自從谷歌研發(fā)的阿爾法狗(AlphaGo)對戰(zhàn)世界圍棋冠軍李世石并最終以4：1取勝，引發(fā)了全世界范圍的大討論，為什么一場圍棋比賽能引發(fā)如此廣泛的關注?

　　“人工智能”這個buzzword，常常會因為營銷或者新聞報道的需求而被賦予不同的含義，其外延有時等同于“機器學習”，有時不等同，所以最外圈的這個等號并不完全準確。不過在2016年被大家普遍討論的這些“AI”，可以認為基本上就是機器學習。內(nèi)部的四個小圈則是學術上有確定外延的四個概念，代表了當前最重要的四個問題領域，是需要明確的重點概念。

　　有監(jiān)督學習——讓機器觀測到一些輸入，并告訴機器在這些輸入下應該產(chǎn)生什么樣的輸出。機器通過這些數(shù)據(jù)學習出一個模型，之后給它新輸入的時候，它能夠根據(jù)模型預測應該產(chǎn)生什么樣的輸出。比如機器看到一個圖片，可以判斷圖片中的物體屬于哪一個分類。

　　無監(jiān)督學習——讓機器觀測到一些輸入，而沒有標準輸出，讓機器自行去總結(jié)這些輸入數(shù)據(jù)有什么統(tǒng)計特征，并生成有意義的產(chǎn)出。例如自動把大批文章聚成相似的幾類，又例如給計算機看一些小狗小貓的照片，讓計算機自動生成一些新的(與看過的相似但又不同的)小狗小貓的照片。

　　增強學習——讓機器觀測到一些輸入，并讓機器根據(jù)輸入做特定動作(action)。這些動作導致機器獲得收益或者懲罰(reward)。機器通過增強學習優(yōu)化它的動作策略(strategy)，使得它的.長期收益最大化。下棋就是這一類典型的問題，strategy就是行棋策略，reward就是贏棋。

　　深度學習——事實上不是一類問題，而只是一種方法，一種通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡來構(gòu)建上述三種問題所需要的模型的方法。

　　人工智能已經(jīng)來了，它就在我們身邊，幾乎無處不在。

　　人工智能技術正在徹底改變?nèi)祟惖恼J知，重建人機相互協(xié)作的關系。史無前例的自動駕駛正在重構(gòu)我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術領域進行大膽的嘗試。

　　不管怎么說，努力應變吧，這本書講得還算全面，算是一本入門圖書。

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