看了《人工智能的未来》感觉如何?人家都说读书作用大，我怎么读完无感呢？求教读书好方法！
看书要看好书
肤浅而缺乏内涵的书让人迷惑而无所得。《人工智能的未来》这本书是2006年出版的，好吧，2006——2014，这在其它科学和工业领域不算什么，但是在电子信息领域是旧世界和新世界的概念，很多认识都已被颠覆。再说作者：杰夫·霍金斯——商人发明家（一直在忙于资金困境、公司并购以及知识产权方面的事情），科学研究偏向于商业应用（弱人工智能），在人工智能领域并不具有开创性和权威性，书名起得好销售不用愁。内容就像是太阳系旅游手册，跟什么也没说一样。
一本好书要有明确的思想，确凿的事实依据和带有预见性的结论。《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》是一部2013年出版的人工智能力作，作者：雷·库兹韦尔（参见百度百科，不是一般人儿），阐述了人工智能领域最前沿的研究成果，以及对认知科学和智能的最新认识，最重要的是他揭示出了人工智能发展的方向和未来（2045年）蓝图，正像库兹韦尔说的：自然进化出大脑是为了预测未来。而这本书所叙述的就是本领域实实在在的认识成果，以及基于严谨逻辑的愿景分析。
笔者认为这本书应该成为胸怀人工智能理想的研究人员必看的一本书，也应该是最先看的一本书，看书要看对书。这部书是基于多门学科的思想性著作，阅读它需要具备相应的科学素养，书中会直接出现诸如生物学、神经科学以及电子计算机科学等方面的专有名词，而不会考虑你是否理解它的含义，如今信息爆炸的时代，遇见什历慧么就去了解什么，哪有生物本科生+脑外科研究生瞎启+程序员那样的复合人才准备好去进军人工智能领域。这本书是在2005年出版的《奇点临近》基础上出版的，有质的变化，看完这本之后就不用看《奇点临近》了。
看完了《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》，必看的就是《人工智能——一种现代方法》了，麻省理工的经典基础教材，看思想。之后需要看《人工智能高级技术导论》。这是任务主线。至于《模式识别》、《机器学习》、“蚁群算法”、“遗传算法”等等，自学者之前就可以看，或者穿插着了解。对Lisp的理解不能太浅显，也不用太高深。
意识来源于复杂物理系统的“涌现特性”（emergent property），“感受性”（qualia）是其突出特征。——雷·库兹韦尔
《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》封面
《人工智能——一种现代方法（第二版）》封面
《人工智能高级技术导论》封面
《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》
出版社: 浙江人民出版社; 第1版（2014年1月1日）
平装: 300页语种： 简体中文 开本: 16
ISBN: 9787213058646 商品尺寸: 22.8 x 17 x 2.2 cm 商品重量: 481 g
目录：
各方赞誉
推荐序 解放思想
段永朝.跨界思想家财讯传媒集团首席战略官
前言 揭肢神答开人脑思维的奥秘
第1章 自然界的思想实验
历史上出现过很多著名的思想实验，特别是关于自然界的思想实验，爱因斯坦的“驾乘光束”实验就是其一。研究大脑，也可以采用同样的办法。通过简单的思想实验，我们就能很好地理解人类智慧是怎么一回事儿。
思想实验1：大峡谷和大洞穴的形成
思想实验2：驾乘光束
大脑新皮质的统一模式
第2章 思考的思想实验
大脑和计算机都能存储和处理信息，但是，大脑和计算机之间的相似性可不只是看上去那么简单。大脑的记忆是层级结构和连贯有序的。记忆奇妙地出现在你的脑海里，一定是某些事物触发了它们。
思考，人脑不同于计算机
记忆是连贯有序的
联想因触发而生
记忆的结构是层级的
