书籍介绍
这本书最耐人寻味的地方，恰恰是它的「不彻底」。多位读者指出，它面面俱到却处处浅尝辄止——因为一旦深入，就会滑入无趣的技术细节，而人工智能这个领域本身「纠结而鸡肋」，作者选择诚实地停在门槛外，而非硬闯进去。于是它更像一份由集智俱乐部成员撰写的「观星图」：从图灵、哥德尔的古老追问，到符号、连接、行为三大学派，再到深度学习与群集智能，把一条思想脉络铺陈给你看，却不替你做出结论。它的价值不在教你掌握AI，而在让你理解「为什么这个问题如此难」——当读到「每时每刻的人已不再是它自己」这类段落时，那种醍醐灌顶的快感，正是本书最稀缺的东西。适合想要建立全局视野、却厌倦了公式罗列的人。
作者简介
集智俱乐部（Swarm Agents Club，简称“SA Club”）
成立于2008年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者组成的团体。倡导以平等开放的态度、科学实证的精神进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。
口号：让苹果砸得更猛烈些吧！
使命（目标）：营造自由交流学术思想的小生境，孕育开创性的科学发现。
网址：http://www.swarma.org
公共微信号：swarmagents
AI导读
核心看点
- 集智俱乐部成员跨学科探讨AI发展史与前沿理论
- 涵盖图灵机、深度学习、自然语言处理及群集智能
- 从计算理论到通用人工智能，解析智能本质与边界
读者共识
- 作为科普读物能开阔眼界，但深度有限，非技术手册
- 内容涵盖面广但略显松散，部分章节晦涩难懂
- 集智俱乐部学术氛围浓厚，展现了科学探索的热情
精彩摘录
- "一个写出就不再变化的固死的程序不可能超越图灵计算的限制，然而如果一个程序每时每刻都变化得不是它自己了。那么这个程序就能够超越图灵计算。联系到人这个个体，我们就能得到：因为每时每刻的人都已经由于细胞的变化而变得不再是它自己了，所以人是超越图灵计算的。"
- "人脑实际上并不是存储全部的信息，而是在编码的时候就进行了压缩，无用信息被忽略掉了，而且在海马作用下，信息被广泛地加以连接，这些都提高了提取的准确性。。。。深度学习还远没有达到完美的境界，特别是在如何利用先验信息方面，甚至不知道“学习”到的特征的物理和心理含义，而且结构的优化也没有系统的理论指导。不过人类自然选择也没有，更多是时间出来的。"
- "自私程度较低的种群，很容易被自私程度较高的个体入侵，从而导致种群的自私程度增加。而自私程度较高的种群，很难被自私程度较低的个体入侵。"
- "真实的世界是在无数的层次上运行着的。"
- "1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（John MaCarthy）、马文·闵斯基（Marvin MInsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）、艾伦·纽厄尔（Allen Newell）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon）等科学家正聚在一起，讨论一个完全不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其它方面的智能。"
- "从早期的哥德尔、图灵等人的研究到“人工智能”一词的提出，再到后期的人工智能三大学派：符号学派、连接学派和行为学派，以及近年来的新进展：贝叶斯网络、深度学习、通用人工智能；"
目录
用户评论
作者之一是个美眉，我认识
科普，就是不够深入。部分章节有些散。
对人工智能的介绍，对人工智能更深层的本质的探索，对于集智的介绍，对于智能技术的一些介绍，作为科普入门，还是可以一读，友情推荐，强烈推荐。
大体不错，但是其中若干章有点跑偏，譬如罗列公式却不给出参数的意义。。。这种写法其实就没打算让读者看懂。
很有意思，但是没读完。比较费脑筋，时间不够用。
说实话，因为充斥着大量的人名、数学公式，对我这种文科生来说，理解真的困难。但没关系，看整体就好，个别章节相对通俗，就看细一些，还是得到了很多启发，也做了笔记。哈哈
团队不错。但写作目标感差了点，只是平铺直叙了一些信息，没有指向性，就读得很累。
果然每一章节的内容和风格都不太一样、毕竟每一章的作者都不同。 印象比较好的篇章是 第二章、第五章 和 第九章。第二章讲图灵机和可计算性、最后所说“固死的程序不可能超越图灵计算的限制” 印象深刻，第二章整体都比较通俗、以小见大。第五章 有其特别之处、相比其他章节这一章的行文有更深的见解、对简单性原则的论述有所收获、值得读两遍。第九章，的流网络突破维度限制的规律、这个知识点有些让人震惊。其他章节、或许由于看过一些类似的科普书，没有太大惊喜。第三章从零开始的计算机系统 vs《通灵芯片》、第四章永恒的金带 vs GEB 、第十章 vs 《数学之美》、第9～12 vs 《复杂》和《数字创世纪》，内容有些相似。总体来说 、少部分章节还行。
@2018-06-05 02:31:28
科普方面的人工智能历史、计算理论、人机互动和群体智能还是比较好理解的，但是后面大部分开始从理论深度，计算理论的前沿开始深挖，里面涉及算法逻辑的理解甚至编程，这从一个非专业人士的角度来看，只能说水平有限，理解起来比较费劲了
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