人工智能时代来！这10本入门书籍你读过几本？(税收方面的书籍,关键词优化)

随着国际发展，人工智能毋庸置疑是新时代的热词之一，在普通高中课程方案和课程标准（年版）中也有看到：在信息技术、通用技术、数学等课标中，要求学生学习了解物联网、人工智能（AI）、大数据处理等内容，特别强调创新精神、逻辑思维能力、实践能力的培养。

科技进步，淘汰的是落后的生产力。一方面，我国在人工智能技术目前还处于初级阶段，另一方面，我国人工智能教育起步也面临着重要的挑战。要发展，就要扎实人工智能教育基础，从娃娃抓起，今天三好老师向大家推荐10本人工智能入门书籍，很值得我们去学习了解！

人工智能入门必读的十本书

1.《三好创智编程》系列

本书是中国编程教育中唯一结合中高考考点的书籍，也是人工智能领域中的奇书，也是影响极其深远的著作。作者深圳市星道教育科学技术研究院，它以互联网+教育、人工智能、云计算为载体，以综合培养孩子拥有【好习惯 好成绩 好素养】为教育核心，本着全面贯彻国家《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》以及《中小学综合实践活动课程指导纲要》，《科教兴国战略》等教育理念，在全国首创以【软件+硬件+情景故事体+16大三好能力综合成长评价】为四位一体教学体系的三好创智编程课。

三好创智编程面向6-16岁孩子，配合人形机器人一起完成scratch、python的初级、中级、高级的人工智能编程教育课程，被指定为全国青少年机器人创客大赛图形化编程的标准平台，为孩子未来的教育孜孜以求，培养孩子16项学习能力评优，适应未来人工智能社会，决胜未来！

截止目前，三好创智编程全国加盟课程校区1500家，聚焦北大、清华、电子科大等高校教研工程师，成为全国50多家公立学校编程课程教学服务提供商，造福了千千万万家长与孩子。

2.《终极算法》

当今人工智能革命背后的驱动技术正是机器学习，而要想理解什么是机器学习，以及它将怎样影响我们未来社会，就需要读一读《终极算法》这本书。

当我们用手机输入汉字的时候，机器学习能动态联想出你最常用的词组；当我们打开微信扫描二维码的时候，机器学习程序正在帮助你快速地定位和识别；当你用美颜相机拍照的时候，机器学习帮助你优化照片；当你用淘宝购物的时候，机器学习在给你推荐商品。

我们已经生活在一个由算法掌控的世界中，这些机器学习程序能够聪明地适应我们人类的需要而发生改变，以至于它可以比人做得更好，比你更了解你自己。在《终级算法》中，全球著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯，为我们揭开了算法的神秘面纱，让我们一窥谷歌以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想，解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务，并提出了“终级算法”的设想，探讨了终级算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、以及想走在变革前沿的人来说，这是一本必不可少的思想指南。

3.《人工智能时代》

随着Alphago以4:1的大比分最终战胜人类，人类迎来了人工智能时代。我们很快就会与各式各样的智能机器共存。当机器人霸占了你的工作，你该怎么办？机器人犯罪，谁才该负责？人工智能时代，人类价值如何重新定义？

在《人工智能时代》一书中，智能时代领军人物、硅谷连续创业者杰瑞卡普兰指出：智能时代的到来，给人类社会带来了两大灾难性冲击：持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。而针对未来社会将要发生的这些问题，卡普兰在《人工智能时代》一书中从企业、税收和保险等机制上构建起了一个有益的经济生态，让社会中的每一个人都能从技术发展中获益。《人工智能时代》一书提出的建议和解决方案给遭遇挑战的人们更多抚慰和安全感！

4.《走近2050——注意力、互联网与人工智能》

我们将不得不面对这样的现实：我们的工作岗位将会越来越多地被机器所替代，那么这些丢掉工作的人们究竟能干什么？

《走近2050》这本书给出了非常有意思的答案——这些人只需要做一件事，就是给机器付出大量的注意力——因为注意力恰恰是机器不断进化的最终动力。未来的世界就像一款庞大的游戏，所有的人类活动将无法被去分成生产和消费，玩——持续不断地付出注意力的过程成为了终极的主题。大量的人工智能程序将会被设计出来以巧妙地引导和利用人类的注意力资源，从而使得每个人都开开心心地付出注意力，与此同时又推动了机器的进化。集智俱乐部的探索者们将引领读者走入注意力的世界，那里是互联网的引擎，那里是人工智能的发展方向。

