作者：佩德罗·多明戈斯

算法已在多大程度上影响我们的生活？购物网站用算法来为你推荐商品，点评网站用算法来帮你选择餐馆，GPS系统用算法来帮你选择好的路线，公司用算法来选择求职者……当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。什么是终极算法？机器学习五大学派，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。你为什么必须了解终极算法？不论你身处什么行业、做什么工作，了解终极算法都将带给你崭新的科学世界观，预测以后的科技发展，布局未来，占位未来！

终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界在线阅读地址

终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界 读后感 第(1)篇

浅谈人工智能：人的智慧和人工智能

究竟什么是人工智能，什么是AI，接下来，我为大家解答分享几点见解。 媒体上几乎每天都有AI和人工智能的词汇，总给人一种深奥神秘的感觉。人工智能顾名思义就是人类制造的智慧，英文叫Artificial Intelligence（AI），所以人工智能=AI。

那么问题又来了，智慧究竟是什么？我们要以何种方式去制造智慧？要回答这个问题，就必须从人与人造物的 区别和人的智慧说起。

对于人工智能的研究人员来说，目标并不是研究人类智慧的来源，而是以工程技术手段制造出类似人类智慧的 产品。

有人认为人类和人工智能最大的差异是，肉体和的有无，我觉得其本质的差异还是意识的具备与否。

人类可以通过身体获得外界资讯。透过感觉器官，我们可以感觉到声音、外观、触感、气味等，让我们觉得舒服或者讨厌，进而产生感情。

虽然人工智能并没有人类的身体，但是它具有各种各样的触觉设备——传感器，因此也可以像人类一样通过感觉器官来积累经验，也可以借此获得知识进行深度学习。

到目前为止，人工智能还必须依赖人类，将人类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤等感觉器官...获得的外界资讯，以某种形式”输入“到人工智能系统，人工智能才可以加工和处理这些信息。 

英国数学家，Dr.Wu 认为二十世纪最聪明的人三个人（爱因斯坦、图灵、冯诺依曼）之一的艾伦.图灵（Alan Turing：1912-1954）定义了一种方法，来判断人工智能是否成功，这种方法是：和自己对话的对象是人类还是人工智能？

这种方法就是大名鼎鼎的图灵测试。

只要三成以上的研究员将人工智能误以为是人类，就算通过图灵测试。

但是由于计算机很难做到与人类接近的对话，所以很长一段时间都没有任何人工智能通过图灵测试。反而人类在不断学习计算机语言，这就是大量程序员的工作，和计算机对话。

图灵测试又叫做模仿游戏‘Imitation Game’，一部描绘图灵一生的自传电影一样也叫模仿游戏，我觉得很好看哦，感兴趣的书友可以搜索看看。 Imitation 即为模仿。

“思考”，大多数人会想到计算，应该是人工智能的专长。但事实上，要想像人类一样思考其实是一件非常困难的事情。

人工智能需要以各种输入数据案例为基础，通过这些数据案例获取经验和知识，然后进行预测和判断。如果输入的案例太少，就无法做出判断。 情况相反，人类即使遇到过去未曾遇到的状况，也可以以弹性的方式面对各种状况。 

终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界 读后感 第(2)篇

妈蛋，没怎么看懂。。。。。。

机器学习主要有5个学派，我们会对每个学派分别介绍：符号学派将学习看作逆向演绎，并从哲学、心理学、逻辑学中寻求洞见；联结学派对大脑进行逆向分析，灵感来源于神经科学和物理学；进化学派在计算机上模拟进化，并利用遗传学和进化生物学知识；贝叶斯学派认为学习是一种概率推理形式，理论根基在于统计学；类推学派通过对相似性判断的外推来进行学习，并受心理学和数学最优化的影响。在构建机器学习的目标推动下，我们将回顾过去100年的思想史，并以新的观点来看待这段历史。

符号学派用的是准确度或者信息增益。联结学派利用的是连续误差测量，例如，平方误差，这是预期值与真实值之间差异的平方的总和。贝叶斯学派利用的是后验概率。类推学派（至少是支持向量机这种类型）利用的是边界。

符号学派的特色搜索算法是逆向演绎。联结学派的是梯度下降。进化学派的是遗传搜索，包括交叉和突变。贝叶斯学派在这方面不同寻常：他们不只是寻找最好的模型，而是寻找所有模型的平均值，由它们的可能程度来权衡。为了有效进行加权，他们利用诸如MCMC之类的推理算法。类推学派（或者更准确地说是支持向量机）利用约束优化来找到最佳模型。

终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界 读后感 第(3)篇

一本人工智能方面的科普书，还有有点小难读懂，这本书介绍了机器学习的五种主流算法，然后作者想通过对这些算法的介绍带领读者去寻找人工智能的终极算法，当然目前是不存在的，最后有一些对未来人工智能应用方面的畅想，不得了不得了。未来可能是个充满模型的社会，对人工智能可能在这个方面应用的构想厉害了，未来每个人，每个团体都会在网上生成一个模型，你想找对象，你的模型就会在极短的时间内跟所有人的模型配对，为你挑选出最合适的约会对象。你想找工作，你的模型会找所有公司的模型去面试，为你挑选出最适合你的工作，定制化的个人数据模型，将会是你最好的私人秘书。