文/石墨楊（shimoyang11）

在可以預見的未來，馬路上行駛著自動駕駛的汽車，工廠里忙碌著不知疲倦的機器人，網絡電商會精準推薦你需要的商品，社交網站自動幫你識別令你心儀的朋友……

《人工智能商》一書，是由尼克·波爾森和詹姆斯·斯科特合著的科普類書籍。這本書的目的就是向你講述科技故事，但它主要講述的是思想以及思想背后的人。這些人所處的時代比現在早得多，他們只是在低調地解決他們面對的數學和數據問題，他們并不知道他們的解決方案將對現代社會起到怎樣的作用。

讀完這個故事，你會理解人工智能的含義、來源、原理及其在生活中的重要意義。

人工智能時代，未來已來，全世界的科技公司早已展開新時代的軍備競賽。如何理解和適應人工智能，關系到每個人在未來的生存狀態。這種理解和適應就是“AIQ”即“人工智能商”。

人工智能到底是什么意思？

當你聽到“人工智能”時，不要想到機器人。你應該把它看成一種算法。

算法是一組帶有步驟的指令。這些指令非常清晰，就連計算機這樣頭腦簡單的事物也能遵循。（你可能聽說過下面的笑話。一個機器人卡在浴室里出不來了，因為洗發水瓶身上的算法是：“涂抹。沖洗。重復。”）算法本身并不比電鉆更加聰明，它只能把一件事情做得很好，比如為數組排序，或者在網上搜索可愛的動物照片。不過，如果你將許多算法巧妙地組合在一起，你就可以生成人工智能，使人覺得它在某個領域可以做出智能行為。

例如，你可能會向谷歌Home 這樣的數字助理提出“奧斯汀最好的早餐玉米卷餅在哪兒”等問題。這種詢問會引發算法的連鎖反應：

一個算法將原始聲波轉化成數字信號。

另一個算法將這個信號轉化成一串英語音素，即獨特的

聽覺感知：“brek-fust-tah-koze”。

下一個算法將這些音素劃分成詞語：“breakfast tacos”。

這些詞語被發送到搜索引擎 — 搜索引擎本身就是海量算法的集合，可以處理查詢，做出回答。

另一個算法將這種回答轉化成清晰的英語句子。

最后一個算法以聽上去不像機器人的方式表述這個句子：

“奧斯汀最好的早餐玉米卷餅在杜瓦爾街的胡里奧餐廳。您需要導航嗎？”

這就是人工智能。幾乎每個人工智能系統都會遵循這種“算法管道”模式，不管是自動駕駛汽車、自動黃瓜分揀機軟件。這種管道會接收來自某個具體領域的數據，執行一系列計算，然后輸出預測或決定。

人工智能使用的算法有兩個明顯特征。首先，這些算法處理的通常不是確定性，而是概率。第二個特征涉及這些算法是如何知道應該遵循哪些指令的。在傳統算法中，比如運行網站或處理文字的算法，這些指令是程序員提前固定下來的。不過，在人工智能中，這些指令是算法直接從“訓練數據”中學到的。

對于人工智能來說，程序員的作用不是告訴算法應該做什么，而是告訴算法如何根據數據和概率規則獲知自己應該做什么。

我們是如何走到今天的？

自動駕駛汽車和家庭數字助理等現代人工智能系統屬于新鮮事物。不過，你可能會吃驚地發現，人工智能的重要思想其實很古老。許多思想已經存在了數百年，我們的祖先一直在用它們解決問題。以自動駕駛汽車為例，谷歌第一款自動駕駛汽車于2009年首次亮相。不過，你將在第三章發現，這些汽車背后的主要思想之一是某個長老會牧師在18世紀50年代發現的 — 50多年前，某個數學家團隊還用這種思想解決了冷戰時期最大的轟動性謎團之一。

