《人工智能的进化》_精选读书笔记_700字

《人工智能的进化》_精选读书笔记700字

这本书其实并不是讲现在热门的人工智能的，如果想抄捷径的人可能会失望。感觉作者怎么说也是一个人工智能领域的大家。但实际上，Hector Levesque就是多伦多大学的一位教授而已，但他读过的书和做过的思考绝对是令人敬佩的。他对人工智能的理解更偏理论，也并不是一种急于应用的架式。这种态度在中国可能是难以想象的。

本书首先是一本关于AI的科普书。所以基本没有涉及具体的算法与技术环节。但非常难能可贵的正是这种对AI的思想发展的研究，用很简单的语言讲给大众。这种思维原创的思想，实际上应该是最重要和最宝贵的。比如，作者提到学生学到的数学知识分为两类，一类是计算规则，不需要有创造性的思考就可以做的，而这部分工作未来必被计算机所取代。我看国内重点教的也是这些所谓的基本功。二类是如何总结运用计算方法，从一个不显著的问题转化为一个可以用数学演算的框架。这部分才是创造性工作之所在，然而国内很少有人可以教。

其次，Levesque教授是作符号推理等研究的，这个领域早年是人工智能的显学所在，现在看也仍然是人工智能中最成体系、最有框架、最有前景的领域。书中，Levesque教授讲到了西方伟大的数学传统，讲到了莱布尼茨对符号推理的理解；讲到了西方哲学里对知识的重视和知识体系在人类智能中的核心作用。对于神经网络所取得的成就，作者并没有太多的溢美之词，只是平淡地提到了同事Hinton的工作。从内心里，Levesque教授没准儿是鄙视神经网络的。他认为人类不可能通过学习神经元的工作机制而解开人工智能之迷，但可以使用一般化了的方法去破解智能的本质，就像人类不必复制出复杂的鸟翼而用一般的飞行原理造出了飞机一样。而人工智能要想往前走，可能不去做符号抽象和逻辑推理也是看不到前景和希望的。