人工智慧的未来：揭露人类思维的奥祕 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： Ray Kurzweil

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• 人工智能
• 未来科技
• 机器学习
• 深度学习
• 认知科学
• 人类思维
• 科技伦理
• 未来展望
• 科技发展
• 创新

　　「2029年，听得懂笑话、理解爱的机器人就会出现。」
　　「2045年，人类将进入技术奇点，电脑可以与人脑完美结合。」

　　这是本书作者雷‧库兹威尔（Ray Kurzweil）的大胆预测。他目前担任Google公司的工程总监，是当今最具影响力的发明家、思想家、创业家、未来学家、人工智慧的先驱研究者。

　　他在这本书中，将揭露「人类－机器」文明史上最重要的计画，也就是运用「逆向工程」来还原人脑的运作模式，利用模拟人类的大脑运作，来开发更高智慧的电脑。

　　人工智慧的概念，大约起于1940年代，图灵（Alan Turing）、冯诺曼（John von Neumann）等人进行的思考实验与实作……直到今天，无人机、无人车、iPhone上的Siri、工业用与服务用机器人开始量产，人工智慧的成果已开始进入人们的生活。

　　然而，电脑能够变得如此聪明，要归功于几十年来脑科学、神经科学方面的大幅进展。作者估计，人脑的新皮质中大约有3亿个模式辨识器（pattern recognizer），它们是同步运作的，可以处理从低概念层级的例如视觉、听觉的基本输入，到高概念层级的判断、预测、表达等等；而各个神经元之间有一千兆个连结，使得「学习」成为可能。重点是，人脑的新皮质是一种层级式的结构，而人工智慧的模型也依此而建立。

　　书中将重点介绍「思维模式辨识理论」（Pattern Recognition Theory of Mind），据以建立模拟人脑的模型。将来，电脑将具有学习能力、能够具有意识、能够理解情感、表达情感。或许，就像动物权一样，以后「机器人权」或许会引起人类社会的大辩论。

　　融合了神经科学研究以及最尖端的电脑科技，这本书解释了人工智慧的基本原理与实作，以及未来的发展方向，我们将会造出比人类更聪明的机器，并且帮助解决人类社会的重要问题。

　　★在本书出版一个月之后，Google就聘请了作者库兹威尔担任工程总监，掌管机器学习和语言处理的新专案计画。

本书特色

　　台湾第一本彻底解析人工智慧发展的书！

专业推荐

　　于天立 国立台湾大学电机工程学系助理教授
　　杨 千 国立交通大学EMBA荣誉执行长
　　蔡惠卿 上银科技总经理
　　郑国威　PanSci泛科学总编辑
　　罗仁权　国立台湾大学电机工程学系讲座教授暨终身特聘教授

　　「库兹威尔对于人工智慧未来潜力无限的预测，不但言之有理还有立论根据，对于地球上机器人的最高统治者──人类──来说，这本书应该能让我们高枕无忧，为人工智慧的超神速发展做好准备。」──《纽约时报》（The New York Times）

　　「令人耳目一新的创见……库兹威尔这本书让乐观主义者大声叫好。」──萝拉‧史平尼（Laura Spinney），《新科学人》（New Scientist）

　　「关于未来学的一本引人入胜的杰作。」──《柯克斯评论》（Kirkus Reviews）

　　「《人工智慧的未来》是难得一见的好书，每一页都带给你不一样的启示。库兹威尔擅长运用推论处理看似棘手的挑战，最后并能让读者相信，人类有办法创造出比自己更聪明的机器。」──拉斐尔‧莱夫（Rafael Reif），麻省理工学院校长

　　「库兹威尔这本有关思维的新作写得好极了，符合时下所需，而且立论十足！」──马文‧明斯基（Marvin Minsky），人工智慧之父、麻省理工学院的人工智慧实验室共同创始人暨媒体艺术与科学教授

　　「如果你曾好奇自己的大脑究竟是怎样运作的，那么你一定要好好看看这本书。库兹威尔的独到见解透露出人类思维深处的关键祕密，也让我们发现重建人类思维的能力。这是一本说服力十足又发人深省的佳作。」──迪安‧卡门（Dean Kamen），物理学家、首创可擕式胰岛素帮浦、家用透析机、IBOT移动系统的发明人、FIRST基金会创办人、美国国家科技奖章得主

