人工智能时代，如何避免沦为机器附庸？

2016年，AlphaGo 的横空出世掀起了人工智能的新一轮热潮。在经历了近三十年的沉寂后，人工智能终于迎来了新的春天。自此，人工智能不仅以如火如荼之势赚足了政策的关注、资本的涌入、以及吃瓜群众的眼球，其技术进展更是以令人瞠目结舌的速度狂飙突进，悄无声息地改造着普通人的生活。

人工智能是一把双刃剑，它既能推动经济社会的进步，也能潜移默化地改造人类，这种改造的威力甚至远胜于基因武器。关于人工智能对人类自身的影响的论述虽然屡见不鲜，绝大多数却都不得要领。众多专家鼓吹的“超人工智能毁灭人类”的末世论调即使不是胡说八道也称得上危言耸听。无人超市和无人工厂的出现都在表明：人工智能真正的威胁在于使绝大多数人沦为机器的附庸。人工智能本质上是一种劳动工具，但当劳动工具本身已经强大到反客为主时，作为劳动者的人类便成了多余的角色，有降格为“亚人工智能”的风险。

如何应对来势汹汹的人工智能？

一个办法是专精于依赖创造力的领域，比如科学和艺术，但这对天赋的要求较高，显然并不适用于每一个人（更何况人工智能很可能重塑人类对于科学和艺术的品味）；另一种门槛更低的办法就是掌握核心技术，让人工智能回归“为我所用”的工具性，正如伟大的军事家孙武所言：“知己知彼，百战不殆”。

学习人工智能该从哪里开始？学习路径又是怎样的？

人工智能复杂，但并不神秘。它建立在基础数学上，通过简单模型的组合实现复杂功能。在工程上，深度神经网络通常以其恒河沙数般的参数让人望而却步；可在理论上，其数学原理却具有更优的可解释性。从事年薪百万的高端研究固然需要非凡的头脑，但理解人工智能的基本原理绝非普通人遥不可及的梦想。

人工智能的早期发展遵循的是符号主义学派的路径，但狭窄的应用领域让它在短暂的辉煌之后迅速走向沉寂。吸取了符号主义学派的教训，连接主义学派以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能。这种思路在一定程度上实现了人脑形象思维，也成为今天人工智能的核心技术。

因此，围绕机器学习与神经网络等核心概念，并结合当下火热的深度学习技术展开进行学习，是目前主要的技术展开进行学习路径。

出于可读性的考虑，我不会使用大量复杂的数学公式，而是力图以通俗的语言解释清楚公式背后的道理。我将试图为你解答以下问题：

学习人工智能需要哪些必备的数学基础？
机器学习有哪些学习方法？
为什么人工神经网络如此流行？
关于深度学习至少要掌握哪些内容？
深度学习框架下的神经网络实例有哪些？
深度学习之外的人工智能还有哪些重要研究？
最经典的人工智能应用场景是怎样的？

本着这样的想法，我在极客时间开设了“人工智能基础课”专栏，希望通过这个专栏：普及人工智能的基础知识，帮助大家走出了解人工智能的第一步。

关于我

王天一，北京邮电大学工学博士，贵州大学副教授，《人工智能革命》作者。

在未来的 3个月中，我将通过”人工智能基础课“这个专栏和你分享人工智能的基础知识，以帮助你更好地理解人工智能的内涵。

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