《人工智能革命》是一部令人深思的书籍，揭示了人工智能在当今社会中的重要性和影响。作者深入探讨了人工智能技术的发展历程、应用领域和未来趋势，引发了读者对人工智能的思考和探索。这本书不仅揭示了人工智能的潜力，还警示了人类在面对人工智能革命时需要做出的抉择。
《人工智能革命》读后感(篇一)
科普书籍。
图灵的理论基础，冯诺依曼的硬件基础后，诞生人工智能学科。
又根据方向不同分为崇尚符号计算，模式发现的符号学派；寻求模拟大脑，构建神经网络的连接学派；以及模拟简单生物体特别是昆虫与环境互动的行为学派。 2016被称作人工智能元年，随着大数据时代的来临，神经网络和深度学习暂时站到了技术的风口浪尖。 纵观历史，从下国际象棋的深蓝到下围棋的阿尔法狗，从语音识别到自动驾驶，从模拟人类机器人到自主攻击武器，科幻片中的种种已经成为现实。
机器人三定律是否能保证人和AI和平相处么。想象力也许是人类最后的阵地。
此书对技术细节的描述刚好是非专业人士理解的程度，广度也够。
不足是后面几章说了太多"黑镜"的内容，算是发散过度么。
《人工智能革命》读后感(篇二)
在大数据时代，数据已经时刻存在于我们的身边，想要与之抽离，只能去原始丛林了吧。对于普通群众来说，数学仿佛是一门神圣的学科，常人是无法触及的，其实不是的，我们平时生活中的小习惯都与数学的计算方式有关。人之所以会进步，就是因为人的求知欲，我们每天都在提出无数个问题，但是真正自己去付诸行动解决问题的人却少之又少。
可以说人工智能是人类发展上的一次重要变革，这本《人工智能革命》正体现了这种变革。无论是大到企业家、互联网以及传统企业，还是小到个人，都应该理解这一轮革命的发展。因为这一切已经与我们的生活息息相关，未来更是离不开这项技术，所以本书值得仔细阅读并时刻反思。如果你想在今天做出一个互联网相关公司，你要不说自己懂点人工智能，都不好意思出来混。就像年轻人应聘，光是大学生都够呛能找到工作，至少得是研究生。
在大数据时代，中国的几位显耀的成功人士无非就是那几个人，马云、马化腾、李彦宏、周鸿祎......当然还有很多外国人，这些人运用聪明的头脑，成为全国人民关注的焦点，也正是他们在改变着世界。人工智能一直是很火的研究话题，甚至有关于人工智能的商业电影也层出不穷，未来也许真的就是人工智能的时代，这也无疑会成为下一轮技术革命的焦点。这是一个不错的商机，如果在这方面有了突破，那么带来的将是数万亿级的市场。
之前读到过一个有关于终极算法的文章，华盛顿大学教授Pedro Domingos在书中这样描述：“终极算法”就是通过机器学习的方式，自动发现和创作其他所有的算法的“主算法”。在《黑客帝国》里，“终极算法”就是Matrix—母体，看过黑客帝国的人，都可以感受到母体的变态。
人工智能一直有一个有趣的话题，就是它是否会威胁人类的安全。最经典的系列电影《终结者》就是机器人与人类的战争，这场人机大战比人类历史上的每一次战争都要残忍，所以使观众们在电影中对人工智能产生了惧怕心理。其实在现实生活中，这些事情在近期还是不会发生的，因为如今的人工智能，还是一种计算机模式，它们是没有思维和意识的。现在存在于我们身边的最常见的人工智能，应该就是苹果手机自带的Siri了，人们在和它对话的时候，只能得知一些能在网络上查到的信息，没人会真正把它当作是一个人去交流的。
《人工智能革命》读后感(篇三)
看这本书的时候，办公室里的两位同事，正好就siri和小冰的优劣展开一场小论战。在男生的眼里，虽然siri和小娜同属于工具，但走的路完全不同——siri依然重视服务，而小娜在努力智能。siri用了17年的时间，主要功能仍是语音助手；而小冰仅出生3年便会作诗，有情绪，会谈条件。也已经一定程度取代人而与使用者进行聊天。
没错，这个“取代”令人恐慌。当下许多行业都在沉浸在对人工智能“鸠占鹊巢”的不安中。九寨沟地震发生时，一则公众号文章《机器人25秒写出九寨沟地震报道，记者这个职业还有希望吗？》在媒体朋友圈里大量转发。在这场天灾中我们看见，人工达不到的地带，无人机早已轻松飞入。那份25秒写出的新闻，完整包含了参数、震中地形、热力人口、周边村镇、周边县区、历史地震、震中简介、震中天气、产出说明和5张图片，如此短时间、高精度、全覆盖地收集到信息，已让绝大部分记者望尘莫及。
人工智能是不是要侵占人类，王天一先生在《人工智能革命》中已有论断。在书中，王天一先生将这种“不必担心”表述为“独一无二”：“……无论能工巧匠技艺多么高超，都不能可能达到机器的稳定性和精确度。可正是这些不可控制和不可克服的因素，给他们手中的物品赋予了蓬勃的生命力：每一件都是独一无二的。”他表示，人工智能的出现事实上是把人类的精力留在了更杰出的工作上。而什么是人类“更杰出的工作”，则是两个字——创造。