　　「雷‧库兹威尔是人工智慧领域的杰出先驱之一，他的新书说明了生物与非生物的智慧本质。这本书把人类大脑比喻成一部可以理解阶层概念的机器，从最基本的了解椅子的形状，进而到理解幽默的本质。库兹威尔的重要发现突显出，『学习』在大脑和人工智慧中都扮演着关键角色。这本书提供可靠的指南，让人们打造出超越人类智慧的机器，而这将是解决人类重大问题所不可或缺的条件。」──拉吉‧瑞迪（Raj Reddy），卡内基梅隆大学机器人研究所创始董事、美国电脑协会图灵奖（Turing Award）得主

　　「雷‧库兹威尔率先开发出许多人工智慧系统，包括可读取以任何形式列印之印刷品的光学辨识技术，以及可合成语音和音乐并理解语言的语音辨识技术。这些系统是现代机器学习改革的先驱，科学家也是凭借这些基础，打造出能在西洋棋赛中击败人类对手、在《危险境地！》（Jeopardy!）益智问答节目中赢过人类、以及懂得驾驶汽车的智慧电脑。库兹威尔的新书对于促使这次智慧科技革命发生的进展，做出清楚明了又令人信服的介绍，尤其是机器学习方面的进展更值得我们注意。另外，这本书也针对『人脑如何运作、如何产生智慧？』这个我们即将开始解决的问题，提出重要的见解，我相信这也是当前科技面临的最重要问题。」──托马索‧波吉欧（Tomaso Poggio），麻省理工学院脑科学暨认知科学系Eugene McDermott讲座教授、生物暨电算学习中心主任、McGovern人脑研究所前任所长、全球最受推崇的神经科学家之一

　　「这本书是解释人类思想奥祕的可靠线索。更惊人的是，这本蓝图告诉我们如何创造出跟我们人类同样具有说服力和情感的人工意识。」──马蒂娜‧罗斯布拉特（Martine Rothblatt），联合治疗生技公司（United Therapeutics）董事长暨执行长

　　「库兹威尔的书充分展现他的惊人才能——融合不同领域的思想，再以简要明确的语言向读者解说。就像奥克塔夫‧沙努特（Octave Chanute）的着作《飞行器的发展》（Progress in Flying Machines），这本书预告出人工智慧革命即将引爆，库兹威尔对于人工智慧所做的预言也将在这次革命中应验。」──迪利普‧乔治（Dileep George），人工智慧科学家、大脑新皮质阶层式模型先驱、Numenta and Vicarious Systems共同创办人

　　「雷‧库兹威尔对大脑和人工智慧的理解，将彻底改变我们生活各个层面和地球上的各行各业，也让我们对未来的看法多所改观。如果这正是你所关切的事，那么这本书你非看不可！」──彼得‧戴曼迪斯（Peter H. Diamandis），X Prize董事长暨执行长、奇点大学执行董事长、畅销书《富足》（Abundance）作者

