ChatGPT 书单：机器的学习，人类的学习（持续更新）

《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。 第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，有助读者阅读方便。 本书极具专业性、思想性和趣味性，既适合缺少专业背景的读者了解人工智能的来龙去脉，作为人工智能的启迪之书，也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，提供深入学习的指导。

本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。 本书图例丰富，清晰直观，适合所有对深度学习感兴趣的读者阅读。

奥利弗·萨克斯之后最会讲故事的科学作家 神经可塑性领域不可取代的经典科普作品 讲述该领域科学家及患者有趣迷人的奇迹故事 台湾著名脑科学专家洪兰　翻译导读 美国著名医学作家奥利弗·萨克斯、果壳网CEO 姬十三　强力推荐 《最强大脑》科学评审魏坤琳、安人心智科学总监 阳志平　倾情作序 奥利弗·萨克斯博士　20世纪最伟大的医学作家，《错把妻子当帽子》作者 他以引人入胜的故事叙述手法，描绘了大脑是如何拥有惊人的力量来改变自身结构，修正最具有挑战性的神经状况。道伊奇的书出色而充满希望地描绘了人类大脑无限的适应性。 洪兰　台湾著名脑科学专家、教育家 希望本书能带给父母、老师、病人及所有人一些正确的大脑观念，让大家知道我们的脑是如何运作才产生我们的行为的，从而保护自己的大脑，让大脑为我们工作得更久。 姬十三　果壳网创始人、CEO 这本书带你了解“大脑可以改变”，学习“大脑如何改变”，告诉你可以成为一个多么有能耐的自己。 魏坤琳　北京大学心理学系副教授、博导，江苏卫视《最强大脑》科学评审 本书是讲述神经可塑性的经典科普书，自出版以来，一直没有其他书可以动摇它的地位。作者诺曼·道伊奇以其精湛的叙述技巧，将曲折的真人真事与科学知识融为一炉，浑然一体，既提供了知识和趣味，又传达了意志和感动。 阳志平　安人心智科学总监 这是一本人类大脑可塑性研究先驱与翘楚的故事书，正是让我们用触觉看到世界的巴赫-利塔这类先驱，使得我们正在成为来自地球的神。

4岁就会弹奏小提琴，童年时代写出多部名曲，只用一根弦也能弹完一首曲子， 瞬间记住几百个随机数字，开平方比计算器还快，一秒内说出某个日子是周几， 入行1年就获得世界跳高冠军，同时和26人下 盲棋，14岁即成为世界象棋大师 所有人都以为“杰出”源于“天赋”， “天才”却说：我的成就源于“正确的练习”！ 名心理学家艾利克森在“专业特长科学”领域潜心几十年，研究了一系列行业或领域中的专家级人物：国际象棋大师、顶尖小提琴家、运动明星、记忆高手、拼字冠军、杰出医生等。 他发现，不论在什么行业或领域，提高技能与能力的最有效方法全都遵循一系列普遍原则，他将这种通用方法命名为“刻意练习”。 对于在任何行业或领域中希望提升自己的每个人，刻意练习是黄金标准，是迄今为止发现的*强大的学习方法。这也是他首次出版的中文书。

