《人工智能商》：谁掌握了人工智能时代的思考方式，谁就掌握了未来
文/石墨杨（shimoyang11）
在未来的某一天，在马路上将会有自动驾驶汽车穿梭前行，在工厂里将会有不知疲倦地运转着工业机器人，在线电商将能够精准地为您推送所需商品，在社交平台上将能够帮助您发现志同道合的朋友……
人工智能商 这本专著是由尼克·波尔森与詹姆斯·斯科特共同撰写的科普著作。它不仅讲述了科技故事的本质内涵,还展现了推动人类文明进步的核心力量。在这部著作中,这些人物所处的时代远在现代之前,并不关注于当前的社会发展,而是在默默解决着当时遇到的数学与数据难题,并不意识到自己的工作将对未来产生深远影响。然而这些早期科学家并不清楚他们的工作如何将深刻影响未来社会的发展进程,并因此错过了许多重要的历史机遇。
通过阅读这个故事, 你能够 grasp 人工智能的概念、起源和发展历程, 以及在日常生活中的重要价值。
在人工智能时代不可小觑的竞争态势下，全球各企业界已投入大量资源进行技术的研发和竞争。认知与应对人工智能的技术发展直接关系到人类社会的生存质量。这种认知与应对便被定义为"AIQ"这一概念，在学术界也被称为"人工智能商"。
人工智能到底是什么意思？
当你听到“人工智能”时，不要想到机器人。你应该把它看成一种算法。
算法由一系列明确的步骤组成。这些指令极为清晰，并且即使简单的机器也能遵循。（你可能听说过下面这个笑话：一个机器人被困在浴室里出不来是因为洗发水瓶身上的指示是：“冲洗。”）虽然不具备高深的智慧，但算法仍然能够出色地完成特定任务如对数组排序或搜索可爱的动物图片等。不过，在某些情况下你必须将多个算法巧妙地结合在一起才能构建出智能系统如人工智能系统使其在某个领域展现出智能行为。
例如，在向像谷歌Home这样的数字助理提问时，“奥斯汀最好的早餐玉米卷饼在哪儿”这样的问题是一个常见且有效的做法。这种类型的问题通常会触发算法的一系列连锁反应。
一个算法将原始声波转化成数字信号。
另一个算法将这个信号转化成一串英语音素，即独特的
听觉感知：“brek-fust-tah-koze”。
下一个算法将这些音素划分成词语：“breakfast tacos”。
这些词语被提交到搜索引擎 — 搜索引擎由大量算法组成的集合体，能够响应并解析搜索请求，并给出结果或反馈。
另一个算法将这种回答转化成清晰的英语句子。
最后一个算法以听上去不像机器人的方式表述这个句子：
“奥斯汀最好的早餐玉米卷饼在杜瓦尔街的胡里奥餐厅。您需要导航吗？”
可以说人工智能就是解决各种复杂问题的核心技术。所有的人工智能系统都遵循一种统一的处理流程。无论是自动驾驶汽车还是自动黄瓜分拣机软件,这种处理流程会通过接收特定领域内的数据来进行处理,并经过一系列计算步骤从而得出预测结果或做出决策。
具有两个显著特点的算法构成了人工智能的基础。这些算法处理的对象多为随机性和不确定性。另一个关键特点是人工智能系统能够自主学习并掌握一系列指令序列，在训练数据的基础上不断优化其操作逻辑。相比之下，在传统的计算模型中，默认情况下程序需根据预先定义好的规则运行。
在人工智能领域中不仅指导算法确定目标方向而且还能帮助算法通过数据和概率规则来优化决策过程
我们是如何走到今天的？
如今的自动驾驶汽车与家庭数字助理等现代人工智能系统被视为新兴领域。然而你可能会感到意外的是尽管如此人工智慧的核心概念却具有悠久的历史。许多相关的思想早在几个世纪前就已形成人类社会早已将这些智慧应用于实际问题。以自动驾驶汽车为例谷歌第一款自动驾驶汽车于2009年首次亮相而在第三章你会发现其中一些基本原理可追溯至18世纪50年代一位长老会牧师所著之书——值得注意的是近五十年前一位数学家团队正是运用这一思路巧妙地解答了冷战期间最具影响力的谜题之一
另一个实例是图像分类系统，在脸书上自动给朋友贴标签的软件应用。
以语音交互系统为例，在人工智能领域这是近年来的重要突破之一。
仅列举了几个案例以作示范作用, 但这些案例却揭示了一个令人瞩目的现象: 在探索人工智能领域的各个方面, 都存在着已经被长期深入研究的思想基础. 其本质问题在于, 为何如今才开始真正发展出这一技术, 而其未能在历史上更早时期得到广泛应用的原因何在. 解释这一深层原因, 我们必须深入分析通过引入三大关键技术创新, 将这些宝贵思想带入新时代的可能性.