创作，是指人类十分善于用头脑中有限的资料，糅合成完全不同的第三方。学美术的孩子知道，如何将颜料搅拌调配后给图画上色；而对于直接将颜色录入系统的机器人来说，则没有这样的配置。人工智能的庞大数据储存超越任何人类，而最大的弊端在于，他不太可能从已有的程序中跳出，创造出一个全新的流派或算法。这种创造力的缺失，恰好是人类的优势所在。王天一先生将创造力和想象力称为“人类的最后阵地”。
纵观这本书，既讲述了人工智能革命的发展史，像一本史书；也讲述了许多结构、定理，像一本理科书。而更符合它的描述，应该是“一本理科生写的哲学书”。它超越了对革命的简单事实性撰写，而是升华到了对人本身的思考、对历史事件对解读、对人工智能的优势和劣势的分析，并对症下药地找出人类的出路。这些有理有据对表述，都使得这份观念更值得一读。
《人工智能革命》读后感(篇四)
人工智能的革命
当谷歌人工智能“阿尔法围棋”人机围棋大战”中以4：1击败韩国著名棋手李世石九段后，人类不仅在感叹机器智能领域取得又一个里程碑式的胜利，也感叹一个新的时代—智能时代的到来。 机器依靠大数据和智能算法“赢了”人类的大脑。"我认为任何一种对人类心灵的冲击都比不过一个发明家亲眼见证人造大脑变为现实。"-尼古拉•特斯拉曾这么说。每一次科技革命，都会带来翻天覆地的变化，人工智能作为21世纪科技发展的最新成就和智能革命，深刻揭示了科技发展为人类社会带来的巨大影响，大数据与智能时代已经到来。
本书作者，王天一，毕业于北京邮电大学通信与信息系统专业工程学博士，现任贵州大学大数据与信息工程学院副教授，研究方向为量子通信与物联网/大数据技术，长期关注人工智能的发展。在本书当中，作者将对人工智能的一些看法和发展的历程，结合所学所思所想，为我们勾勒出一幅关于人工智能革命的前世今生。用质朴的语言，有趣的历史，恰到好处的案例，解密机器学习的终极逻辑，畅想人工智能的未来发展，适合普罗大众阅读。
英国狄更斯曾说过“这是最好的时代，也是最坏的时代”。在全球智能时代下，一方面改善人类生活，带来各行各业的便利，极大地提高社会资源的利用率，是社会精细化发展；另一方面机器抢到了人的饭碗，失业随之而来，创造了无隐私的社会，也带来伦理上的冲突等负面作用。
我们是人类，我们希冀于自己的人脑创造更强大更智慧的机器来帮助我们解决难题。如今的人工智能应用广泛，机器翻译、图像识别、辅助诊断等等，方便快捷了我们的生活，也应该警惕技术带来的挑战。中国提出，拓展发展新空间，实施网络强国战略，实施“互联网+”行动计划，发展分享经济，实施国家大数据战略。坚持开放共享、融合创新、变革转型、引领跨越、安全有序的原则，强化创业创新支撑，积极发展众创空间，推动互联网与各行各业融合，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，培育一批网络化、智能化、精细化的现代产业新模式。大到国家上层建筑，小到企业和我们个人，希望在人工智能革命的时代下能够大有作为。
《人工智能革命》读后感(篇五)
对人工智能的思考与评价在很大程度上依赖于对“智能”的定义：人类智能的本质是什么？
符号主义学派：人工智能是关于如何制造智能机器，特别是智能的计算机程序的科学和工程。它与使用机器来理解人类智能密切相关，但人工智能的研究并不需要局限于生物学上可观察到的那些方法。
符号主义学派认为人工智能起源于数理逻辑，而数理逻辑才是智能行为的描述方式，用于机器定理证明的逻辑演绎系统事实上也继承了图灵测试的衣钵。该学派认为人类认识和思维的基本单元是符号，而认知过程就是对符号的逻辑运算，这样一来，人类抽象的逻辑思维就可以通过计算机中逻辑门的运算来模拟出来，进而实现机械化的人类认知，也就是人工智能。值得注意的是，麦卡锡着重强调人工智能的智能并不体现在真实的具体行为，而是体现在思维方式上，换言之，人类智能本身就能够看成一类特殊的软件，至于运行它的硬件到底是碳基（人脑）还是硅基（计算机），反而没那么重要了。
连接主义学派：人工智能并不源于数理逻辑，智能的关键也不在于思维方式。这一学派把智能建立在神经生理学和认知科学的基础上，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。众所周知，人类的智慧主要来源于大脑的活动，而大脑则是由一万亿个神经元细胞通过错综复杂的通路相互连接形成的。连接主义学派认为神经元不仅是大脑神经系统的基本单元，更是行为反应的基本单元。思维过程是神经元的连接活动过程，是通过大脑突触相互动态联系着的众多神经元协同作用来完成的。