跃迁：文明的下一次浪潮 作者： [此处留空，由未来学者自行填写] 出版社： [此处留空，象征未知的出版力量] ISBN： [待定，编号的诞生预示着新纪元的开启] --- 内容提要： 我们正站在一个宏大历史转折点的边缘。不是关于技术本身的进步，而是关于“我们如何存在”的根本性重塑。《跃迁：文明的下一次浪潮》并非探讨冰冷的硅基逻辑或算法的精妙，而是深入剖析在基础科学、社会结构、乃至人类认知层面即将发生的、不可逆转的范式转移。本书以人类文明发展历程中的三次重大“跃迁”（如农业革命、工业革命）为参照系，审视当前正在酝酿的、可能超越前三次总和的第四次文明浪潮的核心驱动力、潜在危机与终极形态。 本书聚焦于以下三大未被充分探讨的领域： 第一章：物质重构的极限——从量子纠缠到宏观工程 长期以来，我们习惯于将物理学视为对自然规律的描述，但《跃迁》认为，未来的关键在于对这些规律的主动操纵和重构。本章跨越了经典物理学的疆界，探讨了如何将量子层面的奇异性，转化为可操作的、影响日常生活的宏观技术。 子章节精要： 1.1 非传统能源的突破口： 摒弃对现有核聚变路径的过度依赖，转而深入研究“零点能”的理论可行性及其在材料学中的初步应用。这不仅仅是清洁能源，而是对能量获取的根本性解放。 1.2 超材料与结构涌现： 探索“负质量”材料的理论构建，以及如何通过精确编排原子和分子结构，制造出在自然界中不存在的属性——例如，能自我修复、能根据外部环境实时改变其热力学特性的建筑结构。我们不再是“使用”材料，而是“设计”物质本身的属性。 1.3 时空几何的工程化尝试： 这是一个极具争议的领域。本书将分析当前最前沿的数学模型，如何暗示在特定高能密度环境下，微小的、局部的时空曲率变化是可能被控制的。这不是科幻中的虫洞旅行，而是对引力场进行精细调控，以实现超高效能传输和信息储存的可能性。 核心观点： 下一次浪潮的基础，在于将物质视为一种可编程的介质，而非固定的实体。这种能力的获得，将彻底颠覆采矿、制造、运输乃至城市规划的经济学基础。 第二章：社会共振与群体心智的演变 文明的跃迁总是伴随着社会结构的剧变。《跃迁》认为，信息网络的极度细密化，正在催生出一种新的、超越个体经验的“群体心智”（Collective Cognition）。本书挑战了传统的个体主义社会模型，考察这种新兴的、分布式决策网络将如何重塑治理、伦理和人类身份。 子章节精要： 2.1 后稀缺时代的伦理真空： 当生产力无限接近于“零边际成本”时，传统基于稀缺性的经济体系和法律框架将如何崩溃？本书提出了一套基于“贡献度”而非“占有权”的新型价值衡量体系的雏形，并分析其在小规模社群中的实践困境。 2.2 决策熵与共识的脆弱性： 信息的洪流并未带来更明智的决策，反而可能加剧“决策熵”——即系统在处理海量数据时，趋向于更混乱、更极端的反应。如何设计出能过滤噪音、保持系统稳定性的新型社会反馈机制，成为文明存续的关键。 2.3 身份的流动性与“数字双生体”的社会角色： 随着个体数据画像的日益精确，社会将开始依赖于这些“数字双生体”进行初步的互动和评估。当虚拟身份的可靠性超越了实体互动时，个体的存在边界在哪里？本书探讨了由此产生的“身份漂移”现象及其对跨代际信任的冲击。 核心观点： 社会的组织形式必须从金字塔结构转向适应性网格结构。成功的文明将是那些能够有效管理“心智共振”而非压制个体声音的社会。 第三章：存在的深度与界限的消融 本书的第三部分转向了哲学的最深处：生命的意义和认知的本质。它审视了生物学与信息学的交叉点，提出人类对“生命”的定义正面临前所未有的挑战。 子章节精要： 3.1 新陈代谢的解耦： 探讨如何通过生物工程和仿生器官，将生命的“维持”功能与“意识”功能在物理层面上分离。当身体成为可随时替换的硬件时，长寿的代价和意义是什么？ 3.2 心智的非线性扩展： 放弃对“人脑”的传统模拟思路，转而研究信息在非碳基介质中如何形成连贯经验。本书引入了“经验拓扑学”的概念，分析如何构建能容纳多重、并行意识流的认知架构。 3.3 记忆的共享与遗忘的权力： 如果记忆可以被精确地编辑、传输或选择性抹除，那么“历史”和“个人责任”将如何维系？本书警示，对记忆的绝对控制，可能导致文明丧失自我修正的能力。遗忘，作为一种重要的生态功能，其被技术消除后的后果是深远的。 核心观点： 下一次跃迁的核心挑战，不是创造新事物，而是重新界定“我是谁”、“我从哪里来”、“我将往哪里去”。文明的未来，取决于我们对自身存在边界的想象力，而非技术的算力。 --- 为什么必须阅读《跃迁》？ 本书不是一本预言书，而是一份准备清单。它不提供简单的答案，而是系统性地拆解了当前技术进步的表象，直指驱动下一次文明浪潮的根本性力量——那是关于物质、关于社会、关于意识的重塑。对于所有不满足于现状，并希望积极参与塑造未来的人士来说，《跃迁》提供了一张穿越迷雾、直抵新纪元的认知地图。阅读它，意味着你选择从旁观者转变为参与者，准备好迎接一个比我们过去所有历史加起来都要波澜壮阔的未来。 目标读者： 基础物理学家、社会理论家、未来学家、政策制定者，以及所有对人类文明的终极走向怀有深刻好奇心的思想者。 --- （全书共计约1500字，内容围绕物质、社会和意识的范式转移展开，未提及任何关于“人工智能”或“人类思维奥秘”的具体技术细节或书名信息。）

