閱讀筆記:從人到人工智慧,破解AI革命的68個核心概念
既然人工智慧這麼紅,那麼想要多瞭解一些也是相當合理的,於是買了這本書;兩百多頁,不算太厚。 「書不厚」有兩層意義:表面意義就是「字數不多」,深層意義就是「這本書並不打算對於這68個核心概念進行深入/專業的介紹」。 那正好。因為我本來就只是單純因為「好奇」才買、只想了解大概,更何況以我基礎科學常識知識的貧乏,我根本也無力進行深入的探索理解。我只是想要深入淺出大概了解一點點。 不過即便如此,即便這本書明明淺顯易懂,我還是讀了一半就放棄了。為什麼? 因為對於一個缺乏科學數理常識的假文青如我,這是一本很淺顯易懂的「辭典」。而字典這種東西呢,遇到不懂的時候再拿來查一下就好。除非要深入學習某種語言,否則應該沒有必要把整本辭典拿來閱讀。 有些名詞顧名思義就可以知道;有些名詞的內涵我們本來就已經知道,只是不知道「原來這種方法的名詞是這個」,並不是「不懂這個道理」;更有些名詞「如果不懂背後的基礎科學,根本就是有看沒有懂」。這三種情形都導向了同一種結果,就是「看了等於白看」。 比如說「資料探勘」。比如說「分析所有玩家在這個遊戲中的所有行為,然後進一步發現玩家們有什麼特別的行為」,於是就可以進一步針對這種行為去修改遊戲,讓遊戲變得更吸引人。如果沒有要深入研究技術細節,像「資料探勘」這種名詞,顧名思義就知道大概。 比如說「協同過濾」。比如說「根據統計,多數買了『人類大歷史』的人,通常也會順便買『漫遊歐洲兩千年』這本書。網路書店其實並不知道我喜歡看什麼書,但是在我點選了「人類大歷史」之後,網站就會自動推薦「漫遊歐洲兩千年」。而且這樣的推薦通常也會奏效。「協同確認」這種名詞,稍微一看就會恍然大悟,最多就是「多知道了一個名詞」,並不是「多懂了一些道理」。這種名詞,真的有需要理解的時候再上網查一下就知道了,於是似乎也沒有特意去了解的必要。 至於我有看沒有懂、也不可能懂的,比如說「S型函數」:人類模仿大腦的機制,建構出類似神經的網路,也就是「類神經網路」,白話粗糙的說就是「刺激夠大的時候,這個『點』就會有反應,然後把訊息傳給下一個『點』,於是最後整的網路都知道了;如果刺激不夠大,這個『點』就會惦惦不出聲,於是下一的『點』當然也不會知道,於是訊息就傳不出去。而所謂的S型函數,就是用來計算「到底該不該出聲」的函數。 我似乎瞭解了「S型函數」的功能,但是我根本連