如果這篇文章題目變成《最全書單》，那么這篇文章就會(huì)變得又臭又長(zhǎng)，在這個(gè)年代，關(guān)于人工智能與大數(shù)據(jù)的書，沒(méi)有10000本也有1000本，而這里列出的這25本，都是精選過(guò)的，不敢說(shuō)每本都字字珠璣，但這個(gè)書單保證沒(méi)有一本水書。廢話不多說(shuō)，趕緊上車，先放思維導(dǎo)圖，我再一本本簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)。
書單分成八部分，其中的數(shù)字代表我對(duì)這一系列的書的推薦程度。
先說(shuō)經(jīng)典書的部分：
《終極算法：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界 》
從這本書的名字，可以看出作者試圖在機(jī)器學(xué)習(xí)的各個(gè)流派間進(jìn)行整合，最終提出機(jī)器學(xué)習(xí)里的‘牛頓三定律’的理想。作者在這本書里面介紹了當(dāng)前常用的算法的發(fā)展歷程。
�。ㄏ旅娴膶I(yè)名次看不懂沒(méi)關(guān)系，往后看）這些算法包括決策樹，遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，樸素貝葉斯及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，隱式馬爾可夫鏈，K最近鄰及支持向量機(jī)，作者還介紹了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法。
對(duì)上面的這些名詞看不懂？看過(guò)書你就明白了。在這本書中，沒(méi)有公式和代碼，有的只是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法本質(zhì)一針見(jiàn)血般點(diǎn)破，有的只是依據(jù)這些算法而編出的日常生活中的小故事。一言以概之，如果你只有高中數(shù)學(xué)水平且無(wú)計(jì)算機(jī)背景，你也能夠讀懂這本科普書。如果你不想對(duì)控制著我們衣食住行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法一無(wú)所知，那么這本書你一定要讀。
人工智能之父馬文·明斯基經(jīng)典作品：
《情感機(jī)器+心智社會(huì)》
這兩本書的作者被譽(yù)為AI之父，不是因?yàn)樗l(fā)現(xiàn)了某一個(gè)特別牛逼的算法。而是因?yàn)槠鋵?duì)人類的認(rèn)知過(guò)程有著獨(dú)特見(jiàn)解，從而能利用對(duì)人類認(rèn)知的洞察來(lái)指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研發(fā)。他在70年代寫成的心智社會(huì)一書，令當(dāng)前的AI研究者還會(huì)常讀常新。這本書雖然價(jià)格有些高，但考慮到讀一遍根本不指望能讀懂，要讀三遍才能有些領(lǐng)悟，算算閱讀單價(jià)，其實(shí)不算高。拿這本書送朋友，也是多么有逼格的一件事啊。
這本書是AI之父集一生功力寫成的集大成之作。如何讓機(jī)器有感情，是在機(jī)器智能即將超越人之后的人工智能的下一個(gè)天花板。情感計(jì)算的概念，也隨著Chatbot（聊天機(jī)器人）而火了起來(lái)。閱讀這本書，會(huì)讓你認(rèn)識(shí)到情感不一定是人類的獨(dú)有特征。情感也可以被表示為一連串的計(jì)算。而賦予機(jī)器情感，我們也能造成有直覺(jué)，有常識(shí)的機(jī)器。如果你想打破AI的潘多拉魔盒，這本書也是一本需要反復(fù)研讀的大作。
《數(shù)學(xué)之美》
雖然這本書叫做數(shù)學(xué)之美，但其實(shí)由于作者吳軍博士是谷歌的搜索專家，所以里面多半是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展。對(duì)于這本書，溢美之詞已經(jīng)太多太多了。我這里想說(shuō)的不是其將算法背后的原理講述的有多么清晰，而是作者講述了其和諸位自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的先驅(qū)的個(gè)人故事，里面描述了諸多學(xué)者的風(fēng)骨以及其背后的道德力量。這是這本書少有被人提起，但卻讓令人記憶深刻的地方。
《人工智能的未來(lái)》
中文版已經(jīng)絕版，在網(wǎng)上搜這本書，搜出的多半是雷庫(kù)茲曼的原名為How to create a mind 的翻譯版。這本2004年的書，作者是杰夫·霍金斯(Jeff Hawkins)，他是成功的計(jì)算機(jī)工程師和企業(yè)家，掌上型電腦PalmPilot、智能電話Treo等產(chǎn)品的發(fā)明人。書里提出的HTM模型，可能憑其單一的結(jié)構(gòu)而第一次產(chǎn)生自我學(xué)習(xí)的“智能”，其理論的高瞻遠(yuǎn)矚，啟發(fā)了現(xiàn)今的深度學(xué)習(xí)浪潮。
《智能的本質(zhì) 人工智能與機(jī)器人領(lǐng)域的64個(gè)大問(wèn)題》
這本書中，作者從常識(shí)出發(fā)，對(duì)人工智能和機(jī)器人表達(dá)了很多“令人驚訝”而又讓人深思的point。例如在陪伴老年人方面，迄今為止先進(jìn)的機(jī)器人都比不上我們的狗。書中充滿了哲學(xué)思辨，感覺(jué)作者屬于樂(lè)觀派中的悲觀派，樂(lè)觀的是認(rèn)為不會(huì)出現(xiàn)終結(jié)者，悲觀的是AI發(fā)展還是太慢。 這是近年來(lái)不可多得的好書。 同時(shí)作者擔(dān)心的并不是機(jī)器智能的迅速提高，而是人類智力可能會(huì)下降，這才是最值得擔(dān)憂的。
接著是人工智能對(duì)商業(yè)和我們生活的影響。這一系列的書很多，選出幾本我讀過(guò)的
《人工智能時(shí)代》