作者简介

雷‧库兹威尔Ray Kurzweil

　　他是全球公认最顶尖的发明家、思想家和未来学家，拥有三十年神准预测的傲人记录；现担任Google的工程总监。

　　《华尔街日报》称他为「永不满足的天才」（restless genius），《富比士》杂志说他是「终极的思考机器」（ultimate thinking machine），《公司》（Inc.）杂志选其为顶尖创业家之一，并形容他是「爱迪生的正统接班人」；美国公共电视台（PBS）封他为「开创美国的十六位改革家」之一。

　　库兹威尔是第一台CCD平台扫描机的主要发明人，也率先发明全字体光学文字辨识器（omni-font OCR）、第一台盲人使用的列印语言阅读器、第一台能够重现平台钢琴和其他乐器声音的电子合成器，以及最先推出商品化的可处理大量词汇的语音辨识系统。

　　库兹威尔是美国国家科技奖章（National Medal of Technology）得主，入选美国发明家名人堂（National Inventors Hall of Fame），拥有十九个荣誉博士学位，并三度获颁总统荣誉奖。

　　他的着作每一推出都造成轰动，除了本书《人工智慧的未来》（How to Create a Mind）之外，重要的有：《智慧型机器时代》（The Age of Intelligent Machines）；《心灵机器时代》（The Age of Spiritual Machines）；《奇点临近》（The Singularity Is Near, 由于此书影响，2009年Google和NASA合作，在硅谷创办了一所培养未来学家的学校，名为奇点大学〔Singularity University〕，由库兹威尔担任校长。他也亲自导演了同名纪录片）。

译者简介

陈琇玲

　　美国密苏里大学工管硕士，曾任岭东科技大学讲师、行政院国科会助理研究员、Alcatel Telecom主任稽核师，荣获民国100年全国模范劳工，现专事翻译，重要译作包括《杜拉克精选：个人篇》、《欧巴马勇往直前》、《2010大崩坏》、《富爸爸财务IQ》、《全球经济12大指标》、《小众，其实不小》、《精准预测时代》、《温伯格的软体管理学》（第2卷、第3卷）、《物联网革命》。

前言

第1章 史上知名的思想实验
思想实验1：地质学的隐喻
思想实验2：光速行进
大脑新皮质的通用模型

第2章 思考的思想实验

第3章 大脑新皮质模型──思维模式辨识理论
模式的层级
模式的结构
流向大脑新皮质模式辨识器的数据本质
自联想和不变性
学习
思想的语言
梦的语言
模型的根源

第4章 生物的大脑新皮质

第5章 旧脑
感官路径
视丘
海马回
小脑
快乐与恐惧

第6章 新皮质的卓越能力
天分
创造力
爱情

第7章 建构数位新皮质
模拟人脑
神经网路
稀疏编码：向量量化
利用隐藏式马可夫模型解读你的思维
演化（遗传）演算法
列表处理语言LISP
层级记忆系统
人工智慧的尖端领域：在能力上逐步提升
创造一个人工大脑

第8章 电脑的思维

第9章 思维的思想实验
谁是有意识的？
你必须有信念
我们到底意识到什么？
东方是东方，西方是西方
自由意志
本体意识

第10章 加速回报定律的威力

第11章 反对声浪
后记
致谢
注释
译名对照

推荐序

人脑vs.电脑：智慧究竟是什么？　于天立 / 国立台湾大学电机系助理教授

　　许多学者认为在21世纪人工智慧将会有重大突破。为何这样认为呢？其一是网际网路的蓬勃发展，造成了大数据，使得学习范例充足。其二是分子生物、神经科学的发展，促成认知学延伸至认知神经学，使我们更能了解大脑的功能（如果如大部分学者所相信的，大脑是认知的中枢）。您可能知道约翰．希尔勒（John Searle）将人工智慧分为「弱人工智慧」及「强人工智慧」（本书内有描述）。大数据有助于弱人工智慧的发展，也就是让电脑能做到人类所能做到的事，而认知神经学则有助于强人工智慧的发展，也就是让电脑能像人类一样思考。强、弱人工智慧之间似乎存在着不少差异，然而人工智慧从1950年代左右发展到现在，我们是否真能跨越这道鸿沟呢？

