（注：數(shù)字序號(hào)后為摘抄，筆記是個(gè)人批注袍患，數(shù)字是實(shí)體書(shū)頁(yè)碼）
1坦康、仔細(xì)琢磨各種信息然后再作出“經(jīng)營(yíng)判斷”，這應(yīng)該是留給人們最后的重要工作诡延。
筆記：人工智能依賴(lài)大數(shù)據(jù)滞欠，然而人不 依賴(lài)大數(shù)據(jù)。AI將來(lái)必然也要走到不依賴(lài)大數(shù)據(jù)和海量計(jì)算力這一階段肆良。
2筛璧、把學(xué)習(xí)及判斷作為獨(dú)立的事物來(lái)看待逸绎，將其進(jìn)行自由配置所產(chǎn)生的價(jià)值，難道不是不可限量嗎夭谤？
人工智能將征服人類(lèi)這種無(wú)稽之談毫無(wú)用處棺牧，我們需要做的是將社會(huì)中一直以來(lái)處于植于人類(lèi)中的學(xué)習(xí)及判斷，分散設(shè)置于世界上有需要的地方沮翔，以此來(lái)建設(shè)更為美好的社會(huì)系統(tǒng)陨帆。這才是人工智能發(fā)展的巨大潛能吧。
3采蚀、互聯(lián)網(wǎng)引起信息流通領(lǐng)域的革命疲牵，在過(guò)去沒(méi)有信息流通的地方出現(xiàn)了信息。一直以來(lái)榆鼠，信息流通與組織社會(huì)系統(tǒng)是緊密結(jié)合在一起的一個(gè)整體纲爸，但是從它被剝離出來(lái)的那一瞬間起，就產(chǎn)生了與組織及社會(huì)系統(tǒng)無(wú)關(guān)的信息流妆够，從而產(chǎn)生了新的附加價(jià)值识啦。信息的傳遞，已經(jīng)不再局限于從老師到學(xué)生神妹，從上司到下屬颓哮，從大眾媒體到普通大眾這類(lèi)固定的途徑。
筆記：極為精彩的論點(diǎn)鸵荠。二十一世紀(jì)是互聯(lián)網(wǎng)的世紀(jì)冕茅，這個(gè)世紀(jì)最大的革命是互聯(lián)網(wǎng)革命，一切都圍繞互聯(lián)網(wǎng)來(lái)運(yùn)轉(zhuǎn)蛹找，互聯(lián)網(wǎng)是當(dāng)今人類(lèi)社會(huì)的核心和主導(dǎo)力量姨伤。
4、核方法庸疾，Kernel Methods
5乍楚、筆記：智能是一種具有具有生命的感官意識(shí)，可自我復(fù)制届慈、發(fā)展壯大徒溪。生命的產(chǎn)生，與它擁有智能金顿，這二者之間擁有巨大的鴻溝臊泌。
我覺(jué)得，智能與生命是不能分割的一個(gè)概念的兩面串绩。沒(méi)有智能缺虐，便沒(méi)有生命，沒(méi)有生命礁凡，便沒(méi)有智能高氮。人工智能與人工生命是脫不了干系的慧妄，至少人工智能必須具有相當(dāng)多的人工生命的特征。
6剪芍、奇點(diǎn)之后塞淹，人不勞動(dòng)，社會(huì)生產(chǎn)率也會(huì)提高罪裹，那么人又該去干什么呢饱普？人的生存價(jià)值又在哪里呢？
筆記：基于人文主義的思想状共，這個(gè)問(wèn)題很難回答套耕。難道人工智能會(huì)成為新上帝？
7峡继、人工智能冯袍、遺傳基因工程學(xué)、納米技術(shù)這三項(xiàng)技術(shù)的組合將實(shí)現(xiàn)與生命融合的人工智能碾牌。 --庫(kù)茲韋爾 151
筆記：生命的含義：能自我復(fù)制的事物
8康愤、也許，在我們所生活的這個(gè)世界上舶吗，解決復(fù)雜問(wèn)題的方法征冷，實(shí)際上可能只有選擇與淘汰，即遺傳性的進(jìn)化算法這一種誓琼。
也許個(gè)人與組織检激、種群之間的關(guān)系比我們想象的還要密切，并且踊赠，它們之所以存在也是為了“系統(tǒng)的存在這個(gè)目的” 150
9呵扛、人類(lèi)作為種群整體所做的事情每庆，以及個(gè)體所做事情的抽象化筐带，能夠用一個(gè)統(tǒng)一的視角來(lái)理解--即“從世界發(fā)現(xiàn)特征量，并將其運(yùn)用于自身的生存”? 149
筆記：與達(dá)爾文進(jìn)化論有異曲同工之妙?
