冷靜思考一下AI——《人工智能革命》讀書筆記心得感悟：

AI真的是越來越火，產業(yè)化應用也開始越來越普及了。以前陸陸續(xù)續(xù)地看過很多文章，也零碎地了解了很多知識，比如算法、機器學習（ML）、深度學習（DL）、RNN（循環(huán)神經網絡）等等。

最近，靜下心來，認真看了一本201*年6月出版的書（《人工智能革命：歷史、當下與未來》王天一著。覺得對自己非常有用，于是寫下這個札記，供大家參考，如果需要更好地理解，建議去買一本，真的是一本很好的人工智能科普書籍。

人類智能的本質是什么？這是認知科學的基本任務，也是基礎科學面臨的四大難題中最難解決的一個。

人類之所以會把實現人工智能的期望寄托在計算機身上，其基礎在于“認知的本質是計算”這一著名論斷。

截至目前，所有的計算機都未能超出圖靈機的范疇，也就必須遵循數理邏輯定義的規(guī)則。從“認知即計算”的角度出發(fā)，基于計算機的人工智能如果想要達到近似人類的思維能力，也必須建立起“自我”的概念，這無疑會導致自指的出現，也將成為不完備性定理的活靶子。

1、圖靈是誰？

學計算機的人一定聽過圖靈獎，最近對人工智能有些接觸的也一定聽過圖靈機。圖靈就是那個發(fā)明用機械的方法來解決數據問題的人。他首次提出了圖靈機的概念。公文素材庫（m.bsmz.net）圖靈機以天才的抽象性模擬了人腦的計算過程，將其還原為若干最基本的機械操作。圖靈機的出現本來是用于解決純數學中的基礎理論問題，可它卻帶來了意想不到的巨大收獲：

年僅23歲的圖靈第一次接觸到了德國數學家大衛(wèi)·希爾伯特（DavidHilbert）23個世紀問題中的第十問題：“能否通過機械化運算過程來判定整系數方程是否存在整數解？”

圖靈清楚地意識到，解決這一問題的關鍵在于對“機械化運算”的嚴格定義。圖靈機的紙帶被劃分為小格，每格中只能有0和1兩種符號。

馮·諾依曼體系結構

可以理解為計算機體系結構。這個誕生在列車上的卓越思想，馮·諾伊曼體系結構給計算機的性能帶來了革命性突破，馮·諾伊曼體系結構包括五大部分：運算器、控制器、存儲器、輸入設備和輸出設備，為電子計算機的邏輯結構設計奠定了基礎。

馮·諾依曼理論的要點是：數字計算機的數制采用二進制；計算機應該按照程序順序執(zhí)行。作者：李杰

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