第一个推动人工智能发展的核心力量是计算机技术在过去几十年中的指数级增长趋势，这一现象通常被称为摩尔定律。我们可以用汽车的发展历程来作类比，在1951年时，尤尼瓦克超级计算机在每秒能够完成2000次运算的同时，在当时最快的汽车之一——阿尔法罗密欧6C的时速可达180公里。之后两者都持续加速发展。然而如果我们将这种加速模式直接应用到当前 cars上，则未来 cars的速度可能会达到光速附近的速度
The second catalyst for artificial intelligence is the new Moore's Law : As human information becomes increasingly digitalized, the amount of available data has exploded. The Library of Congress alone stores 10 terabytes of data, whereas companies like Google, Apple, Facebook, and Amazon collectively gathered approximately twelve thousand times that volume in just one year in 2013. Moreover, from an internet perspective, this is a phenomenon of the past generation. The rate at which accumulated data accelerates surpasses that of the Apollo rocket project by a significant margin. In 2017 alone, YouTube uploaded more than 5,400 hours of video every minute, while Instagram published over one hundred million photos daily. The more data there is, the smarter the algorithms become.
第三个支撑人工智能的因素是云计算。
消费者几乎未察觉到这一趋势的存在；但这一趋势对人工智能领域带来了深远的影响。若要自行构建人工智能系统，则需投入大量资金与专业人才；许多个人及小型企业因高昂的成本而望而却步。然而，在微软Azure、IBM以及亚马逊WebServices等平台的帮助下；固定成本被转化为可变成本；这使得大规模数据分析与存储的整体支出比例大幅下降。
当我们将这些重要趋势进行融合并综合运用时——高性能处理器、海量数据、云计算体系以及关键创新思维——人工智能在解决实际问题方面的需求与能力将呈现爆发式的提升
人工智能会释放出大量时间资源的同时也会消耗大量的劳动力资源。了解人工智能运行的基本逻辑方能让你真正享受到便利而非因担忧被取代而过度紧张。这种思维方式并非现代产物其实源自远古时期其核心机制即为"算法"而其理论基础则建立在数学与统计学等学科之上
此书通过七个生动的故事深入探究人工智能的基本思想，并仅依赖初中数学知识就能理解其核心原理。书中深入而简洁地揭示了这一领域的本质与关键点。读完这些故事后不仅能够掌握其概念与技术发展脉络，并且对其在日常生活中的应用价值与深远意义也有清晰认识。这些内容构成了"AI and Society"（IAQ）的基础框架与完整说明。
如麻省理工学院媒体实验室数字货币计划高级顾问麦克·凯西所言：波尔森与斯科特带领我们深入探索人工智能与数据科学的核心奥秘，在此过程中使我们认识到大多数算法背后的深层逻辑——它们本质上是人类为了寻找解决问题的方法并努力改善世界而开发出来的工具。本书为我们描绘了一个充满希望的时代图景，在这个时代中计算机渗透到生活的方方面面并展现出彻底的力量与影响力。它传递出积极展望并激发读者对未来充满信心
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