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終極算法pdf是由多明戈斯書(shū)寫(xiě)的一本關(guān)于機(jī)器與人工智能相關(guān)書(shū)籍的pdf格式,可以讓朋友們免費(fèi)閱讀這一本對(duì)人工智能影響最大的書(shū)籍,有興趣的朋友就來(lái)IT貓撲下載吧!

The master algorithm簡(jiǎn)介

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)快成為一種“刻奇”了，之所以這么說(shuō)，不只是因?yàn)槠湓谖覀兩钪械母鱾€(gè)領(lǐng)域內(nèi)都遷移默會(huì)的塑形著我們的生活與認(rèn)知，更因?yàn)橛刑嗟娜藢?duì)機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)一竅不通，卻仍隨著潮流，不得不在自己的PPT上加上大數(shù)據(jù)，仿佛這是一道魔咒，而《The master algorithm》這本書(shū)，則是解碼這道魔咒的明鏡。這本書(shū)中，沒(méi)有公式與代碼，有的只是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法本質(zhì)一針見(jiàn)血的點(diǎn)破，有的只是依據(jù)這些算法而編出的日常生活中的故事，是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中核心算法的概念化的模型。一言以概之，這是一本所有有高中數(shù)學(xué)水平且無(wú)計(jì)算機(jī)背景的讀者都能夠讀懂的科普書(shū)。如果你不想對(duì)控制著我們衣食住行方方面面的機(jī)器學(xué)習(xí)算法一無(wú)所知，那么這本書(shū)是你必讀的書(shū)。

終極算法pdf

終極算法中文版簡(jiǎn)介

終極算法

多明戈斯在他的《終極算法》中認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)將被明確歸入全球經(jīng)濟(jì)未來(lái)的中心。隨著數(shù)量的不斷增多，我們使用的算法也可能不需要那么復(fù)雜，反而需要一種簡(jiǎn)單的、通用的算法，稱之為“終極算法”。在多明戈斯的眼里，終極算法將會(huì)統(tǒng)一物理、數(shù)學(xué)、社會(huì)、生物等各種學(xué)科的理論，進(jìn)而獲得一種萬(wàn)有理論。他把宇宙生成、生命進(jìn)化看成是一個(gè)程序，而不同的物種在不同時(shí)間、不同地點(diǎn)的生長(zhǎng)、成熟和消滅都是由于程序設(shè)置的參數(shù)不同所導(dǎo)致的。他還分別從大腦皮層的統(tǒng)一、物理學(xué)規(guī)律的統(tǒng)一、進(jìn)化論的規(guī)律、計(jì)算機(jī)科學(xué)本身的規(guī)律來(lái)分析了生成終極算法的可能性。多明戈斯也總結(jié)了目前機(jī)器學(xué)習(xí)的5大流派，分別是符號(hào)派、聯(lián)結(jié)派、進(jìn)化派、貝葉斯派、類推派。

五大門(mén)派

符號(hào)派認(rèn)為所有信息都可以簡(jiǎn)化為操作符號(hào)，學(xué)習(xí)也不能從零開(kāi)始，除了數(shù)據(jù)，還需要一定的原始知識(shí)。他們已經(jīng)弄明白，如何把先前存在的知識(shí)并入學(xué)習(xí)中，如何結(jié)合動(dòng)態(tài)的知識(shí)來(lái)解決問(wèn)題。他們的主算法是逆向演繹，逆向演繹主要是弄明白，為了演繹的順利，哪些知識(shí)被省略了，是什么讓算法變得越來(lái)越綜合。

聯(lián)結(jié)派是學(xué)習(xí)大腦所做的事情，對(duì)大腦進(jìn)行逆向演繹。大腦是通過(guò)神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，關(guān)鍵問(wèn)題是找到哪些連接導(dǎo)致了誤差，怎么糾正這些誤差。其主算法是反向傳播算法，該算法將輸出和想要的結(jié)果進(jìn)行比較，然后一層一層往回改變神經(jīng)元的連接，以更接近想要的結(jié)果。

進(jìn)化派認(rèn)為所有形式的學(xué)習(xí)都源于自然選擇。在計(jì)算機(jī)上模仿自然選擇，解決的關(guān)鍵問(wèn)題就是學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)：不只是像反向傳播算法一樣調(diào)整參數(shù)，還要?jiǎng)?chuàng)造大腦，對(duì)參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。進(jìn)化派的主算法是基因編程，和自然使有機(jī)體交配進(jìn)化一樣，基因編程也對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行配對(duì)和提升。

