看完《人工智能的未来》有什么感受？人们都说读书的作用很大。怎样才能读完没有感觉？求指点阅读的好方法！
肤浅而缺乏内涵的书，让人一头雾水，一无所获。《人工智能的未来》一书于2006年出版。嗯，2006-2014在其他科学和工业领域不算什么，但是在电子信息领域，就是旧世界和新世界的概念，很多认识都被颠覆了。再说作者:杰夫·霍金斯(jeff hawkins)，商人发明家(一直忙于财务困难、企业并购、知识产权)，偏向商业应用(弱人工智能)，在人工智能领域不具开创性和权威性。没必要担心卖不出好书名。内容就像一本太阳系旅行手册，就像什么都没说。
一本好书应该有清晰的思路、坚实的事实基础和可预见的结论。如何创造思维——人类思维揭示的奥秘2013出版的人工智能代表作。作者:雷·库兹韦尔(见百度百科，非普通人)，阐述了人工智能领域的前沿研究成果，以及对认知科学和智能的最新理解。最重要的是，他揭示了人工智能的发展方向和未来(2045)蓝图，就像库兹韦尔一样。这本书描述的是该领域真实的认知成果和基于严谨逻辑的视野分析。
作者认为这本书应该是有人工智能理想的研究人员的必读之书，也应该是第一本要读的书。这本书是一部建立在多学科基础上的思想著作。阅读它需要相应的科学素养。生物学、神经科学、计算机科学等专有名词会直接出现在书中，不管你是否理解其含义。在当今这个信息爆炸的时代，遇到什么都能学，没有像生物学本科+脑外科研究生+程序员这样准备进入人工智能领域的复合型人才。这本书是在2005年奇点临近的基础上出版的，有了质的变化。看完这本书，就不需要看《奇点临近》了。
看完《如何创造思维——人类思想揭示的奥秘》，必看的是麻省理工经典基础教材《人工智能——一种现代方法》，看思想。之后需要看《人工智能高级技术导论》。这是主要任务。至于模式识别，机器学习，蚁群算法，遗传算法等。，自学者可以先看，或者穿插理解。对Lisp的理解不能太简单，也不能太深刻。
意识来源于复杂物理系统的“涌现性”，“质”是其显著特征。-雷·库兹韦尔
如何创造思维的封面——人类思维揭示的奥秘
人工智能封面-现代方法(第二版)
人工智能先进技术导论封面
如何创造思维——人类思维揭示的奥秘
出版社:浙江人民出版社；版本1(2014 1 10月1)
平装本:300页？语言:简体中文？格式:16
ISBN: 9787213058646产品尺寸:22.8 x 17 x 2.2 cm？产品重量:481克
目录:
来自四面八方的赞扬
推荐顺序解放思想
段永超。跨界思想者财新传媒集团首席战略官
前言揭示了人脑思维的奥秘
第65438章+0自然的思想实验
历史上有很多著名的思想实验，尤其是关于自然的。爱因斯坦的“驱动光束”实验就是其中之一。同样的方法可以用来研究大脑。通过简单的思想实验，我们可以很好地理解人类的智慧是怎么回事。
思想实验1:大峡谷和洞穴的形成
思维实验2:驾驶光束
大脑新皮层的统一模型
第二章思维的思维实验
大脑和计算机都可以存储和处理信息，但是大脑和计算机的相似性并没有看起来那么简单。大脑的记忆是有层次的，连贯的。记忆奇妙地出现在你的脑海里。一定有什么触发了它们。
思维，人脑和电脑不一样。
记忆是连贯有序的。
联想因触发而生。
记忆的结构是分层次的。
第3章大脑新皮层模型