5.《奇点临近》

奇点临近恐怕是关于未来人工智能最大胆奔放的预言。摩尔定律是计算机发展的一条规律，每隔十八个月计算机的各种性能就会翻倍。将摩尔定律外推，我们就会遇到奇点，即计算机运算能力最终超过人类的那个时间点。该书的作者库兹维尔引用大量的实例和数据佐证这样一种观察，并给出了骇人听闻的预言：机器终将超越人类。那么，奇点是否存在？机器是否可以超过人类？未来的人类将去向何方？所有这些问题都能在书中找到解读。

6.《情感机器》

在电影《机械姬》中，故事的主人公最终爱上了由机器虚拟出来的角色。那么，现实世界中的机器人和人工智能是否会有情感呢？未来的人类是否真的会同机器双双坠入爱河？人工智能之父，MIT人工智能实验室联合创始人马文明斯基带领读者进入到了情感机器的世界。他论证到，情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。

7.《图灵的大教堂——当人工智能之父与计算机之父相遇》

图灵的大教堂忠实地记录了那段激动人心的历史。我们会看到人工智能的思想萌芽是如何在那个名不见经传的小人物头脑中孕育而生，我们也将领略天才人物冯诺依曼是如何在谈笑风生中便设计出了最早的计算机体系结构的。在《图灵的大教堂》一书中，作者乔治·戴森着重介绍了一小群人，他们使用5千字节的内存（相当于现代计算机桌面上显示的光标所分配的内存大小），在天气预测和核武器设计方面，都获得了前所未有的成功。同时，他们还利用空闲时间解决各种问题——从病毒的进化到恒星的演变。戴森教授的叙述既具有历史意义，又富于预见性，为第二次世界大战后期数字宇宙的爆炸提供了新的且重要的信息。代码和计算机的兴起伴随着两大历史性的发展：生物学自我复制序列的破译和氢弹的发明。很具破坏性和很具建设性的人类发明同时出现并不是巧合。

8.《复杂——诞生于混沌与秩序边缘的科学》

尽管现在的人工智能已经取得了突飞猛进的发展，但它仍然是一种严重依赖于经验和试错的工程技术，而不是科学——因为我们尚不知道如何根据第一性原理推导出人工智能。那么，如果你想知道设计智能系统背后的困境是什么，就来读读《复杂》这本书吧。这是一部传记体的科普读物，记述了圣塔菲研究所——一座位于阿拉莫斯荒漠之上的学术胜地——的成长故事。复杂是横亘于生物、互联网、计算机、社会、经济各类系统之中的共有规律，也是我们打开生命之门，理解人工智能第一性原理的根本所在。我们将读到科学家是如何用简单的方程创造出古老的微型生物体，我们也将看到数十行代码是如何给虚拟的飞虫赋予生命。复杂既是横亘于我们人类和现实世界之中的隐形屏障，又是通向神秘的人工智能之门的必经之路。

9.《心智社会——从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读》

我们应该如何创造智能？人工智能之父马文明斯基提出了自己的观点，我们应该在机器人的头脑中创造一个社会，一个心智的社会。这是一种基于整体论的思想，即我们的大脑是成千上万不具备思维的小机器拼合而成的整体，正是这个整体才展现出了情感、思维、喜好、意识等高级智能现象。“没有心智社会就没有智能。智慧从愚笨中来。”

10.《科学的极致——漫谈人工智能》

这是一本爱智求真小伙伴们的集体智慧结晶。让我们忘掉大段大段的公式和调试不完的程序，从人类灵魂的最深处探索人工智能吧。我们究竟如何定义智能？意识和智能是什么关系？哥德尔定理是否早已经限制住了人工智能的可能？简单代码究竟如何创造复杂的生命和智慧行为？人工智能如何预报天气？我们怎样才能创建一个虚拟星球？从人工智能的历史，到小虫自动机模型，再到令人烧脑的哥德尔定理，书中没有华丽的辞藻和学术权威的架子，但却在字里行间渗透出那股热爱科学、乐于探索的赤子之心。正是这种骨子里的探索精神打动了杨澜姐姐，她在自己的人工智能读物清单中首推了这本书；也正是这本书打动了无数读者，使得它一版再版，并远销海峡的对岸。