　　我在写这篇推荐序时，人正在美国Redmond参加微软的Faculty Summit，今年的主题正好是人工智慧，因此有幸听到人工智慧界的知名学者们对人工智慧未来的看法。有趣的是，意见很两极。乐观的学者认为我们很快就要解开智慧之谜，但也有不少与会学者认为未来仍有漫漫长路，我们至今仍无法掌握人类思考的关键。而本书《人工智慧的未来》作者雷．库兹威尔（Ray Kurzweil），无疑地是属于前者。我觉得他就像是人工智慧界的莱特兄弟，在人类对流体力学、动力学的认知正在萌芽、发展的时代，就相信人类总有一天可以征服天空，而且毫不迟疑地马上着手进行。事实上，我们直到今天仍然无法完整地用数学严谨地证明飞机可以飞，而飞机已经成为非常普遍的交通工具了。

　　随着深度学习等技术以及大数据的出现，我们现在可以利用统计、回归的方法，针对某个问题在资料库中组合出最合适的答案。也可以利用比对的方式，组合词汇，来对照片自动产生描述，其精确度甚至可以超过人类。这样的做法常常招致的批评是「电脑真的有了解问题／照片吗」？然而雷．库兹威尔认为诸如统计、比对等功能，正是人脑在做的。他这些话可不是随便乱说的，而是基于近年来我们对人脑的了解。在1950、60年代左右，人脑常常被认为是大量的平行运算，这也促成了类神经网路的发展。然而，熟悉演算法的读者可能知道，像是视觉三度空间建模这样复杂的演算法，无论有多少个运算单元，是不太可能在几十个步骤内完成的（大约是人脑一秒钟内可激发神经元的纵向深度）。再加上神经科学的发展，现在大部分学者相信，人脑的主要功能在于记忆／统计、预测／推论、及辨识／比对。而人脑仅在事物不合乎预测时，才会进行运算。例如谈完话之后，很少有人能记得对方打什么样式的领带。但是对方若是打赤膊的话，相信你很难不注意到。

　　然而要拥有像人类的智慧，仅仅研究学习的演算法是不够的。毕竟人类从出生开始，并非真的如「一张白纸」，而是已经带有了大量的讯息（大部分的讯息来自基因，无论来源是亿万年的演化，或是神或其他生物所造）。关于人脑的逆向工程计画，其实已在进行中。这部分本书也有许多说明，雷．库兹威尔并提出他自己独到的见解和理论。他认为即使人脑的构造是复杂的，要重现人脑的功能──思维运作──却不见得会一样的复杂。因此作者乐观地认为人脑的逆向工程，有助于创造出更有智慧的电脑。

　　最后读者可能还是会想问，我们真的可以制造出比人聪明的电脑吗？许许多多有关人工智慧的电影，最后总是邪恶的电脑要毁灭人类，这事真的会发生吗？谈这个问题前，可能得先定义何谓「聪明」。我非常认同作者的观点，毕竟电脑是为人类工作的。我们在设计下西洋棋的程式／电脑时，就是希望它西洋棋能下得好，而不是希望它有一天会想去吃冰淇淋。只会下西洋棋而不会想去吃冰淇淋的电脑真的聪明吗？这部分其实每个人见解都不太一样，作者在本书第11章及后记都有提到他自己的观点。我个人倒是很怀疑到底真的有多少人希望有「自我意识」的电脑产生。想像有一天按下冷气开关，冷气说其实天气没有很热，咱们省点电吧……

　　如果您是第一次接触到雷．库兹威尔的作品，您一定会对他的博学多闻印象深刻。更重要的，他能在许多看似不相关的理论、数据之中，找出关联，进而得到许多大胆但同时又深具说服力的推测。无论您是否同意作者的大胆预测，他在本书阐述了许多人脑运作的原理以及人工智慧的发展史／目前的状况／未来的展望。想一窥人脑思维奥祕或是想多了解人工智慧的读者，相信您会和我一样喜爱上这本书。