貝葉斯派最關(guān)注的是不確定性。所有掌握的知識(shí)都具有不確定性，而且學(xué)習(xí)過(guò)程也是一種不確定的推理形式。那么問(wèn)題就變成，在不破壞信息的情況下，如何處理含噪聲、不完整甚至矛盾的信息。解決的辦法就是概率推理，而主算法就是貝葉斯定理及其衍生定理，貝葉斯定理將告訴我們?nèi)绾卫靡延械闹R(shí)。

對(duì)于類推派來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)的關(guān)鍵就是要在不同的場(chǎng)景中認(rèn)識(shí)到相似性，然后推理出其它的相似性。問(wèn)題的關(guān)鍵就是如何判斷兩個(gè)事物的相似度。類推派的主算法是支持向量機(jī)，找出記憶的經(jīng)歷，以及如何將這些經(jīng)歷結(jié)合起來(lái)，用來(lái)做新的預(yù)測(cè)。

共性和個(gè)性

先把萬(wàn)能的終極算法放一邊，先談?wù)剬?duì)一般算法的共性和個(gè)性。一般的算法都需要一個(gè)處理過(guò)程就是“特征工程”，而深度學(xué)習(xí)最大的好處就是特征的選擇可以不需要人為的選擇，給入足夠多的數(shù)據(jù)，他都會(huì)逐層的把最重要的特征提取出來(lái)，所以如果要說(shuō)這些算法的共性就是都是針對(duì)一定量的數(shù)據(jù)來(lái)提取相應(yīng)的特征，再通過(guò)相應(yīng)的特征來(lái)進(jìn)行分類、聚類和預(yù)測(cè)等。但是每個(gè)算法都會(huì)對(duì)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)有一定的假設(shè)，比如貝葉斯算法就需要設(shè)定各項(xiàng)特征變量之間相互獨(dú)立，同時(shí)每種算法的優(yōu)化方式和內(nèi)容也有一定的差距，給出來(lái)的結(jié)論也各有不同的形式可以是概率、也可以是類別等。每種算法的優(yōu)缺點(diǎn)決定了其具體的應(yīng)用場(chǎng)景。這樣看來(lái)，要獲得一個(gè)通用算法解決一切問(wèn)題，還是存在一定困難的。正如各性化的人類，場(chǎng)景也是個(gè)性化的，需要有個(gè)性化的算法來(lái)應(yīng)對(duì)，這樣才能提高效率。但是，我認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)可以從數(shù)據(jù)中找到統(tǒng)計(jì)規(guī)律，也一定能發(fā)現(xiàn)如“萬(wàn)有定律”一樣普遍的規(guī)律，只是時(shí)間和機(jī)遇問(wèn)題。當(dāng)然，我也認(rèn)同一點(diǎn)，宇宙萬(wàn)物的生存有一定的普適規(guī)律，但是這個(gè)規(guī)律是否可以用計(jì)算機(jī)算法的語(yǔ)言來(lái)描述則是另外一回事了。

量子算法

如果真的要考慮終極算法，我第一時(shí)間會(huì)想到量子算法，因?yàn)槲覍?duì)它是無(wú)知的，所以想象空間就越大，并且量子力學(xué)本身揭示的就是微觀粒子的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，符合“終極算法”想要找到萬(wàn)物普遍適用的核心思想。所以我就看了一些量子力學(xué)的論文，看看量子算法究竟是什么回事，雖然學(xué)過(guò)量子力學(xué)和原子核物理，但是理解相關(guān)的量子信息、量子計(jì)算、量子通信、量子算法等還是需要下一定功夫的。介紹一些有關(guān)概念算了，多的我也不懂：

1、量子：現(xiàn)代物理將微觀世界中所有的微觀粒子（光子、電子、原子）統(tǒng)稱為量子

2、量子信息：利用微觀粒子狀態(tài)表示的信息成為量子信息

3、經(jīng)典信息的基本存儲(chǔ)單位是比特，只存在0和1兩種狀態(tài)，量子信息的基本存儲(chǔ)單元是量子比特，有以有0到1之間的無(wú)限個(gè)狀態(tài)

4、量子特性：

量子態(tài)相干性：微觀系統(tǒng)中量子間相互干涉的現(xiàn)象

量子態(tài)糾纏性：N（大于1）個(gè)量子在特定的環(huán)境下可以處于穩(wěn)定的量子糾纏態(tài)，對(duì)其中某個(gè)子系統(tǒng)的局域操作會(huì)影響到其余子系統(tǒng)的狀態(tài)