另一個例子是圖像分類，比如自動在臉書照片中為你的朋友做標記的軟件。圖像處理算法在過去五年取得了很大進步，但你將在第二章看到，這里的關鍵思想來自1805年，而且，一位不知名的天文學家亨麗埃塔·萊維特（Henrietta Leavitt）在一個世紀前利用這些思想幫助人類解答了歷最深刻的科學問題之一：宇宙有多大？

以語音識別為例，這是人工智能近年來的偉大勝利之一。亞歷克莎和谷歌 Home 等數字助理在語言方面非常流利，而且它們只會變得越來越好。不過，第一個讓計算機理解英語的人是一位美國海軍少將，而且這件事發生在將近70年前。

這里只舉了三個例子，但它們說明了一個驚人的事實：不管你考察人工智能的哪些方面，你都會找到一個被人們長期研究過的思想。所以，從各方面來看，最大的歷史謎團不是人工智能為什么會在今天出現，而是它為什么沒有在很久以前出現。要想解釋這個謎團，我們必須考慮將這些寶貴思想帶入新時代的三個強大的技術力量。

第一個使人工智能成為可能的力量是計算機長達幾十年的指數增長速度，通常被稱為摩爾定律。讓我們用汽車來類比，1951年，尤尼瓦克是速度最快的計算機之一，每秒可以進行2000次計算，而速度最快的汽車之一阿爾法羅密歐6C的時速可達180公里。之后，汽車和計算機都在提速。不過，如果汽車能像計算機那樣提速，那么現代阿爾法羅密歐的速度將達到光速的800萬倍。

人工智能的第二個助推器是新的摩爾定律：隨著人類所有信息的數字化，可用數據量出現了爆炸式增長。美國國會圖書館擁有10太字節的存儲量，但是谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜四大科技公司2013年一年收集的數據就是這個數字的大約12萬倍。而且，從互聯網視角來看，這已經是上一代的事情了。數據積累的加速節奏比阿波羅火箭還要快。2017年，YouTube每分鐘上傳的視頻超過300小時，Instagram每天貼出的照片超過1億張。更多的數據意味著更聰明的算法。

第三個支撐人工智能的因素是云計算。

消費者幾乎看不到這種趨勢，但它對人工智能產生了巨大的民主化影響。如果用自己的數據打造人工智能系統需要購買所有的裝備和專業人才，大多數愛好者和小公司都會面對難以負擔的成本。不過，微軟Azure、IBM和亞馬遜WebServices等平臺提供的云計算資源將這種固定成本轉化成了可變成本，極大地改變了大規模數據存儲和分析的支出比重。

當你將這四種趨勢。更快的芯片、大量數據、云計算以及最重要的優秀思想，放在一起時，用人工智能解決實際問題的需求和能力就會出現爆炸式增長。

人工智能會大量節省你的時間，也會剝奪大量的工作機會。認知人工智能的底層邏輯，才能讓你更好地享受便利，而不是憂心被淘汰。這種邏輯并不新鮮，其思想發端于遙遠的過去，其工作原理就是“算法”，根基是數學和統計學的基本理論。

本書用七個故事一探人工智能的思想的起源，用一些有初中基礎的人能看懂的數學知識，簡要卻透徹地解析人工智能的底層奧秘。讀完這個故事，你能獲得人工智能的含義、來源、原理，以及日常生活中的重要價值和意義。這些都是構成“IAQ”的基本要素，也是人工智能時代的使用說明書。

正如麻省理工學院媒體實驗室數字貨幣計劃高級顧問，麥克·凱西說的那樣：“波爾森和斯科特帶領我們一窺人工智能和數據科學的葫蘆里到底賣著什么藥，讓我們明白大多數算法背后，其實是人類設法解決問題、試圖讓世界變得更美好的故事。本書對于計算機在生活各個層面無所不在、徹底發揮影響力的這個時代，提出樂觀愿景，引人入勝?！?/p>

遇見一本好書，墨楊與你分享！