第3章 大脑新皮质模型
大脑新皮质分 6层，共包含 300亿个神经元，它们又组成了 3亿个模式识别器。这些模式识别器按层级关系组织，它们是思想的语言和思维模式识别理论的基础。只有具备自联想能力和特征恒常性能力，大脑新皮质才能识别模式。思维模式分两种：无目标思维和导向式思维，做梦就是无目标思维实例。
分层模式
模式结构
流向大脑新皮质模式识别器的数据本质
自联想和恒常性
学习
思想的语言
梦的语言
模型的根源
第4章 人类的大脑新皮质
尽管进化带来的改变并不总是朝着更高的智力水平前进，但是，智力仍是一个重要的进化分支。大脑新皮质的分层学习能力如此重要，以至于它在进化过程中体积越来越大，并最终成为大脑的主体。大脑运转时，并不以神经元为基础，而是神经元集合。
智力，一个重要的进化分支
新皮质的分层学习能力
积木式神经元集合
视觉皮质与通用算法
第5章 旧脑
虽然大脑新皮质已成为大脑的主体，但我们的旧脑并未消失，仍在帮助我们寻求满足和躲避危险。丘脑的突出作用是与新皮质持续联络，海马体存储最新记忆，而小脑则负责人体动作的协调。
感觉传导路
丘脑
海马体
小脑
快乐与恐惧
第6章 卓越的能力
人类的卓越能力，主要归功于大脑脑岛中的纺锤体细胞。大脑新皮质某些区域的优化，使其更善于处理联合模式，这就是天分的由来。跨领域合作和非生物大脑新皮质的云端存储，将让我们更富有创造力。从进化观点看，爱情的存在就缘于大脑新皮质的需求。
天分
创造力
爱情
第7章 仿生数码新皮质
我们现在已能模拟包含 160万个视觉神经元的人脑视觉新皮质，模拟完整人类大脑的目标，预计 2023年就可实现。“矢量量化”方法既能高效利用计算机资源，又能保留重要的语言识别特征。“隐马尔可夫模型”让语音识别系统能同时完成识别和学习两项任务。
脑模拟
神经网络
矢量量化
用隐马尔可夫模型解读你的思维
进化（遗传）算法
列表处理语言LISP
分层储存系统
人工智能的前沿：登上能力层级顶端
创造思维的策略
第8章 计算机思维的4大基础
尽管人脑的思维模式极为精巧，我们仍可通过软件对人脑进行模拟。要想做到这一点，计算机必须要具备准确的沟通、记忆和计算能力，具有计算的通用性和冯 ·诺依曼结构，并且能够按大脑核心算法进行创造性思维。
基础1：准确的沟通、记忆和计算能力
基础2：计算的通用性
基础3：冯·诺依曼结构
基础4：按大脑核心算法进行创造性思考
第9章 思维的思想实验3
意识来源于复杂物理系统的“涌现特性”（emergent property），“感受性”（qualia）是其突出特征。成功模拟人脑的计算机也是有意识的。思维就是有意识大脑所进行的活动。非生物学意义上的“人”将于 2029年出现。将非生物系统引入人脑，不会改变我们的身份，但却产生了另外一个“我”。把我们的大部分思想储存在云端，人类就能实现“永生”。
谁是有意识的
你必须有信仰
我们能够意识到什么呢
东方是东方，西方是西方自由
意志身份
第10章 有关思维的库兹韦尔定律
信息技术的发展，都遵循着库兹韦尔定律，与思维相关的技术也不例外。随着人类基因组计划的实施，生物医学已成为一项信息技术，并呈指数型发展。在互联网上，每秒比特的传递量每 16个月就翻一番。磁共振成像技术，也以指数级速度稳定发展，目前的空间分辨率已接近100微米。
生物医学
信息传输
大脑研究
第11章 反对的声音
库兹韦尔定律及其在人类智能提高方面的应用，也招致了不少批评。保罗 · 艾伦对“指数发展”说完全持否定态度。罗杰斯 ·彭罗斯认为，计算机无法像人脑那样进行量子计算。约翰 · 赛尔说，计算机即便能够通过图灵测试，它也不知道自己在做些什么。
“奇点遥远”论
“量子计算能力缺失”论
“无意识”论
后记 拥抱“奇点”
注释
译者后记
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