《深度学习-智能时代的核心驱动力量》

图书简介：

深度学习-智能时代的核心驱动力量

作者: [美]特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence Sejnowski）
出版社: 中信出版集团
副标题: 智能时代的核心驱动力量
原作名: The Deep Learning Revolution
译者: 姜悦兵
出版年: 2019-2
页数: 400
ISBN: 9787508698359
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关于作者，感觉这是我读过书里面 背景最深的作者了（IT类的书，其他的感觉没什么可比性），大佬身披各种光环，周围也是各种大佬。（简直有种要被马太效应按在地上的感觉。。。）

以下是作者的一点小简介:

• 特伦斯·谢诺夫斯基是世界十大人工智能科学家之一，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。
• 1986年，特伦斯·谢诺夫斯基就与2018年的图灵奖得主之一杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机

读书目的：

也顺便说一下，其实这本书不是自己买的，是从图书馆借的。
另外，也没有专门去找这本书，主要是想通过一本深度学习方面的科普的书来科普下，刚好遇到而已。
不过说真的，这本书看下来感觉还是不错的。（没写过博客，表达感觉有点生硬啊）
这个主要是书的作者在这方面的见识很广、层次很高吧。。。

大致内容：

整本书分了三个部分

第一部分：智能的新构想

第一部分先是介绍近几年"机器学习的崛起"，主要是AlphaGo、自动驾驶一类的技术这些近年因为神经网络而火起来的技术。

而关于神经网络，在1969年到20世纪80年代其实有一段“低谷期”，在此期间神经网络基本被遗忘，而人工智能在这段时期也没有太大的进展。。这部分在本书中分 “人工智能的重生”和“神经网络的黎明” 两章做了较详细的介绍。

此外，作者对生物学或者说生物神经学，特别是视觉神经比较有研究，第一部分后两张分别通过 “大脑式的计算” 和 “洞察视觉系统” 介绍了人类大脑的认知方式和视觉感知，已经突触升级对人工神经网络、视觉神经对图片识别启发

第二部分：深度学习的演进

第二部分主要介绍了深度学习领域里面几个比较关键的有突破性的技术，包括：语音识别的突破、霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机、反向传播算法、卷积学习、奖励学习（PS：汗，有些技术我听都没听过，，，要多学习了！！）

另外，第二部分最后还介绍了下“火爆的NIPS”（毕竟作者是改基金会的主席，，仰望ing。。。）

第三部分：人类，智能与未来

作者畅想（应该不算毫无根据的YY吧）了下未来的“智能时代”；

另外，也提出了几点比较关键的技术（可能也比较关心吧）比如算法驱动、芯片崛起、信息科学甚至还说了“生命与意识、“进化的力量””和“深度智能”（像个新词汇吧。。）这些有点超前（不大懂）的东西，顺便说一下，，我个人对这些内容也是挺认可的，所以整本书读下来算是一路上“志同道合”了吧。

收获和思考：

大致总结下，觉得这本书中有20%是介绍深度学习的历史的，30%是介绍深度学习的技术，有20%是介绍作者的个人社交和生活，有30%是介绍生物学的研究。。。（个人对种安排不置可否，毕竟生物学对深度学习是有指导意义的，作者的社交也算是在介绍这方面科学的顶层生态圈）
关于这本书，读完之后对人工智能领域稍微有点了解了，，只是书中的很多生物学的东西没有看的太认真（内疚ing。）

另外，，书中的第17章“进化的力量”中的最后两节“神经网络的寒冬”、“从深度学习到通用人工智能”这两张我的印象比较深。。
虽然马文·明斯基的《感知器》导致了神经网络发展停滞了二十年左右，但这或许也是马文·明斯基比当时的绝大多数人聪明，以致于没有人真正成功驳倒他。
还有就是，马文·明斯基说的通用智能一直也是我的疑问，，人类是怎样进行那么复杂的思考？怎样制造出和人一样思考的AI？

PS：
个人有一个拙见，，我感觉我们现有的计算机最多算是一维的生物，而想要用计算机进行模拟人类的在三维的世界中的思维和看法，个人感觉不太现实。或者说，即便实现了一些功能，也只是在一个很局限的领域或者只拥有一项很专一的功能，虽说当功能很多是，可以覆盖的领域也会扩广。但用一维点和线是不可能覆盖出一个完整的三维体的。

个人的评价：

个人觉得，不管是不是从事计算机领域，如果你对人工智能有兴趣，这本书还是值得读的。
但不觉得适合收藏，有地方借的话借过来读一次就好，，毕竟这类书很容易过时。

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