为 AlphaGo，代为执子的是 AlphaGo 团队中的黄士杰博士。在快棋比赛中，AlphaGo 碾压人类的优势给普通公众留下了深刻的印象，无数人开始惊呼：人工智能超越人类智能的时代真的到来了。
这其实已经不是人类第一次「惊呼」了。1997 年，IBM 的超级计算机「深蓝」（Deep Blue）就已在国际象棋领域战胜过人类国际象棋大师卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），2011 年，IBM 的超级计算机沃森（Watson）在智力竞猜节目《危机边缘》（Jeopardy！）中战胜了人类的冠军选手，但尽管如此，机器在围棋比赛中的胜利依然有其指标性的重要意义。这是因为围棋有着远远超过其它棋类的复杂性。通常在人类看来，围棋取胜的关键并不在于「计算能力」，而是在于对「形势」的「直觉」，在于「创造性」的「领悟」。然而，AlphaGo 在这些方面常常不按套路行事，许多著名围棋选手甚至认为 AlphaGo 对围棋的理解比人类更深，这些无疑让人类感到极大的压力。在围棋比赛以外，人工智能下一个颠覆我们三观的应用将是什么？在人工智能面前，人类的智能到底还有优势吗？人工智能会为未来的世界带来些什么？在人类的机械性工作被机器人所取代之后，下一步，人类那些抽象的创造性工作也将会被人工智能所取代吗？随着人工智能技术的发展，人类的地位会被威胁吗？
预测贫困：迁移学习
在思考人工智能给人类带来的「威胁」之前，我们不妨首先来考虑考虑人工智能的诸多技术能怎样「让这个世界变得更美好一些」。用一个具体的例子来进行说明，研究者们通过手机网络数据，可以得到用户行为的诸多特征，然而怎样利用这些结果，其实有着两种不同的思路：企业会根据这些信息尝试对用户进行分类，并继续预测用户的行为，并推送不同类型的广告；而经济学研究者则可能会根据用户的手机使用情况，综合其它调查数据，重建出一个地区的人口分布和财富分布
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。
在上面的例子中，我们很容易发现企业与研究者研究目的上的差异，但我们很少会注意到这种差异背后涉及到的更深刻的问题。企业在利用自身数据时，往往自动地在一个封闭的生态环境中利用「自己的」数据，通过一些有效的算法，对用户行为进行「预测」；而研究者却天然地用到了信息的「整合」，在上面的例子中，研究者们综合利用了调查数据、手机使用情况以及地理信息等多种不同来源的数据。与简单的「预测」相比，研究者天然就偏爱信息的整合，这可以帮助他们讲一个更好 ............

书籍插图：

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