简介

精彩点评

• 

  壹

  推荐

  翻译扣半星，有些段落基本看不懂，必须找原文，数字的校对扣半星，乘方的排版只有一次是对的。很好的入门读物。作者的乐观似乎是盲目的。如果希特勒拥有终极算法从而征服与统治世界，直到他死亡，终极算法会按照统治所有人（除了希特勒）的目的继续学习，那就是天网。

• 

  水之道

  推荐

  必须承认，没太看懂，感觉自己没能静下心来读，下次二刷时再努力！

• 

  乐国斌

  推荐

  机器学习作为人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。传统上认为，让计算机完成某件事情的唯一方法，就是非常详细地记录某个算法并解释其如何运行。但机器学习算法不一样：通过从数据中推断，它们自己会弄明白做事方法。掌握的数据越多，它们的工作就越顺利。现在我们不用给计算机编程，它们自己给自己编程。 本书作者的两大目标： 1、揭示机器学习的秘密； 2、创造终极算法。 人类对终极算法的寻找过程是复杂的，这里主要涉及五大思想流派：符号学派、联结学派、进化学派、类推学派，以及本书最重点阐述的贝叶斯学派（最关注的问题是不确定性。所有掌握的知识都有不确定性，而且学习知识的过程也是一种不确定的推理形式。那么问题就变成，在不破坏信息的情况下，如何处理嘈杂、不完整甚至自相矛盾的信息。解决的办法就是运用概率推理，而主算法就是贝叶斯定理及其衍生定理） 几大学派与学派相交和冲突的地方，也是寻求最优终极算法过程中最艰难的部分。 那么，怎么样得到最佳算法呢？ 作者设想如果能整合这些源于不同领域的算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”。人工智能的先驱大神赫伯特·西蒙举了一个很形象的例子，他让我们想象蚂蚁穿过沙滩回家。蚂蚁的路线非常复杂，因为穿越沙滩的环境对蚂蚁来说意味着要爬很多山丘。如果我们通过对每条可能的路线进行编程，模仿蚂蚁，那么我们注定会失败。同样，在机器学习中，复杂性存在于数据中。终极算法需要做的就是消化复杂，最难的点也是消化复杂性。 最后，作者总结道：“如果这种终极算法存在，那么它将可以通过数据来获得世界上过去、现在和未来的所有知识。这个算法的发明将会是科学史上最伟大的进步之一。”

• 

  绩杰

  推荐

  终极算法 牛顿定律统治世界三百多年，现在我们发射卫星依然是靠着牛顿定律。牛顿定律是因果律，有因就有果。这是个有确定性答案的世界。 如果说人没有自由意志，人会很慌张的。但是人是地球的一份子，同样受物理规律支配。那么人类行为的背后都遵循一样的规则。只是缺一个算法计算出所有因果。 对于计算机而言，好像没有解决不了的问题，只有算法优劣的问题，任何问题最终都是0和1的问题。

• 

  Andrew Angzhi Fan

  推荐

  原来各个经典的机器学习算法分别代表了五大学派对“人工智能”的五种不同解读，感觉很有意思

• 

  魏大一坤（13056840963）

  推荐

  上帝给我们大脑，我给电脑大脑，把生活数据化，把生活归纳演绎，把生活输入数据，把生活高效进化。

• 

  jameszhang

  推荐

  对建立算法概念很有用，需要反复阅读。对机器意识的讨论不如未来简史深刻，搭配一起看更好。

• 

  Hai

  推荐

  本来是一本足够五星的人工智能科普读物，但翻译的水准只能给两星。译者的机器学习及计算机科学功底和英语水平都不足以译好这部著作。对于没有大量数学公式和代码的书籍，充满各式错误（理解错误、排版错误、术语错误、词不达意等）的翻译（特别是从第六章开始的后半部分）使这本原本非常引人入胜的书变得晦涩难懂。希望中信出版社以后组织翻译这类书籍时能更加严格把关。

• 

  慕白（sml）

  推荐

  终于囫囵吞枣般读完了，书中专业术语理解吃力。读完此书，终极算法究竟什么呢？个人体会终极算法应具备以下几个特征：1.各种算法的大融合。2，具备终身进化学习及自我修复完善强大功能。3.具备后期继续进化学习的基础积淀。这个基础前提是大数据的获取和积累。4.学习过程的持续性进化性终身性。5.终极算法人类的可控制性。