10缤灵、強(qiáng)化學(xué)習(xí)：獎(jiǎng)勵(lì)|愉快 不愉快
筆記：可以設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)的機(jī)制伦籍，也可以設(shè)計(jì)懲罰的機(jī)制，與人類(lèi)社會(huì)生活一樣
11腮出、創(chuàng)造力：日常生活中的創(chuàng)造力帖鸦，社會(huì)性的創(chuàng)造力
啊哈效應(yīng)，a-ha experience
筆記：人們只有通過(guò)實(shí)驗(yàn)胚嘲、觀察作儿、總結(jié)、思考才會(huì)逐漸了解事物的性質(zhì)馋劈、屬性攻锰，進(jìn)而促進(jìn)科學(xué)發(fā)展晾嘶。
12、深度學(xué)習(xí)今后的研究及相關(guān)領(lǐng)域
深度學(xué)習(xí)今后的研究關(guān)聯(lián)領(lǐng)域
從圖像獲得特征表示及概念圖像識(shí)別精確度的提高
獲取更多模態(tài)的特征表示及概念環(huán)境識(shí)別娶吞、行動(dòng)預(yù)測(cè)
獲取“行動(dòng)與結(jié)果”的特征表示及結(jié)果規(guī)劃垒迂、框架問(wèn)題
通過(guò)一系列行動(dòng)從現(xiàn)實(shí)世界中提取特征量推論、本體論
語(yǔ)言與概念的接地符號(hào)接地妒蛇、語(yǔ)言理解
通過(guò)語(yǔ)言的知識(shí)獲然稀（將超越人類(lèi)？）知識(shí)獲取瓶頸绣夺、高層次社會(huì)預(yù)測(cè)
13吏奸、玻爾茲曼機(jī)（RMB）原理與自動(dòng)編碼機(jī)幾乎相同。
14陶耍、深度學(xué)習(xí)是特征表示學(xué)習(xí)的一種苦丁。表示學(xué)習(xí)，representation learning
15物臂、人類(lèi)智能完全有理由通過(guò)程序來(lái)實(shí)現(xiàn)旺拉。
筆記：現(xiàn)階段深度學(xué)習(xí)所依賴(lài)的計(jì)算機(jī)資源是龐大的，有賴(lài)于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的革新來(lái)解決這一問(wèn)題(如量子計(jì)算機(jī)）
16棵磷、符號(hào)：概念與符號(hào)標(biāo)記的結(jié)合體
17蛾狗、深度學(xué)習(xí)所做的事情，也只不過(guò)是將主成分分析進(jìn)行非線性化仪媒，變成分層結(jié)構(gòu)而已沉桌。也就是說(shuō)，它只是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)特征量或者概念算吩，然后使用這個(gè)聚合塊留凭，再去發(fā)現(xiàn)更大的聚合塊，僅此而已偎巢。
谷歌貓臉識(shí)別
18蔼夜、主成分分析：將多個(gè)變量縮減成較少個(gè)數(shù)的 無(wú)相關(guān)合成變量的方法，在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域常用到
19压昼、深度學(xué)習(xí)：以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)求冷，由計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成特征量，特征表示學(xué)習(xí)窍霞，計(jì)算機(jī)自動(dòng)獲取特征表示
hearistic 經(jīng)驗(yàn)技能|啟發(fā)式算法
20匠题、人工智能未能實(shí)現(xiàn)的若干原因：1 知識(shí)輸入無(wú)窮盡 2 框架問(wèn)題 3 符號(hào)接地問(wèn)題 4 特征量的選取必須由人來(lái)決定 從這個(gè)世界里應(yīng)該關(guān)注何種特征量并提取信息，人工智能無(wú)法自動(dòng)獲得概念
21但金、機(jī)器學(xué)習(xí)的難點(diǎn)：特征工程（feature engineering）：即特征量的設(shè)計(jì)韭山。機(jī)器學(xué)習(xí)在輸入時(shí)所使用的變量，對(duì)對(duì)象特征的定量表示。選什么作特征量钱磅，對(duì)預(yù)測(cè)精確度有較大的影響巩踏。
22、分類(lèi)法:
1 最鄰近分類(lèi)法：nearest neighbor
2 樸素貝葉斯算法對(duì)數(shù)據(jù)按其各種特征分屬類(lèi)別的可能性進(jìn)行加總
3 決策樹(shù)：通過(guò)某個(gè)屬性是否符合某個(gè)值進(jìn)行劃分
4 支持向量機(jī)（support vector machine）续搀，劃分時(shí)需要使用間隔（margin）最大化
5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network) minst數(shù)據(jù)集塞琼，誤差反向傳播
23、有監(jiān)督學(xué)習(xí)禁舷，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類(lèi)彪杉；頻繁模式挖掘
24、符號(hào)接地問(wèn)題：能否將符號(hào)與它所表示的意義連接起來(lái)的問(wèn)題
25牵咙、框架問(wèn)題：執(zhí)行任務(wù)時(shí)僅提取相關(guān)知識(shí)并加以應(yīng)用
知識(shí)獲取瓶頸
26派近、重量級(jí)本體論：人考慮：基于哲學(xué)性、對(duì)對(duì)象世界的理性探索
洁桌；輕量級(jí)本體論：計(jì)算機(jī)考慮：基于信息論觀點(diǎn)的利用效率
27渴丸、本體研究：上位概念（屬），下位概念（種）
CYC計(jì)劃：輸入人類(lèi)所有的一般性知識(shí)
筆記：語(yǔ)言的另凌，非語(yǔ)言的谱轨，空白（沉默）》》》語(yǔ)言的，非語(yǔ)言的吠谢，空白（沉默）
brute force 蠻力 窮舉法土童，toy problem 玩具問(wèn)題
28、極小極大原理
搜索樹(shù)：深度優(yōu)先搜索:時(shí)間工坊；寬度優(yōu)先搜素：內(nèi)存資源大
筆記：
判斷視覺(jué)：時(shí)間献汗，空間，運(yùn)動(dòng)狀態(tài)王污；維度：絕對(duì)時(shí)間（空間罢吃、運(yùn)動(dòng)）
視覺(jué)：記憶中儲(chǔ)存的，直覺(jué)感知的：視覺(jué)接收昭齐，聽(tīng)覺(jué)或其他感覺(jué)轉(zhuǎn)化尿招；他人描述建立記憶視覺(jué)的
松尾豐著 筆記整理精要
