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，但是我根本連他長得什麼樣子都不知道。要說自己「瞭解Ｓ型函數」？未免也太心虛了。像這樣的名詞說明，總覺得「看了等於白看」。

結論是：要了解「人工智慧」，必須要靠扎實的知識；這本書比較適合當成辭典，讓我知道「哦原來這個名詞是這個意思啊」這樣而已。並無法讓我這種門外漢弄懂人工智慧。那麼，既然是「辭典」，我就還是把它放在書櫥裡，有必要的時候再拿來翻閱一下就好了。