基于以上的思路，连接主义学派通过人工构建神经网络的方式来模拟人类智能以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能为特征，通过大量的非线性并行处理器来模拟大脑中众多的神经元，用处理器的复杂连接关系来模拟大脑中众多神经元之间的突触行为。显然，相较符号主义学派，连接主义学派更看重智能赖以实现的“硬件”。这种方法在一定程度上可能实现了人脑形象思维的功能，即实现了人的右脑形象抽象思维功能的模拟。
行为主义学派：其出发点与符号主义学派和连接主义学派完全不同，他们认为人工智能起源于控制论学科。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来，其眼镜框重点落脚于模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究。正是上述研究播下了智能控制和智能机器人的种子，并在20世纪80年代催生了智能控制和智能机器人系统。
在智能方面，行为主义学派并没有把关注点放在人类身上，而是投向了昆虫。昆虫虽然比人类低级得多，但其智能水平仍令计算机难以望其项背。从个体角度而言，昆虫可以灵活的摆动自己的身体行走，还能够快速躲避捕食者的攻击；从群体角度而言，大量昆虫聚集在一起时能表现出非凡的群体智能，还能形成严密的社会性组织方式。从更长的时间尺度看，生物体对环境的适应还会迫使生物进化，从而实现从简单到复杂、从低等到高等的跃迁。它们的智能事实上并不来源于自上而下的复杂设计，而是来源于自下而上的与环境的互动。
在希尔伯特眼中，公理化系统应该同时具备两种优雅的特性：一致性和完备性。一致性指公理化系统中不存在矛盾；完备性指所有真命题都可以由公理化系统证实。如此一来，公理化系统，乃至整个数学就成为一个自洽的整体，要想获得真知，只要在这个超级的公理化系统中不停地推导就可以了。遗憾的是：希尔伯特理想中坚不可摧的数学城堡终究只是不堪一击的盐沙之基，它的命门就在于对自指的迷惑：本数学定理不可以被证明。
从工业时代到信息时代的转变，是从机械思维到数据思维的转变。所谓机械思维，是指建立在思辨的逻辑推理基础上思维方式。借助机械思维，人类从真实的世界中抽象出无需证明的最基本的公理，再通过因果逻辑由公理推导出各种基本定理，最终在基本定理的基础上构建起富丽堂皇的科学殿堂。机械思维最早的成就是由古希腊数学家欧几里得创立的公理化体系的几何学。事实上，几何学并非欧几里得的首创：在尼罗河流域的古代埃及，幼发拉底河和底格里斯河流域的美索不达米亚以及长江和黄河流域的古代中国，其孕育的文明中就已经包含了几何学的基本知识。但这些文明对几何学的认识还仅限于具体观察，而没能上升到抽象规律的推演——因此这些文明中对几何的认识并没有形成体系，也就不能称之为几何“学”。欧几里得的贡献正是把散落的珍珠串成了美丽的项链：他总结出5条相互独立的不证自明的公理，其中的任何一条都不依赖于其他公理而存在，也无法依据其他公理推导出来。
科学界中机械思维的最后一位集大成者正是英国物理学家牛顿。在巨著《自然哲学之数学原理》中，牛顿用力学三定律和万有引力定律这几个简单而优美的公式破解了宇宙中万物运动的规律，还用微积分的概念把数学从静止的变量拓展为运动变化的函数。牛顿通过自己的伟大成就宣告了科学时代的来临，作为思想家，他让人们相信世界万物是运动的，而冥冥之中支配这些运动的规律既是确定的，又是可以被认识的。可以说，天不生牛顿，万古如长夜。
虽然在工业时代，人类社会所取得的进步大部分得益于机械思维，但是到了信息时代，它的自圆其说遇到了越来越多的困难。一方面，并不是所有的规律都可以用简单的形式体现；另一方面，很多情况下明显的因果关系也并不存在。20世纪初量子力学的诞生与发展迫使人们接受了微观世界这个全新的观察视角，同时也不得不承认不确定性才是世界的本质。自此，机械思维完成了它伟大的历史任务，不确定性观念下的信息论开启了认识世界的全新方式。
机器人学三定律
第一定律：机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。
第二定律：机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一定律。
第三定律：机器人应保护自身的安全，但不得违反第一定律和第二定律。
