時間是一條河，書籍是一葉帆。我們乘著一葉扁舟而上，與智者同行，與思想碰撞。新春將至，讀書未遲。
近日，外媒The Verge匯集了一份全部由AI領域知名人士（包括OpenAI聯合創始人Greg Brockman和IlyaSutskever、埃森哲人工智慧負責人RummanChowdhury、麻省理工學院媒體實驗室研究專家KateDarling等）推薦的閱讀書單，從實用入門到科幻小說的各類書籍，讓您享受並更好地了解AI的迷人世界。
PROFILES OF THE FUTURE 「未來的輪廓」
作者：ARTHUR C.CLARKE
推薦人：OpenAI聯合創始人Greg Brockman和IlyaSutskever
推薦語：《未來的輪廓》這本書改變了我們對人工智慧世界的看法。我們曾經認為技術變革是一個漸進的、緩慢的過程，是許多小創新的總和。這本書讓我們有一些非常重要的重新認知。
這本書的後面章節描述了ArthurC. Clarke關於未來的預測，但前面章節分析了人們在飛機、太空旅行和核電等技術出現之前對它們的預測。在一大群真正有成就的專家中往往只有少數樂觀主義者準確預測了這些技術，因為大多數專家相信特定的技術進步永遠不會實現（至少不會在短時間內），對他們來說大規模技術變革似乎「總是莫名其妙地出現」。
AI的長期進展如何？它是會遵循可預測的軌跡，還是我們會偶然發現人工智慧的驚人突破將迅速改變世界？《未來的輪廓》中的觀點認為這些問題值得深思。
THE BOOK OF WHY：The New Science of Cause and Effect
「為什麼：因果關係的新科學」
作者：JUDEA PEARL和DANA MACKENZIE
推薦人：埃森哲人工智慧負責人Rumman Chowdhury
推薦語：一本關於人工智慧的書，居然沒有機器人的描述，沒有世界末日的場景，也沒有對未來的宏偉預測，它就是這麼獨特！本書謙遜而引人入勝的寫作風格證明了一個深刻的假設：我們當前的預測建模系統的根本根源是錯誤的。據作者說，我們缺乏因果關係的語言，或者說一個事物導致另一個事物的可量化證據。這是統計歷史中的一個根本性弱點，它誤導了我們如何提出問題和尋求答案。
人工智慧和我們用於預測的機器學習方法的弱點在於它們實際上無法確定地告訴我們某個因素是否會導致另一個因素，而是依靠數百萬次重複計算來為我們提供高價值的相關性。在人工智慧系統中出現的許多有偏見的結果，源於對相互關聯的變量（例如種族和郵政編碼，或社會經濟地位和教育）的不完全或不充分的理解。這本書被認為是有爭議的，但它提出了一個新的觀察：質疑和重新定義我們人工智慧系統的構建模塊。
FRANCHISE 「特許經營」
作者：ISAAC ASIMOV
推薦人：哈佛-麻省理工學院人工智慧道德與倫理主任Tim Hwang
推薦語：阿西莫夫的機器人系列可能是在談論人工智慧的社會影響時的陳詞濫調。當我們想表示構建智能機器的夢想是長期存在的時候，關於「機器人三法則」重複陳舊的比喻是一個很好的藉口。
但是，在阿西莫夫的全部作品中，正是這些以大規模的、非個人的多重交流為特色的故事——而不是機器人系列——最能捕捉到當今機器學習的現實。與機器人故事中的行走機器人和會說話的機器人不同，Multivac是一個笨拙的伺服器場，它需要專門的專業知識來操作，並且經常產生對運行它的技術人員不可理解的輸出。
我發現自己一遍又一遍地重溫的一個故事是阿西莫夫的《特許經營》，作為1955年8月版「 If 」雜誌出版的短篇小說。其中，未來的美國（2008年）決定通過統計模型減少投票，該統計模型根據一位極其具有代表性的人回答的一組問題推斷所有選舉的結果。
《特許經營》巧妙地捕捉了預測的奇怪遞歸性質，以及作為算法分析焦點的個人壓力。重要的是，這個故事說明了可預測性和合法性之間真實而棘手的平衡。即使我們能夠做出完美的工作來預測投票行為，或累犯或就業績效，這對於一個自動化流程而不是人工流程意味著什麼？讀一讀。
WEAPONS OF MATH DESTRUCTION「數學殺傷性武器」
作者：CATHY O'NEIL
推薦人：麻省理工學院媒體實驗室研究專家KateDarling
推薦語：起初，我想推薦一本推測性的科幻小說。但有時我們當前的現實是一個更有趣的反烏託邦。2019年1月，美國國會女議員Alexandria Ocasio-Cortez因為聲稱算法存在偏見而受到嘲笑。無論你的政治派別如何，我認為每個人都可以從對當代人工智慧系統陷阱的基本理解中受益。這本書用引人入勝的（和可怕的）現實世界的例子來說明，授權給可以製造或破壞人們生活的系統的權力，以及我們把它都弄錯的完全災難性的方式，它是我們正在使用的算法和數據的一個偉大的初級讀物。
Cathy O』Neil是一位數學家和數據科學家，他從學術界到華爾街的量子世界，後來加入了佔領華爾街運動。她廣受好評的書涵蓋了金融業的算法問題，也涉及刑事司法、就業、教育等領域。我們目前正在部署的許多人工智慧系統，在不久的將來可能會用到O』Neil強調的問題。對於任何對人工智慧實現感興趣的人來說，這本書應該是必需的基礎讀物。
THE DIAMOND AGE「鑽石時代」