• 

  推荐

  特别水的一本书，跟失控一样。而且翻译非常不严谨，最基本的hypothesis testing都能翻错。看完前言概念已经懂的就不用看后面浪费时间了，全是在科普名词，翻译还乱七八糟的误导不懂得概念的人。 我来个结论，根本不存在终极算法。 如果一个函数非常简练的要概括一切，则必然没有预测能力，而且这个函数两千年前就产生了（道生一，一生二，二生三，三生万物） 如果一个函数想要具有预测能力，则必定异常复杂（多变量），不断的外挂误差。 机器学习目前遇到的瓶颈根本不是把问题想的不够简单，而恰恰是把问题想的不够复杂，而且这些问题已经不能单单靠暴力迭代或增加变量去解决了，需要跨学科的重新开发架构。 当然，作者了解了这么多名词断然不会不明白这个道理，就是缺钱了。

• 

  王荣欣

  推荐

  算法是抽象的，问题是具体的，决策是有依据的！值得仔细研读，学以致用！

• 

  李洁斌

  推荐

  这段时间在恶补相关的知识，希望能对自己的下阶段工作有非常好的帮助。期待这本书能有新的理念

• 

  季颖超

  推荐

  “终极算法”何以成为可能 本书的主要内容分为三个部分： 第一部分：以各种角度论证“终极算法”何以成为可能（从这个角度来说，整本书只是在提出问题，提出了一些对内行有启发性的观点，虽然发现有价值的问题和提出假设确实是解决问题的前提，但仍属于阐释可能性的范围内）； 第二部分：介绍了机器学习五大主流学派（符号学派、联结学派、进化学派、贝叶斯学派、类推学派）的核心理念、主算法以及其关注的特定问题； 第三部分：对“终极算法”技术及应用的展望，对人与机器关系、机器伦理的思考。 总体来说，本书尽管涉及很多专业性概念，非专业人士理解起来有些抽象，但仍有较强的可读性和科普性。 外行视角看，“终极算法”是一个整合了各机器学习流派的博采众长之物，它能最大限度地克服局限，成为适用范围广的学习模型。而机器学习最根本的价值是作为对人脑固有缺陷的弥补（如有限的运算吞吐能力、有限的记忆存储空间、有限的线性推理速度等）。 我们生活在一个充满数据、程序、模型的社会，算法已经深刻地影响了我们每一个人的生活，打开手机购物软件，个性化推荐帮助我们省下时间和精力以便更好地做出选择和决策；打开娱乐软件，基于喜好的推荐也让我们更容易沉迷其中；还有大量个性化定制的学习、服务、训练…我们每个人都仿佛拥有一个知晓我们所有喜好和弱点的机器人，它为我们服务的同时也给我们布下陷阱。如何让算法更好地为我们的生活服务，尽量去避免它对我们主观意愿的负向干扰，甚至不自觉地屈服于其统治，这不只是计算机科学家和程序员的事，思考人和机器的关系问题，在充满“设定”的世界里能够自由自如地生活，是我们每个人都要做的事。 说起来好像有点跑题，人生又何尝不是一场机器学习呢。我们每天呼吸、代谢、输入新事物、思考、运动、清洁……都是在为自己的生活设定程序，偶尔会出现偏差，然后以成长的观念来纠正。人生是否存在“终极算法”呢？大概就是坚持做正确的事情吧，所做的事慢慢积累，不断迭代学习能力，在相对稳定的价值观下输出为学习/工作成果，使生活成为自动执行又不断优化的程序设定（正如我们生活中大多数行为都是无意识的）。 自然科学和现实人生最大的区别在于他们呈现的状态分别是线性的和网状的。大部分科学研究对象的规律都可以利用线性回归模型来演绎或解释，甚至可以通过控制变量来实现对对象施加影响，而现实生活却充满了偶然和变数，彼此之间的联系十分复杂。尽管如此，我依然相信努力和坚持的意义，因为在这个不可把握的世界，“努力向前”是我们唯一可以把握的/ 一个文科生读科普也能读成鸡汤@_@

• 

  xyy

  推荐

  ML五大学派及其主算法，最近邻、类比算法、「合取」概念，引例之庞杂，让我总是怀疑作者是如何“转动贝叶斯手柄”的。为什么要向一个中心优化问题得到进一步解决方案呢？可能是将拥有数据的数量，与所做假设数量之间较量，因为好的学习算法永远在无知与幻觉的夹缝中行走。那终极问题的答案是什么-「42」

• 

  Jeff 茹泓杰

  推荐

  对于初步理解machine learning的我，这本书很好的帮助我了解各类算法的含义的运用过程。而且看的过程中还需要了解其他的背景才能真正理解内容，很不错👍。