拓展延伸——人工智能的历史和前景

谷歌总部高级工程师 王晶

提到人工智能，大家首先就会想到科幻电影里的人形机器人。但是人工智能要比人形机器人更广泛，正式的定义是：研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。人工智能界有两种观点：一种观点认为我们最终会造出真正能够进行推理和解决问题的智能机器——也被称为强人工智能。另一种观点则认为我们应该关注对人的特定功能的模拟——也就是所谓弱人工智能。强人工智能可以看作是进化的人，具有自主的意识。弱人工智能只是更加聪明的工具，但是不具有自主的意识。

人的智能是非常复杂的，至今我们也不是特别清楚智能是怎么产生的，但是我们可以大致将人的智能分为处理大量视觉信息的能力、语言沟通能力、控制自己行为动作的能力、决策的能力，人工智能就是从这几个方面来模拟人类的智能。

说到人工智能的历史，它诞生于1956年的达特茅斯会议，主要分为三个流派：一派崇尚的是逻辑主义，认为智力的本质是推理和证明。一派被称为连接主义，认为人工智能需要通过仿生学来实现。最后一派是行为主义学派，认为我们从模拟行为的路径来突破人工智能。

三个流派在过去的几十年里此消彼长。在达特茅斯会议之后不久就掀起了第一次人工智能热潮，这一浪潮由逻辑主义学派引领，主要成就是规则化的知识表示和定理证明。1958年，逻辑主义的先驱西蒙和纽厄尔（Simon&Newell）就乐观地预测计算机能够在十年内完成四项人工智能任务，即战胜国际象棋大师、发现和证明有意义的数学理论、谱写优美的乐曲和实现大多数心理学理论。

事实是，战胜国际象棋要一直等到40年后才由IBM的深蓝系统实现。计算机虽然帮助证明了一些数学理论，但是至今无法发现有意义的理论，而谱写优美的乐曲和实现心理学理论还非常的遥远。

由于逻辑主义长期无法突破重要人工智能问题，第一次人工智能浪潮渐渐冷淡下来。到了1970年代，连接主义兴起，掀起了第二次人工智能浪潮。这一时期最主要的成就是发明了感知器算法，用以模拟神经元的功能和反向传播的算法，用于解决多层神经网络的训练问题。

但是人们很快发现，当时的运算条件下，神经网络的深度不能很高，而浅层的神经网络只能解决非常简单的问题。到了1990年代，人工智能领域再次陷入低潮。到了21世纪，随着各种分布式计算框架的诞生和数据量的增加，深层神经网络的训练成为可能，这就催生了深度学习。深度学习引领了连接主义的复兴，同时，以强化学习为代表的行为主义也在兴起。在这两个因素影响下，人工智能领域再次复苏。谷歌的阿尔法围棋（AlphaGo）使用深度强化学习击败了人类最强围棋选手，就是这个时期的代表成就。

目前，我们处于以深度学习和强化学习为代表的第三次人工智能浪潮中。个人认为，这轮人工智能的兴起主要原因有两个：一个是计算机产业的发展提供了足够的计算力，使我们能够运行一些复杂的人工智能算法；一个是互联网产业的发展为人工智能提供了大量的训练数据。

在相当长时间内，人工智能都还会以专用的弱人工智能系统为主，所以不存在威胁到人类生存的问题。另外目前人工智能领域的突破主要是在工业界，存在重视实践、轻视理论的特点。人们对于许多算法为什么能够工作都不是特别理解，我相信在未来一段时间内，一定会有一个通用的理论框架来指导人们进行深度学习和强化学习的探索。人工智能会不断地进入人们的生活，尤其是当它与物联网和智能控制结合在一起的时候，将会代替非常多的重复性的人类工作。