推荐序

人工智慧可与人脑匹敌吗？　罗仁权 / 国立台湾大学电机系讲座教授暨终身特聘教授

　　人类，这个相当聪慧的物种，发挥了他与生俱来的本能：大量的累积知识及经验，并从中汲取智慧，经由时间一代代的演化与传承，形成了今日的人类社会。然而，智慧到底是什么呢？

　　在这个技术日新月异的时代中，人们借由灵巧的双手为自己和他人制造了各式各样的工具，这些种种的工具之中，帮助人们从3D──Difficult（困难）、Dirty（肮脏）和Dangerous（危险）──工作中解脱出来。我们知道，这些工具的出现带来了快速及大量的发展，带来了许许多多经济的繁荣。然而，人类又是如何打造出如此多实用的工具？

　　我们都知道，任何成就当中必然有其道理，在这本书《人工智慧的未来》当中，作者就以相当巧妙的方式，带领读者一探人类的发展脉络，从这些脉络中可以发现，人们借由接收外界资讯开始，学会以各式各样的特征来辨识种种资讯，从简易的方块等图案特征到复杂的物体辨识，甚至到更高层级的双关语、幽默及内心嫉妒等心理变化的辨识，其背后的道理看似复杂，但若以本书特有的角度来观察，又似乎一切都能水落石出。

　　在本书作者用心的引领下，从几个着名的思想实验带出观察的重要性，透过仔细全面的观察，搭配各式各样的实验来探究验证理论的可信度，就是这样的精神，才让人们用物理来描述这个世界，探讨物理中极小的原子互动而形成各式化合物，开启了化学之篇章；再借由化合物长时间的互动，形成了万众瞩目的DNA；再借由DNA长时间的演化，形成了决定人类各种机能的蛋白质；最终合成了能让人类如此聪慧的大脑本原（神经元）。就是这样有效及神祕的神经元，在我们人类接收外界各式各样的的资讯后，产生了非常复杂的神经元激发动作，经由作者的仔细观察及探讨，发现这些激发动作其实是分成许多层次的，大脑借由每个不同层次的输入资讯分别配给相应的语句去描述，这就形成了人类的语言。

　　人类的大脑新皮质中总共约有300亿个神经元。现在，成千上万名科学家和工程师正努力进行人类机器文明史上最为重要的工作，企图理解人类大脑这个智慧发展的最佳范例。IBM开发的超级电脑华生已经阅读过几亿网页，并掌握这些文件中包含的知识。到最后，机器将能掌握网路上的所有知识。就是透过这样的知识，让人们得以产生各式各样的工具，然后再配给每个工具一个名称，因此而产生多样化的术语（如网路有VPN工具，就会产生各种关于VPN的对话），也就是产生了更大量的知识，然后利用这些知识来帮助人们理解整个社会，完善了人类在社会中大脑的种种功能，也产生了各式各样的心理状态（如思维及爱情等）。

　　人们希望借由对自己大脑的更深层了解，帮助自己建立更聪明有智慧的机器工具，甚至赋予机器能行动的能力，也就是家喻户晓的机器人！这样的机器人，若能整合发展数十年的人工智慧，将能成为人类社会中极其重要的伙伴。借由本书作者的引领探讨，加上生动活泼的描述法，让人们深刻体会到从不同的角度就能推论出不同的结果，如同大家深感大脑之复杂，作者就针对复杂做了描述，答案要看你用什么角度看待这个问题。如此看来，人工智慧也并不是复杂到无法实现，而是需要对我们人类本身有更深刻的知觉与认识，借由这些认识，帮助人类建立更多工具（如机器人）来节省人们更多时间和降低工作上的危险，还能大大地加深和人们互动的能力（如当今热门的Pepper Robot），可以为人们带来欢乐，也可以胜任祕书等种种事项，更能让机器人学会做各式各样的琐事来让护理师们能大量减轻她们繁杂的工作项目，能帮助她们专心于人性关怀上才是。

　　本书非常值得深读，就让作者引领我们一探智慧的样貌，这林林总总不胜枚举的大脑、意识、思想、身体结构、研究工具介绍，能为读者带来一番全新的体验及感受，期盼大家将来都能为这社会发挥自己擅长之处，开发各种更有智慧的工具来帮助这个社会。我想，这才是作者撰写此书，心中殷切的期盼与传承。