人类与信息遭遇的历史由来已久。詹姆斯•格雷克笔下的这段历史出人意料地从非洲的鼓语讲起（第1章）。非洲土著部落在尚未直接跨越到移动电话之前，曾用鼓声来传递讯息，但他们是如何做到的呢？后续章节进而讲述了这段历史上几个影响深远的关键事件，包括文字的发明（第2章）、罗伯特•考德里的第一本英语词典（第3章）、查尔斯•巴贝奇的差分机与爱达•拜伦的程序（第4章）、沙普兄弟的信号塔与摩尔斯电码（第5章）。 但人类开始自觉地理解和利用信息始于克劳德•香农在1948年创立的信息论（第6、7章）。香农的信息论不仅推动了信息技术的发展，也引发了许多学科的信息转向（第8章），改变了人们对于诸如麦克斯韦妖（第9章）、生命的编码（第10章）、模因（第11章）、随机性（第12章）、量子信息论（第13章）等的理解。部分科学家甚至认为，构成世界的基础不是物质，不是能量，而是信息。正如物理学家约翰•惠勒所说，“万物源自比特”。 现如今，信息如洪流般淹没了我们，使我们深陷信息焦虑、信息过载、信息疲劳的困扰。但回顾历史，这并不是件新鲜事，人们也总是能想出应对手段。维基百科（第14章）、Google（第15章）便是我们的应对之一。无论对于信息的未来持何态度，有一点是确定无疑的，即我们人类是信息的造物。 作为《混沌》、《费曼传》、《越来越快》、《牛顿传》等畅销书的作者，格雷克不仅在书中细致还原了历史细节，通俗解释了各种理论，还生动刻画了几位不为大众所知的人物：可编程计算机先驱、超越时代的查尔斯•巴贝奇，第一位程序员、诗人拜伦之女爱达•拜伦，计算机科学之父、天妒英才的阿兰•图灵，以及全书的主人公、信息论之父克劳德•香农。

本书打破了神经生物学、计算机科学和认知心理学的边界，为我们揭示了人脑的自然学习法则，阐释了人脑的学习能力相较现行人工智能的优势，提出了高效学习的4大核心支柱。迪昂用丰富且富有创新性的实验及示例，将深奥难懂的认知与脑科学知识，以大众看得懂的方式娓娓道来。为人工智能、教育、医学领域带来关键应用指导，提供了一个再次激发人类潜力的学习方式。

究竟什么才是知识？ 知识从何而来？ 为什么有些信念的来源就是可靠的知识? 哲学家对知识的思考有哪些不同的答案呢？ …… 关于知识的问题，几千年来一直是哲学家思考的重点，他们彼此争论，寻求问题的答案。对知识的哲学研究就是认识论。在书中，你可以读到柏拉图、康德、笛卡儿等不同哲学家对知识的思考，重塑你对知识的认识，也能在外在主义、内在主义、怀疑主义、经验主义的理解中开启你对哲学的思考。 但你不要期待能在书中找到关于知识的最终答案，因为哲学中没有公认的答案。阅读本书时，最好的做法是试着自己评估每一种哲学立场，判断它是否正确。这不仅仅是一种本能反应，因为每一种立场都会伴随着赞成或反对的观点，这些观点都值得你自己去仔细考量，从而判断它们是否令人信服。你甚至可以添加一些自己的思考，享受一次令人兴奋的体验。 《人人都该懂的认识论》属于湛庐文化重磅推出的“新核心素养”系列图书之一。本系列图书致力于推广通识阅读，扩展读者的阅读面，培养批判性思考的能力。其中涵盖了哲学、心理学、法律、艺术、物理学、生物科技等诸多人文科学和自然科学的知识，其中《人人都该懂的认识论》从哲学的角度出发，对知识进行了一场哲学思考，可以帮助你更好地理解知识，探讨知识到底从何而来，开启一场对哲学的重新思考。

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。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。 作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够编写Python代码解决复杂的模式识别问题。 这是一本非常好的深度学习入门书，相信一定会得到大家的喜爱。 ——李航 字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监、ACL会士、IEEE会士、ACM杰出科学家 这本书从神经网络和深度学习的基本原理入手，详细地解释了神经网络和深度学习的核心概念，兼顾理论和实践，是深入了解神经网络和深度学习的一本好书。 ——马少平 清华大学计算机系教授、博士生导师 我从看完第1章开始就被其深入浅出的文字以及清晰的代码实现所吸引。我相信，这本书的正式出版一定会让更多的读者受益。 ——车万翔 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心教授、博士生导师 这是一本独特且有趣的神经网络入门书，其细致程度基本上做到了手把手教学，非常适合初学者。我期待这本书能照亮更多人的人工智能之路。 ——俞扬 南京大学人工智能学院教授、博士生导师 这是一位物理学家写的机器学习书，内容清晰易懂，对神经网络的描述也直观形象，非常适合用来入门神经网络和深度学习。 ——邱锡鹏 复旦大学计算机学院教授、博士生导师 这是一本关于神经网络和深度学习的“亲近”易读的书，它将带领你轻松入门人工智能世界。 ——张伟楠 上海交通大学计算机科学与工程系副教授、博士生导师 这本不可多得的好书通过丰富的示例和代码实践做到了知行合一。 ——王昊奋 同济大学特聘研究员、OpenKG联合创始人 这本量子物理学家笔下的好书以一个个生动的实例驱动你恨不得一口气读完！ ——徐涵 华为欧洲研究院高级战略规划经理

