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正版新书]炉边夜话—深入浅出话AI(deepseek原理、chatgpt原理
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推荐序
前言
第1章生命与智能
1.1生命的起源
1.2人类智能的出现
1.3人脑的结构
第2章人工智能学科
2.1何为智能
2.2何为人工智能
2.3弱/强人工智能
2.4人工智能发展史
2.5三大学派
第3章图灵机与计算机
3.1图灵机
3.2计算机
第4章现实世界的模型
4.1概念、理论与模型
4.2数学模型理论
4.3对现实世界建模
4.4模型与算法
第5章不确定世界的模型
5.1复杂的世界
5.2不确定性是常态
5.3以概率描述随机
5.4概率思维
……
汪建:崇尚技术自由,崇尚思想自由。目前就职于广东电信AI中心,负责AI研发及研发管理相关工作。超十年AI一线研发经验,致力于研发各种AI能力并赋能到业务系统中。擅长算法、NLP、CV、架构、大数据等领域技术。平时喜欢看书、运动、写作、绘画。
走进AI新世界(推荐序)
1.两种学习方式
仅就学习这件事来说,我感觉可以分为两种网格:一种是不拘小节,一往无前;另一种是追根溯源,打破砂锅。两种风格各有优点。
第一种方式,往往能以较快的速度达到考试、就业或其他里程碑目标,但可能遗留较多似是而非的知识点,经常难以跨过“大厂”的门槛,要想在领域有所建树,还需回炉再造。这种学习风格还会使学习变成一个“减速”过程,一个点没吃透,可能会导致一连串的技术变得难以理解,从而使学习新知识的速度越来越慢,甚至迷失在知识迭代的汪洋中。
第二种方式,在学习的过程中如果遇到一些事情没搞清楚,心里会感觉空落落的不踏实,因此不允许任何的似是而非,遇到一个难懂的知识点,可能会延伸到多个领域的学习与探索。务必记住,这是一种弥足珍贵的直觉!这种学习方式,往往在开始阶段推进速度极慢,随着领域内的“硬核”越来越少,学习的速度越来越快,最后生出“万变不离其宗”之感,从而实现技术自由。这是一种受益终生的学习方式,探究多领域顶尖人才的求学之路,大多如此。
予以为,本书是写给采用第二种方式学习的读者的。
2.迈向新世界
2018年,GPT-1的发布如平地惊雷。AI,这个本应属于专业领域的知识,突然引起了大众的聚焦。短短几年,大模型产品如雨后春笋般蓬勃生长,大模型产品的参数数量从一亿发展到现在的百亿千亿。当下的大语言模型,回答问题有条理、全面,有背景、有推理、有归纳,在很多领域其所表现出的智能水平已经达到或超过硕士水准。
了解大模型,尝试大模型,已经形成大众共识。大模型背后的AI,也已经形成大众共识。但极具压迫感的问题是:未来如何才能不被AI所替代。学习AI,走进AI,由观众变演员,这又成了当下很多人的共识。
要学大模型,AI是基础。但AI是什么?是机器学习?是深度学习?是自然语言处理?是神经网络?这个问题对初学者来说可能很重要,因为这涉及从哪里着手学习。
本人在过去数年间曾多次尝试学习AI领域,大概过程总结下来是这样:①不管从何处开始学习,一天之内你大概率会发现你无法绕过“梯度下降”这个概念;②你会发现从感性上理解这个概念并不难,愚笨如我也仅用了半年,而你可能半小时就够了;③然后就是用计算机对这个概念进行表达及处理,你发现此时需用到由“导数”或“偏导数”这些数学知识来求“梯度向量”;④你试图理解这些数学知识,并试图打通数学与算法间的“任督二脉”,如果打通了,你将迈进AI新世界,如果打不通,你可能会徘徊或放弃。
如果你百折不挠,或者如果你恰好搜到一篇“隐世大神”写的优质文章能让你对这个问题豁然开朗,再或者如果你是一名幸运的大学生又遇到了一位名师为你答疑解惑,你一定可以进入AI新世界。
如果没有上述际遇,也不必焦虑,因为你遇到了本书。
3.为什么必须出版这本书
梯度下降只是AI领域最基本的概念之一。在学习AI的道路上,我们可能经常会被一些新的、更加复杂的概念、算法所羁绊,如贝叶斯理论、先验概率、似然函数等。学习这些概念的过程可能经常是一个“为什么”接着多个“为什么”,我们会习惯性地有事不决问百度(现在改为问大模型),但得到的往往也是更多的“为什么”。
这可能是我一定要出版这本书—一本没有视频又没有赠品的书的原因。你会感受到,作者很少把“为什么”的问题留给你。所谓的学习,你可能感觉更像是在听一个老友聊天,又或是在听一个故事,但忽然你会惊诧:“天哪,原来这就是贝叶斯理论”“我竟然真的理解了偏导数”“原来这就是梯度向量”“原来这就是似然函数”……
这是我审读本书时的真切感受。“原来如此”的感觉是如此强烈而美妙,我很喜欢。
4.三点说明
首先,本书客观上可能具有AI扫盲的功效,但本书的出版主观上并非是为了AI扫盲。本书出版的目的是帮助读者真正迈入AI新世界,并助力读者在AI领域长期发展有所建树,因此本书中包含了不少数学公式、符号,这些东西放在其他书里你可能看不懂,但我真心希望您在本书中读到这些的时候能多些耐心,认真感受它们在本书中有何不同。本书中的公式、符号,都有其自然而然的引入、说明、推导,甚至理性与感性的关联,书中不存在任何的生搬硬套或人云亦云。以我多年“留级”AI学习的经验来看,错过本书就可能很难再遇见。
其次,本书并非面面俱到,虽不能使你直接“成为AI专家”,但本书的价值在于,当你读完本书后,可能发现你对学习AI的信心增强了,你可以读懂更多的AI专业图书了。其余无他。
本书编辑 周春元
汪建:崇尚技术自由,崇尚思想自由。目前就职于广东电信AI中心,负责AI研发及研发管理相关工作。超十年AI一线研发经验,致力于研发各种AI能力并赋能到业务系统中。擅长算法、NLP、CV、架构、大数据等领域技术。平时喜欢看书、运动、写作、绘画。
本书始终围绕着人工智能(AI)的本质及原理进行讲解,循序渐进地探索了机器学习、深度学习、强化学习以及大模型等AI的核心原理。
它们的技术根基可以进一步回溯到统计概率论、线性代数、微积分、最优化理论等学科,而本书将生硬的基础数学原理通过客观世界娓娓道来,帮助读者克服学习AI的障碍,让复杂的理论变得易于消化,让抽象的概念变得具体可感。
无论你是人工智能领域的新人,抑或是有一定经验的研究者,本书能成为你探索AI世界的得力助手。
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