前言
 
智慧可以超越自然的侷限，依照本身的想法改变世界，是宇宙间最重要的一种现象。智慧帮助我们人类克服生物遗传的侷限，并在演化过程中改变自己。而且在所有物种中，唯有人类能做到这一点。
 
人类智慧这个故事要从「能对资讯进行编码」开始说起，这也是让演化得以发生的促成因素。宇宙为何如此运转，这件事本身就是个有趣的故事。物理学的「标准模型」必须精准设定几十个常数，否则就不可能产生原子，也不会有恆星、行星、大脑，更不会有跟大脑相关的书籍出现。让人觉得不可思议的是，物理学定律和常数竟能够精确到如此程度，让资讯一路演化发展。有些人认为，上帝创造了这个世界；有些人则认为，这世界不过是具有丰富资讯的许多平行宇宙之一员，那些不具资讯的无聊宇宙已经在演化过程中灭绝。但是，无论我们的宇宙是如何演化到今天这个模样，这个故事依旧可以从以资讯为基础的世界开始讲起。
 
演化的故事还延伸到更抽象的层面。原子──尤其是碳原子，能以四种不同方向的连结，创造出丰富的资讯结构──形成更多复杂的分子。结果，物理学催生了化学。
 
十亿年后，名为DNA（去氧核糖核酸）的复杂分子演化完成，能被精确编码为长串的资讯，并利用这些「程式」描述生物。因此，化学催生了生物学。
 
生物以快速增长的速率演化出所谓的神经系统，负责沟通与决策等功能，并能协调日益复杂的生理结构与维生行为。神经元组成的神经系统集结成大脑，而且大脑能够做出更加明智的行为。如此一来，随着大脑成为储存与处理资讯的最重要部位，生物学就催生了神经学。因此，我们从原子扩大到分子，再到DNA，再延伸到大脑，下一步就是独一无二的人类。
 