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

★ 世界范围内主要的人工智能玩家有哪些？ ★ 哪家科技公司在这场脑力与毅力的角逐中脱颖而出？ ★ 深度学习革命如何颠覆了整个人工智能领域？ ★ 人工智能还会经历第三次寒冬吗？ 长期以来，人工智能一直被视为一种遥远的未来技术，它是一个被委托给科学界边缘的项目，甚至在历史上两次走入绝境，陷入寒冬，直到一些孤注一掷的研究人员用一场新的变革打破了宁静——深度学习革命。 近年来，让人工智能受到全世界瞩目的高调事件，基本上都是基于深度学习的。比如，AlphaGo击败了世界围棋冠军，自然语言处理催生了智能语音助手，自动驾驶、人脸识别在世界范围内得到广泛应用，AI绘画更是以假乱真、火遍全球……可以说，深度学习已经浸入了我们的日常生活，从边缘走到了舞台的中心，正蓄势待发，即将掀起一场惊人的变革。 这是一本讲述人工智能，尤其是深度学习的历史与未来的书。在这本书中，作者讲述了一群将深度学习带给全世界的企业家和科学家的故事，从谷歌、Facebook、百度等大公司的决策者讲到学术界的领军人物——“深度学习三巨头”，再讲到DeepMind、OpenAI等知名实验室的开创者。读者可以通过这些人的故事，跟随现代人工智能的发展脚步，从人工智能研究的萌芽阶段开始，穿过两次人工智能的寒冬，一直了解到当下全新的前沿进展。通过描绘人工智能的发展脉络和各大科技公司在前沿趋势方面的布局，这本书阐释了人工智能如何走到了今天，以及它在未来将如何发展。 —— —— —— —— —— —— —— 编辑推荐： ★ 这是一本现在进行时的人工智能发展史，讲述了我们这个时代未被讲述的科技故事——深度学习革命及其背后的企业家、科学家如何穿越人工智能的寒冬，将深度学习带给全世界。这是一场科学研究与商业应用的互动游戏，是脑力与毅力的角逐，精彩纷呈，可读性强。 ★ 恰逢深度学习崛起十周年，全世界的大型科技企业摩拳擦掌，AI时代的科技竞争一触即发。AI领军人物、开创性会议、重大突破全公开。 ★《连线》《纽约时报》科技记者历时8年的调研与沉淀，采访行业相关400多人，深入挖掘深度学习短暂历史中的长期价值。地平线创始人余凯诚挚作序，尼克、李强、万维钢、沃尔特·艾萨克森等人鼎力推荐。

近些年，当人们谈论人工智能时，总热衷于讨论算法的优化、模型的迭代、算力的多少。人们不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而，这就是真的智能吗？<br /><br />科技界的一代传奇人物、计算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯在《千脑智能》中揭示了一种关于大脑和智能的理论——千脑智能理论，这将彻底改变我们对大脑和人工智能的未来的理解。<br /><br />就像人类最终不是通过模仿鸟类，而是通过理解空气动力学而发明了飞行一样，在我们改进机器和深度学习的同时，我们需要首先了解大脑是如何工作的。<br /><br />杰夫·霍金斯和他的团队发现，大脑使用类似地图的结构来建立一个世界的模型——不仅仅是一个模型，而是成千上万个我们所知道的一切的模型，也就是千脑智能理论。这一发现为创造机器智能提供了清晰的路线图。<br /><br />霍金斯多年深耕于大脑研究的领域，终于在这本书中给出了答案。