听书笔记之吴军

谷歌方法论

1.解决问题时，先梳理出各个因素在量级上的不同，然后把那些无关紧要的事情从TODO List上删掉。

2、人在公司的成就可以用一个简单的公式概括：成就= 成功率x事情的量级x做事的速度。要不断学习，转变自己的角色，提高事情的量级。

3、不要老想多做1%的事情，而要想着如何在更有影响力的事情中，参与1%。

1.世界上顶级的公司在招人时越来越强调一个人未来的可塑性，因为大部分公司招人是做未来的事情，不是重复过去的事情。

2.任何一个机器学习的过程，都是不断调整数学模型参数的过程，直到参数收敛到最佳点。每一次调整被称为是一次迭代，调整的幅度被称为迭代的步长。

3.粗调: 先确定大致范围，效率更高;精调: 缩小调整的幅度，精度高，准确性高。

人工智能能否威胁到人类

  接下来，我们总结一下人工智能的边界。

  1.世界上有很多问题，其中只有一小部分是数学问题; 2.在数学问题中，只有一小部分是有解的; 3.在有解的问题中，只有一部分是理想状态的图灵机可以解决的; 4.在后一类的问题中，又只有一部分是今天实际的计算机可以解决的; 5.而人工智能可以解决的问题，又只是计算机可以解决问题的一部分。

  我把这个嵌套逻辑画成了下面这张图

从图中可以看到，人工智能所能解决的问题真的只是世界上问题的很小一部分。对于人工智能来讲，我倒是觉得现在世界上没有解决的问题太多，无论是人还是机器(其实是它们背后编写程序的

1、图灵和常人思维方式的差别在于: 图灵是先找到极限所在，然后在极限里寻找具体问题的答案，而不是浪费时间去做那些试图超越极限的事情。

2、图灵机是一个数学模型，今天所有的计包括正在设计的新的计算机，从解决算机，问题的能力来讲，都没有超出图灵机的范畴。

3、人工智能所能解决的问题只是世界上问题的很小一部分。现在世界上没有解决的问题太多，要想办法解决各种问题，而不是杞人忧天，担心人工智能太强大。

图灵收到希尔伯特的影响

希尔伯特在1900年的巴黎国际数学家大会上，提出了23个重要的、根本性的数学问题(也被称为希尔伯特问题)。其中第十个问题讲的是这样一件事情，  “随便给一个不确定的方程，能否通过有限步的运算，判定它是否存在整数解?如果答案是否定的，那么就说明很多数学问题其实上帝也不知道答案是否存在。如果我们连答案是否存在都不知道，自然不可能去找到它。正是希尔伯特的这个提问，让图灵明白了计算机的极限所在。

  1970年，  前苏联伟大的数学家马季亚谢维奇从数学上解决了希尔伯特的那个问题。也就是说，的的确确有很多数学问题，上帝也不知道有没有答案，而且这样的问题比有答案的问题还要多得多。这件事情对人类认知上的冲击，远比在数学上的影响大，  因为它向世人宣告了很多问题无解。

第二个给予图灵巨大启示的人是他的精神导师冯.诺依曼。冯.诺依曼当时是普林斯顿大学的教授，而图灵是那里的博士生。图灵在读了冯.诺依曼的《量子力学的数学原理》一书后，意识到计算来自于确定性的机械的运动。至于21世纪的电子计算机，里面电子的运动其实等价于机械运动。图灵同时猜测人的意识来自于测不准原理，这是宇宙本身的规律。图灵从此得出结论，计算是确定的，而意识可以是不定的，两者不可能划等号。

很多人胡思乱想计算机是否有意识，其实早在80年前，图灵就感到两者是两回事，这就是任何计算机的边界。可以讲，没有来自希尔伯特和冯.诺依曼的启示，图灵很难在那么年轻的时候对计算机想得那么透彻。我们经常讲，  要和比自己强的人在一起，这一点很重要，因为只有这样我们的认知才能提升。反之，如果总是和臭棋篓子下棋，只能越下越臭。从图灵理解计算机本质这件事，希望能够给你一些启发，也希望你能有超出常人的认知。