杰弗里辛顿写的书 《深度学习智能时代的核心驱动力量》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源「记得收藏」

三大马车: 杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)、延恩·勒昆(Yann LeCun)和约书亚·本吉奥(Joshua Bengio)
人工智能或深度学习领域“四大金刚”：Yann LeCun、GeoffreyHinton、Yoshua Bengio和Andrew Ng（吴恩达）

时下人工智能是非常热门的话题，尤其是2017年5月围棋程序AlphaGo战胜李世石的事件掀起人工智能的热潮。人工智能的发展，促使我们面对几个问题：人工智能是什么，有什么影响，如何应对？作为人工智能领域的专家，产业推动者，思想布道者，李开复先生通过这本书解答了我们的问题。这本书内容丰富，几乎涉及到人工智能的方方面面，但是感觉结构有些松散。总的来说作为一本科普读物，还是给予我很多启发。

一、什么是人工智能

人工智能的概念从计算机发明之初就已经提出，图灵提出的图灵测试，就开始思考人工智能的发展并给出了测试方式。书中列举了历史上对于人工智能定义的演进过程，与定义的抽象相反，人工智能现在已经实实在在的在我们身边，例如智能助理、新闻推荐、机器视觉、AI艺术、新搜索引擎、阿尔法狗等。书中用高德纳技术成熟度曲线论证，现在的人工智能热潮与以往有本质的区别，它实现了语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域追上甚至超过了正常人类水平，突破了心理阈值，进入真实应用场景，并与商业模式紧密结合，在产业界发挥真正的价值。

深度学习造就了当下的人工智能，是背后的关键技术。2006年，杰弗里.辛顿及其合作者用一篇《一种深度置信网络的快速学习算法》的论文宣告了深度学习时代的到来。深度学习算法来自人工神经网络技术，技术灵感来源于对于人类神经节的沿着网状结构传递和处理信息的假说，历史上这个技术因为“异或难题”陷入停滞，直到1975年这个问题被解决，人们又开发出多层神经网络技术，到2010年后逐步成熟。

书中对深度学习这种神秘的算法作了形象且容易理解的介绍。从根本上来说，深度学习和所有机器学习方法一样，是用数学模型对真实世界的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。用人类小朋友学习认字的过程类比，计算机要总结出文字规律，以后看到类似的图案，按照之前总结的规律知道图案是什么，这个过程叫做“计算机学习”。学习对象叫做“训练数据集”，数据集中的数据通过“特征”区别，计算机“建模”来总结出模型。计算机学习有不同的算法，如决策树。深度学习的特点是在表达能力上灵活多变，同时允许计算机不断尝试，直到逼近目标。从数学的角度，深度学习与传统机器学习方法本质上没有实质差别，都希望在高维空间中，根据对象特征，将不同类别的对象区别开，但是他的表达能力比传统机器学习高明。具体一点来说，可以把学习的对象看成一大堆数据，把数据丢进一个复杂的、包含多个层次的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求，如果符合就保留模型，否则就继续调整，直到输出满足要求为止。书中举了水池阀门的例子。这种方式所需要的是计算机用特定的方式近乎疯狂的调节所有流量调节阀，不断试验，摸索，增加层数、变量数量，加大算力、加大数据量，直到凑出最佳模型。所以指导深度学习的基本是一种实用主义。

到这可以看出，深度学习算法有效发挥作用的前提，一是芯片计算性能、处理能力大幅度提升，二是因为互联网长夜发展带来的高质量海量数据。在这两个条件成熟后，基于深度学习的人工智能随之强大起来。

有点玄妙的是，深度学习算法很有效，但做出模型出来后，设计模型的人也无法能够说得清楚为什么，因果关系是什么。有史以来最有效的机器学习方法，在许多人看来是一个“黑盒子”，由此也会引发一个问题：人们开发出自己无法理解的程序，只知道它做了什么，但是不清楚它掌握的是一种什么样的规律，这种学习程序会不会失控？

二、人工智能的影响

对于人工智能讨论的最热烈的应该是科幻电影吧，《骇客帝国》、《攻壳机动队》、《我，机器人》、《终结者》，这个名单可以很长……讨论了无数种可能。简单的归类，分为乐观和悲观两种观点。

人工智能对我们有威胁么？电影喜欢这种设置，人工智能发展超过了人类的控制，人类被赡养、奴役或者消灭。我觉得的确是杞人忧天了。

书中对人工智能进行分类：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。书中观点是，我们现在能够看到的是弱人工智能，就是应用型人工智能，专注于且只能解决特定领域问题的人工智能；强人工智能，又称通用型人工智能，可以胜任人类所有工作的人工智能，具有在不确定环境下推理、策略、解决问题、制定决策、有常识、规划、学习、沟通等，强人工智能可以替代人类。但是这里，强人工智能是否有“意识”？这个问题很复杂，如果人工智能有了自我意识，那么跟人类有区别么？人和机器的关系，就不是人和工具的关系了；超人工智能，假设人工智能继续发展，可以比世界上最聪明的人，最有

《深度学习智能时代的核心驱动力量》[美]特伦斯·谢诺夫斯基（TerrenceSejnowski）电子书网盘下载免费在线阅读   

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书名：深度学习智能时代的核心驱动力量

作者名：[美]特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence Sejnowski） 

豆瓣评分：7.4

出版社：中信出版集团

出版年份： 2019-2

页数：400

内容介绍：

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。

作者介绍：

特伦斯·谢诺夫斯基 Terrence (Terry) Sejnowski

世界十大AI科学家之一，美国四大国家学院（国家科学院、国家医学院、国家工程院、国家艺术与科学学院）在世仅3位的“四院院士”之一，全球AI专业会议NIPS基金会主席。

作为神经网络的先驱，早在1986年，特伦斯就与杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机，把神经网络带入到研究与应用的热潮，将深度学习从边缘课题变成了互联网科技公司仰赖的核心技术，实现了人工智能井喷式的发展。