量子態(tài)疊加性：量子狀態(tài)可以疊加，量子信息也可以疊加

量子不可克?。毫孔恿W(xué)的線性特性確保對(duì)任意子態(tài)無(wú)法實(shí)現(xiàn)精確的復(fù)制。（不可復(fù)制和測(cè)不準(zhǔn)原理成為量子密碼的基礎(chǔ)）

5、量子計(jì)算機(jī)：利用量子力學(xué)規(guī)律存儲(chǔ)量子信息，實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算的物理裝置。

6、量子通訊：為了實(shí)現(xiàn)傳送某個(gè)物體的未知量子態(tài)，可以原物的信息分成經(jīng)典信息和量子信息兩部分，分別由經(jīng)典通道和量子通道傳送。

算法的直覺(jué)

既然講到了終極算法，我也想說(shuō)說(shuō)我對(duì)”算法的直覺(jué)”問(wèn)題的理解。我們知道，人的大腦是由兩個(gè)系統(tǒng)組成的，一個(gè)快系統(tǒng)和一個(gè)慢系統(tǒng)。快系統(tǒng)是感性的，是憑借直覺(jué)來(lái)判斷事物，而慢系統(tǒng)則是理性的，通過(guò)思考來(lái)判斷。既然這樣，算法是理性的不用解釋，那么算法是否也可以實(shí)現(xiàn)像人類一樣的“直覺(jué)”呢？如果可以，那么機(jī)器人是否就可以存在“意識(shí)”呢？這個(gè)不好說(shuō)，不過(guò)我覺(jué)得人類的直覺(jué)有時(shí)候就像是”扔骰子”，隨機(jī)的，人也說(shuō)不出來(lái)那種感覺(jué)是什么樣的?？赡苷且?yàn)檫@樣，阿拉法狗的算法實(shí)現(xiàn)就使用了蒙特卡洛樹(shù)的算法（蒙特卡洛算法是一種隨機(jī)過(guò)程的算法，核物理中可以用來(lái)模擬光子、原子、電子等量子的隨機(jī)游走過(guò)程），因此隨機(jī)游走的過(guò)程是否真的可以用來(lái)模擬人類的直覺(jué)呢？還有，量子算法結(jié)合蒙特卡洛等隨機(jī)過(guò)程是否可以實(shí)現(xiàn)“終極算法”呢？

觀點(diǎn)

1、不要和人工智能對(duì)抗，要讓人工智能為你服務(wù)

2、要利用好機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)工具，并不一定要讀一個(gè)計(jì)算機(jī)博士學(xué)位，但有必要了解一些基本的概念，了解各種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)和能力邊界。

3、計(jì)算機(jī)給自己編程、自己設(shè)計(jì)算法

4、機(jī)器學(xué)習(xí)是“太陽(yáng)的新鮮事”，一種能夠構(gòu)建自我的技術(shù)。

5、學(xué)習(xí)算法就像是技藝精湛的工匠，它產(chǎn)生的每個(gè)產(chǎn)品都不一樣，而且專門(mén)根據(jù)用戶的需要精細(xì)定制。

6、學(xué)習(xí)算法就是把數(shù)據(jù)變成算法。它們掌握的數(shù)據(jù)越多，算法也就越精準(zhǔn)。

7、可以預(yù)測(cè)和難以預(yù)測(cè)的之間的鴻溝要交給機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)填補(bǔ)。

8、學(xué)習(xí)算法就是要找到兩個(gè)事物之間的聯(lián)結(jié)點(diǎn)。

9、創(chuàng)建一個(gè)算法并不一定要從數(shù)學(xué)公式出發(fā)，而是要站在一個(gè)更高的應(yīng)用角度去思考，對(duì)已有的算法投入過(guò)多的精力也會(huì)影響建立新算法的能力，但是要學(xué)會(huì)聯(lián)系各種算法的特點(diǎn)并運(yùn)用到新的算法中。

10、“語(yǔ)言”讓程序員變成創(chuàng)造世界的“神”

11、復(fù)雜的算法、大腦不能很好理解的算法就容易引入誤差。

12、學(xué)習(xí)算法是種子，數(shù)據(jù)是土壤，被掌握的程序是成熟的作物。

13、誰(shuí)有最多的數(shù)據(jù)、最佳的算法、誰(shuí)就能有更多的用戶。這是一個(gè)良性循環(huán)。

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