作者Kaplan是斯坦福大學(xué)頂尖AI專家。這本書的英文名直譯過(guò)來(lái)是人不必遵守機(jī)器的規(guī)則。這是一個(gè)老人寫的書，這種警世的書也需要由一個(gè)老人寫出，作者見(jiàn)證了AI的低潮與復(fù)興，見(jiàn)證了越來(lái)越大的貧富差距。他活到了替子女說(shuō)話的年紀(jì)，但又沒(méi)有丟掉幽默。這樣智慧的老人，值得我們?nèi)A聽(tīng)。
《與機(jī)器人共舞》
凱恩斯曾指出，科技將取代工作崗位，而非整體工作量。這些改變了我們工作方式、互動(dòng)方式以及娛樂(lè)方式的創(chuàng)新，將給二十一世紀(jì)的社會(huì)帶來(lái)翻天覆地的變化，這種影響幾乎等同于20世紀(jì)初機(jī)械設(shè)備將農(nóng)耕經(jīng)濟(jì)帶向工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)，社會(huì)所經(jīng)歷的根本性變革。書的作者是曾獲得普利策獎(jiǎng)的資深記者，視角全面，分析特別深入。
接著說(shuō)說(shuō)大數(shù)據(jù)方面的書：
《爆發(fā)：大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)見(jiàn)未來(lái)的新思維》
作者是全球復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)權(quán)威Barabasi所作，一本超越《黑天鵝》的驚世之作。作者認(rèn)為人類正處在一個(gè)聚合點(diǎn)上，在這里數(shù)據(jù)、科學(xué)以及技術(shù)都聯(lián)合起來(lái)共同對(duì)抗那個(gè)最大的謎題——人類的未來(lái)。作者指出人類日常行為模式并不是隨機(jī)的，而是具有“爆發(fā)性”的。爆發(fā)揭開了人類行為中令人驚訝的深層次秩序，使得人類變得比預(yù)期中更容易預(yù)測(cè)得多。爆發(fā)模式的揭示，其影響力與20世紀(jì)初期的物理學(xué)或者基因革命的影響力不相上下。
《智慧社會(huì)：大數(shù)據(jù)與社會(huì)物理學(xué)》
書的作者是MIT人類動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室主任。書里面提出了一種量化的辦法，來(lái)定向測(cè)度溝通對(duì)行為的影響，即想法流的傳播規(guī)律。量化的考察溝通對(duì)創(chuàng)新的影響。作者用可控雙盲實(shí)驗(yàn)去驗(yàn)證諸如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的大小與想法的多樣性有正相關(guān)關(guān)系；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的互動(dòng)密度與效率顯著相關(guān)等習(xí)以為常的觀點(diǎn)，使得全書的科學(xué)非常強(qiáng)。
《大數(shù)據(jù)思維與決策》
書的作者是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家，里面展示了社會(huì)科學(xué)的全面數(shù)字化。沒(méi)有數(shù)字就沒(méi)有真相。作者指出統(tǒng)計(jì)是一個(gè)非常強(qiáng)大的研究社會(huì)問(wèn)題的手段，可以應(yīng)用在你想要的任何領(lǐng)域。社會(huì)學(xué)科的專家，將越來(lái)越依靠大數(shù)據(jù)模型做出判斷，直覺(jué)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)呈現(xiàn)出互補(bǔ)趨勢(shì)。而在善于利用大數(shù)據(jù)的商家面前，消費(fèi)者將變得越發(fā)無(wú)計(jì)可施。
《白話大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)》
一本通俗易懂的書，擁有高中數(shù)學(xué)基礎(chǔ)即可看懂，同時(shí)結(jié)合大量案例與漫畫，將高度抽象的數(shù)學(xué)、算法與應(yīng)用，與現(xiàn)實(shí)生活中的事件和案例一一作了關(guān)聯(lián)，將源自生活的抽象還原出來(lái)，幫助你理解后，又帶領(lǐng)你將這些抽象的規(guī)律與算法應(yīng)用于實(shí)踐。
《大數(shù)據(jù)：從概念到運(yùn)營(yíng)》
很多人只是談?wù)摯髷?shù)據(jù)，卻不知道該怎么將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到具體工作中去，這本書的作者在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域擁有超過(guò)20年的從業(yè)經(jīng)歷，曾擔(dān)任雅虎公司廣告分析總裁，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析利用方面有著獨(dú)特的見(jiàn)解。書一共有十三個(gè)章節(jié)，作者將大數(shù)據(jù)在實(shí)際運(yùn)用中的方方面面通過(guò)具體的案例進(jìn)行了分析。側(cè)重于大數(shù)據(jù)的實(shí)際運(yùn)用方面而不是理論上都探討。大量的案例使得書中觀點(diǎn)鮮活有力。
《Python 金融大數(shù)據(jù)分析》
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用最廣的領(lǐng)域，無(wú)疑是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的金融行業(yè)。作為該領(lǐng)域的入門書，這本書介紹了python語(yǔ)言在金融數(shù)據(jù)可視化，金融衍生品定價(jià)，金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理，蒙特卡羅方法等話題上的具體應(yīng)用，是一本簡(jiǎn)單易懂的入門書。
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