大脑的新皮层分为六层，* * *包含300亿个神经元，进而构成3亿个模式识别器。这些模式识别器是根据层次关系组织起来的，它们是思维语言和模式识别理论的基础。只有具备自我联想和特征恒常性的能力，新大脑皮层才能识别模式。思维模式有两种:无目的思维和引导思维。做梦是无目的思考的一个例子。
分级模式
模式配置
模式识别器的数据本质流向大脑新皮层
自我联想和恒常性
研究
思想的语言
梦的语言
模型的根
第4章人类大脑的新皮层
虽然进化带来的变化并不总是走向更高的智能水平，但智能仍然是进化的一个重要分支。新大脑皮层的分层学习能力如此重要，以至于在进化过程中变得越来越大，最终成为大脑的主体。大脑工作时，不是以神经元为基础，而是神经元的集合。
智能，进化的一个重要分支
大脑皮层的分层学习能力
积木式神经元集
视觉皮层和通用算法
第5章老脑筋
虽然新大脑皮层已经成为大脑的主体，但我们的旧大脑并没有消失，仍然在帮助我们寻求满足感和避免危险。丘脑的突出作用是与新皮层保持联系，海马储存最新的记忆，小脑负责人体动作的协调。
感觉传导通路
丘脑
海马
小脑
快乐和恐惧
第六章卓越的能力
人类的杰出能力主要归功于脑岛中的梭形细胞。大脑新皮层中某些区域的优化使其更擅长处理组合模型，这是天赋的起源。非生物新皮层的跨域合作和云存储会让我们更有创造力。从进化论的角度来看，爱情的存在是因为大脑新皮层的需求。
才能
创造力
爱
第七章仿生数字新大脑皮层
我们已经能够模拟人脑的视觉新皮层，它包含654.38+0.6万个视觉神经元，模拟完整人脑的目标，预计在2023年实现。“矢量量化”的方法既能有效利用计算机资源，又能保留重要的语言识别特征。“隐马尔可夫模型”使语音识别系统能够同时完成识别和学习任务。
大脑模拟
神经网络
矢量量化
用隐马尔可夫模型解释你的想法
进化(遗传)算法
列表处理语言LISP
分级存储系统
人工智能的前沿:爬到能力等级的顶端
创造性思维策略
第八章计算机思维的四个基础
虽然人脑的思维模式极其精妙，但我们还是可以通过软件模拟人脑。为了做到这一点，计算机必须具有精确的通信、记忆和计算能力，具有普适计算和冯诺依曼结构，能够根据大脑的核心算法进行创造性思维。
基础1:精准的沟通、记忆、计算能力。
基础2:计算的普遍性
基础3:冯·诺依曼结构
基础四:根据大脑的核心算法进行创造性思维
第九章思维的思维实验3
意识来源于复杂物理系统的“涌现性”，“质”是其显著特征。成功模拟人脑的计算机也是有意识的。思维是有意识的大脑活动。非生物意义上的“人”将在2029年出现。将非生物系统引入人脑，不会改变我们的身份，但会产生另一个“我”。人类把自己的大部分思想储存在云端，就可以实现“永生”。
谁有意识？
你必须有信仰。
我们能意识到什么？
东方是东方，西方是西方的自由。
意志认同
第10章库兹韦尔的思维法则
信息技术的发展遵循库兹韦尔定律，与思维相关的技术也不例外。随着人类基因组计划的实施，生物医学已经成为一种信息技术并呈指数级发展。在互联网上，每秒传输的比特数每16个月翻一番。磁* * *振动成像技术也以指数速度稳步发展，目前空间分辨率接近100微米。
生物医学科学
信息传输
脑研究
第65438章+0反对
库兹韦尔定律及其在提高人类智力方面的应用也招致了很多批评。保罗·艾伦完全否定“指数发展”理论。罗杰斯·彭罗斯认为，计算机无法像人脑一样进行量子计算。约翰·塞尔说，即使计算机能通过图灵测试，它也不知道自己在做什么。
“奇点遥远”理论
论“缺乏量子计算能力”
“无意识”理论
后记拥抱“奇点”
给…作注解
译者后记