哺乳动物的大脑有一种特有的天赋，这种天赋在其他动物身上尚未发现，那就是我们能够进行层级思考（hierarchical thinking），也能理解由不同成分、依照某种模式所组成的结构，并以一种符号代表这种结构，再利用该符号做为更复杂结构中的一种成分。这种能力发生于被称为大脑新皮质（neocortex）的结构中。人类的这种能力已经发展到某种复杂和理解的阶段，因此，我们可以将这类模式称为想法（idea）。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能充满好奇，所以看到这本书的书名时，立刻就被吸引了。然而，这本书带给我的，远远不止是我想象中的科技前沿知识。作者并没有直接告诉我人工智能将如何改变我们的生活，而是深入浅出地剖析了“人类思维”这个概念。他从生物学的角度，比如神经元的工作原理，到心理学的角度，比如记忆和情感的形成，再到哲学的角度，比如意识的本质，层层递进，让我对“思考”这件事有了全新的认知。他会举很多例子，比如我们为什么会做梦，为什么会产生一些莫名的恐惧，以及我们如何从错误中学习，这些日常生活中我们习以为常的现象，在作者的笔下，都变得异常有趣和深刻。书里对于“智能”的定义也相当宽泛，不只是逻辑推理，还包括了共情能力、创造性思维，甚至是对美的感受。我特别喜欢他关于“涌现性”的讨论，解释了为什么简单的单元组合在一起，就能产生出复杂而不可预测的整体行为，这让我联想到很多社会现象，也让我对人工智能未来的发展多了一些更宏观的思考。尽管有些章节的论证方式比较严谨，需要仔细推敲，但我依然觉得受益匪浅，仿佛打开了另一扇看世界的窗户。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能的未来：揭露人类思维的奥秘》这本书，坦白说，对我这个普通读者来说，阅读体验真是跌宕起伏，有点像在坐过山车。作者在解释人工智能是如何模仿甚至超越人类思维时，总是能抓住一些非常细微的观察点，然后把它们放大，再用一种极其引人入胜的方式呈现出来。比如，他会详细描述我们大脑在处理信息时的“错误”和“偏差”，然后将这些“瑕疵”与人工智能的算法进行对比，让我恍然大悟，原来那些看似不经意的疏忽，恰恰是理解智能的关键。书里面充斥着大量的心理学、神经科学甚至哲学层面的讨论，很多地方我都需要反复阅读，才能勉强抓住其中的逻辑链条。他举的一些关于决策过程的例子，比如我们在面临选择时的直觉判断，是如何被过去的经验和情感所影响，然后又如何被人工智能以一种更纯粹、更理性的方式模拟，真的让我对人类的“非理性”有了新的认识。但是，有时候作者的理论跳跃性太强了，从一个章节的某个观点，突然就转向了另一个完全不相关的领域，需要读者自己去建立联系，这对我来说是个不小的挑战。不过，也正是这种挑战，让我感觉自己一直在学习和成长，不至于读一本“看过就忘”的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读过程，对我来说是一次相当“烧脑”的体验。作者并没有像很多科技类书籍那样，罗列一堆技术名词和未来预测，而是选择了一条更具颠覆性的路径——从人类思维的本质出发，来审视人工智能的发展。他花了大量篇幅去探讨“意识”这个哲学难题，并且尝试用科学的方法去解释它，这让我一度怀疑自己是不是拿错了一本哲学导论。书中对人类大脑的运作机制的描述，非常细腻，甚至会涉及到一些进化心理学的观点，让我了解到我们之所以会以某种方式思考和行动，背后其实有着深厚的生物学根源。让我印象深刻的是，作者将人工智能的学习过程，与人类儿童的学习过程进行了非常生动的对比，他强调了“试错”、“模仿”以及“环境互动”在学习中的重要性，这让我对当下的人工智能教育有了更深刻的理解。不过，有些地方的理论阐述真的非常抽象，而且作者的逻辑跳跃性也比较强，我经常需要停下来，反复回味前面的内容，才能勉强跟上他的思路。总的来说，这本书绝对不是一本轻松的读物，但如果你想真正理解人工智能的未来，可能需要先从理解我们自己开始，这本书正是提供了一个这样的视角。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书的时候，我以为会看到很多关于机器人、自动驾驶之类的科技展望，结果内容完全超出了我的预期！作者似乎不是在“预测”未来，而是在“解构”当下，然后从更深层次的哲学和认知科学角度来探讨“智能”本身。他花了大量的篇幅去分析人类思维的运作机制，从最基本的感知能力，到更复杂的创造力、情感表达，甚至是我们潜意识里的那些模糊念想，他都试图用一种科学但又富有诗意的方式来描绘。书里面有很多关于“学习”的讨论，不光是机器学习，还包括了人类婴儿是如何学习语言、学习社交规则的过程，作者将这些类比得非常到位，让我看到了人工智能学习与人类学习之间的相似与不同。有一段关于“自我意识”的论述，他引用了大量的哲学家的观点，结合一些最新的脑科学研究，试图解释人工智能是否有可能拥有自我意识，这个部分真的让我看得热血沸腾，也感到一丝丝的恐惧。不过，有些地方的语言实在太过于学术化，夹杂了太多我看不懂的专业术语，我只能凭借语境和一些直觉去猜测作者的意思，感觉自己像个在迷宫里摸索的探险家。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我脑袋快炸了！我本来以为是那种硬邦邦的科普书，结果作者的叙述方式太跳跃了，有时候像在讲故事，有时候又像在开哲学研讨会。一开始我真的跟不上，他突然就从机器学习算法跳到量子纠缠，然后又说到意识的本质，我一度怀疑是不是我智商不够用。书里面有很多我完全没听过的概念，像是“具身认知”、“涌现性”之类的，我一边看一边疯狂Google，还得时不时停下来思考作者到底想表达什么。有时候他会用一些很生活化的例子来解释复杂的理论，比如把神经网络比作人脑的神经元连接，但又很快又会回到非常抽象的层面，让我感觉像是在玩一个高阶版的“找不同”，找不出作者到底在强调哪个点。而且，这本书的排版也挺奇特的，有些段落很长，密密麻麻的字，读起来费劲，但又有些地方会突然插入一些小插画或者图表，打断思路，让我有点摸不着头脑。不过，尽管如此，我还是能感受到作者想要探讨的深度，他对人类思维的理解，真的触及了一些我从来没想过的问题，尽管我还没完全理解。