AI 入门

AI for Beginners

这条路线不是"AI 书单",而是一条认知阶梯:先理解计算是什么,再理解机器如何学习,最后才面对超级智能与对齐这些尚未有答案的问题。跳级阅读是理解 AI 最常见的失败方式。

  1. 第 01
  2. 第 02

    理解人工智能

    把"智能"拆解成搜索、推理、学习、感知等可处理的问题。

    《人工智能:一种现代的方法》 Artificial Intelligence: A Modern Approach 斯图尔特·罗素 · 1995 年
  3. 第 03

    理解机器学习

    理解表示学习与梯度方法,这是当代 AI 的技术底座。

    《深度学习》 Deep Learning 伊恩·古德费洛 · 2016 年
  4. 第 04

    理解强化学习与智能体

    当系统开始为了目标而行动,问题就从"预测"变成"决策"。

    《强化学习导论》 Reinforcement Learning: An Introduction 理查德·萨顿 · 1998 年
  5. 第 05

    理解大语言模型与对齐

    能力增长快于价值对齐,这是当前最真实的工程与伦理张力。

    《人机对齐》 The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values 布莱恩·克里斯蒂安 · 2020 年
  6. 第 06

    理解 AGI 与人类未来

    在技术之外,认真思考不可逆的决策与控制的边界。

    《超级智能:路径、危险与策略》 Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies 尼克·博斯特罗姆 · 2014 年

全部路线