文末送书 | 彻底了解什么是人工智能

在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。

人工智能大体上可以分为 3 类：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。

01

弱人工智能弱人工智能（Weak AI）

也被称为狭隘人工智能（Narrow AI）或应用人工智能（Applied AI），指的是只能完成某一项特定任务或者解决某一特定问题的人工智能。

苹果公司的 Siri就是一个典型的弱人工智能，它只能执行有限的预设功能。同时，Siri 目前还不具备智力或自我意识，它只是一个相对复杂的弱人工智能体。

02

强人工智能强人工智能（Strong AI）

又被称为通用人工智能（Artificial General Intelligence）或全人工智能概述，指的是可以像人一样胜任任何智力性任务的智能机器。这样的人工智能是一部分人工智能领域研究的最终目标，并且也作为一个经久不衰的话题出现在许多科幻作品中。

对于强人工智能所需要拥有的智力水平并没有准确的定义，但人工智能研究人员认为强人工智能需要具备以下几点：

• 思考能力，运用策略去解决问题，并且可以在不确定情况下做出判断；

• 展现出一定的知识量；

• 计划能力；

• 学习能力；

• 交流能力；

• 利用自身所有能力达成目的的能力。

03

超人工智能

哲学家、牛津大学人类未来研究院院长尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）把超级智能定义为“在几乎所有领域都大大超过人类认知表现的任何智力”。

超人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI）正是超级智能的一种。首先，超人工智能能实现与人类智能等同的功能，即可以像人类智能实现生物上的进化一样，对自身进行重编程和改进，这也就是“递归自我改进功能”。

04

人工智能三大主义简要回顾

人工智能的发展历史，我们会发现它主要由 3 个方面相互交织发展：符号主义、连接主义和行为主义。

1. 符号主义

旨在用数学和物理学中的逻辑符号来表达思维的形成，通过大量的“如果 - 就”（if-then）规则定义，产生像人一样的智能，这是一个自上而下的过程，包括专家系统、知识工程等。

2. 连接主义

主张智能来自神经元之间的连接，它让计算机模拟人类大脑中的神经网络及其连接机制，这是一个自下而上的过程，包括人工神经网络等。

3. 行为主义

指的是基于感知行为的控制系统，使每个基本单元实现自我优化和适应，这也是一个4 第 1 章自下而上的过程，典型的代表有进化算法、多智能体等。由这 3 个方面构成的人工智能设计模型如图 1-1 所示。

机器学习与深度学习我们在前文介绍了人工智能的定义以及基本概念，下面将介绍人工智能发展的主要分支：机器学习和深度学习。

05

机器学习与深度学习

人工智能发展的一个很重要的分支便是机器学习，由人工智能的连接主义发展形成的一个重要领域分支，它的核心目的是让计算机拥有像人一样的学习能力。

而在机器学习中的一个庞大分支就是神经网络，严格来说深度学习属于机器学习的一个类别，但是随着近年来深度神经网络的发展，特别是深度学习应用范围的不断扩展，深度学习已经成为机器学习领域的一个重要部分。

今天，给大家推荐一本书《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》

国内第一本讲自动化机器学习（AutoML）和自动化深度学习（AutoDL）的正式出版物，作者为平安科技副总工程师兼 AutoML 团队负责人。

现在通过【华章鲜读】购买（7折69.3元包邮，原价99元），不仅可以获得纸质书+电子书+作者准原稿，还能享受入库即可发货的优势，比京东和当当快一周。

扫描下方二维码即可尝鲜订阅

▼

这是一部从基础理论、核心原理、前沿算法等多个维度系统、全面讲解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元学习的著作。本书得到了IEEE Fellow/ACM杰出科学家/香港科技大学教授杨强教授、腾讯AI Lab副主任俞栋、美国佛罗里达大学教授李晓林等8位来自企业界、学术界和媒体界的资深专家的一致好评。

它既能让新人理清AutoML的脉络，快速上手机器学习，又能让有经验的读者全面掌握AutoML的知识体系，工作变得更高效。

全书共14章，逻辑上分为四部分：

第一部分（第1~2章） 人工智能基础对人工智能、自动化人工智能的重要概念、发展历程及现状、适用场景、主要的工具和技术等做了全面的介绍，并引出了人工智能技术未来的发展方向——AutoML，这部分是阅读本书的基础。

第二部分（第3~6章） AutoML主要讲解机器学习和自动化机器学习，核心是AutoML，包含自动化特征工程、自动化模型选择和自动化超参优化3个方面的内容。

第三部分（第7~13章） AutoDL主要讲解深度学习和自动化深度学习，重点讲解了AutoDL的原理、基于强化学习的AutoDL、基于进化算法的AutoDL、AtuoDL的高阶知识、自动化模型压缩与加速，以及各种核心算法和前沿算法。

第四部分（第14章） 元学习元学习是人工智能的理想目标，这部分对元学习的概念、流程和各种主流的学习方法都进行了详尽的介绍。

活动参与方式：畅所欲言，在留言区聊聊机器学习

点赞数最高前 5 名将赠送《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》纸书一本，共送出 5 本。

活动时间：即日起截止 8月23日 中午12:00

中奖领取方式：点赞数多的前 5 名，小编会私信各位详细地址来给您寄送纸书

#急于购书的朋友也可以点击阅读原文预售购买#