作者：NEALSTEPHENSON
推薦人：fast.ai的聯合創始人Jeremy Howard
推薦語：書名中的「初級讀物」指的是皮面裝訂的書。有三本初級讀物，每本都是一個小女孩的。「初級讀物」是其創作者、世界上最成功的軟體公司的頂級軟體工程師最偉大的作品。因為這不是一本普通的書，它是真正的互動式的，向讀者準確地展示他們在每一時刻所需要的東西，用一種旨在最大化他們興趣的方式來描述。三個擁有初級讀物的女孩之一是主角Nell，她發現自己無家可歸後發現初級讀物一直在教她生存和發展所需的所有技能。我們跟隨她的旅程，在初級讀物的指引下，從一個失去一切的小女孩，到一個可能改變世界的年輕女人。
我20年前第一次閱讀《鑽石時代》，書中的這句話一直伴隨著我：可以利用技術為那些原本不會擁有它們的人提供機會。如果我們不在教育中利用技術，那麼最好的教育只有那些有權獲得最佳教師的人可以享受到。
我們fast.ai的使命是幫助所有人獲得人工智慧工具和教育。技術對於這一使命至關重要。沒有它，我們的用戶和學生將無法訪問我們的在線課程和社區，以及我們所依賴的雲計算平臺。但是，我還沒有看到人工智慧用於創建高度定製的教育體驗，如Primer那樣技術基礎基本到位，只需要有人把它們放在一起。當這種情況發生時，我們可能會聽到像Nell這樣的真實故事。
MACHINELEARNING FOR HUMANS 「寫給人類的機器學習」
作者： VISHAL MAINI 和SAMER SABRI
推薦人：DeepMind聯合創始人兼執行長Demis Hassabis
推薦語：很難推薦關於人工智慧的書籍，這些書籍既不太技術也不太哲學，我預測未來幾年我們會看到更多。我建議「寫給人類的機器學習」作為一個很好的介紹，不需要太多的先驗知識，而且它是在線的。
掌握AI的另一種方法是使用您更熟悉的主題作為Gateway。例如，大多數人都知道西洋棋的基本知識，即使他們沒有玩過多少。兩位專業的西洋棋選手MatthewSadler 和Natasha Regan剛剛寫了一本名為Game Changer的書，講述了DeepMind最近的一項研究突破，即AlphaZero，它從頭開始學習西洋棋，最終成為世界上最強大的棋手。這是對有史以來最先進的人工智慧程序進行的最全面的分析之一，讓您對像AlphaZero這樣的AI系統如何工作有著深刻的見解。
SORTING THINGSOUT: CLASSIFICATION AND ITS CONSEQUENCES「排序：分類及其結果」
作者：GEOFFREY C. BOWKER 和SUSAN LEIGH STAR
推薦人：紐約大學AI Now研究所的聯合創始人兼聯合主任Meredith Whittaker
推薦語：對於任何處理人工智慧偏見，公平和正義問題的人來說，這都是必不可少的文本。
AI系統都是分類系統。簡而言之，他們從數據中「學習」他們所知道的東西，再使用他們學到的東西來分類他們所看到的東西。例如，通過[輸入]「成功員工」的視頻，可以教導招聘人工智慧系統什麼是「有希望的求職者」。將此AI系統顯示為候選視頻，並將視頻與其「成功的工作人員」合成進行比較，將候選人分類為有前途或不同。這樣的系統已經在使用，但風險很高。例如，如果黑人婦女沒有代表「成功員工」的培訓視頻，那麼系統不太可能將它們歸類為「有希望」，而且不太可能黑人女人會被錄用。
整理事物與這種分類實踐的政治和結果有關，分類不是「自然分類」的反映，而是「歷史、文化和權力的產物」，其中每一類都重視某種觀點，並使另一類「沉默寡言」。這本書考察了南非種族隔離種族，努力將嚴格的種族分類應用於不同的人體，比如世界衛生組織的國際疾病分類，這需要一個龐大的政府機構，試圖規範文化差異在疾病和健康的理解。通過關注這些歷史，作者們揭示了我們通常認為理所當然的類別的偶然性，為理解、評判和質疑當前跨核心社會領域自動化分類的人工智慧系統提供了基礎資源。
THE MASTERALGORITHM「終極算法」
作者：Pedro Domingos
推薦人：The Verge的AI和機器人技術記者James Vincent
推薦語：我顯然不是AI世界的傑出人物，但作為一個以此領域為生的人，我已經閱讀了不止一本書來定位自己，所以我確實在這裡有一些經驗。有兩本書特別引起了我的興趣，並且我繼續推薦：Pedro Domingos的 The Master Algorithm（終極算法）和Nick Bostrom的Superintelligence（超級智能）。
《超級智能》是由牛津哲學教授Bostrom撰寫的關於通用人工智慧（AGI）構成威脅的書。這激發了技術領導者對殺手機器人威脅的一些可疑聲明，但也引起我對智能機器安全問題的關注。這部非小說類書籍的閱讀非常有趣，有時更接近科幻小說。
同時，《終極算法》是一個可更廣泛閱讀的讀物，它提供了對AI技術方面的出色介紹，它將向您介紹從進化算法到貝葉斯概率的所有基本組件和概念，同時展示機器學習如何與神經科學和心理學等學科交叉融合。我認為Domingos偶爾誇大了人工智慧的原始力量（這些不是神奇的系統，它們經常存在嚴重缺陷），但即便如此，這也很好地提醒我們，這項技術的潛力是如何被催眠的。