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任何足夠先進的技術初看都與魔法無異。

自動駕駛汽車已經(jīng)在很多國家上路，網(wǎng)飛的算法能主動預測你喜歡的電影，DeepMind的計算機程序通關了雅達利游戲，AlphaGo在古老的圍棋領域攻克了人類智能的防線。

這一切是如何發(fā)生的？智能機器究竟如何思考？

在這本書中，作者用幾乎人人都能讀懂的語言展示了人工智能領域的前沿成果，深入解讀了感知算法、強化學習、智能體、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、深度語音識別、圖片識別等科技巨頭紛紛擁抱的概念，正是它們讓當今的機器如此智能。

DARPA和ImageNet的挑戰(zhàn)賽給未來播撒了怎樣的種子？

網(wǎng)飛的電影推薦為什么如此準確？

人工智能怎么打DOTA？

AlphaGo除了下圍棋還會做別的嗎？

神經(jīng)網(wǎng)絡如何做到能聽、能說、能記憶？

我們?yōu)槭裁匆粩嘀圃炷軓椭迫祟愔橇托袨榈臋C器？

這本書將為你打開機器學習與神經(jīng)網(wǎng)絡的黑匣子，讓你看懂魔法背后的機制。關于自動駕駛汽車、網(wǎng)飛算法、會玩游戲的人工智能以及AlphaGo，這本書幾乎囊括了你想知道的一切。

推薦序

10多年前，我遇見了肖恩。當時我在谷歌領導團隊，負責開發(fā)為谷歌的搜索廣告業(yè)務提供支持的許多大型機器學習系統(tǒng)。肖恩是我們小組里最頂尖的工程師之一，當時他正在研究機器學習前沿領域的一系列具有挑戰(zhàn)性的問題。我們一起工作以來，體現(xiàn)在統(tǒng)計機器學習技術中的各類人工智能已經(jīng)從相對難以觸及的神秘技術、研究人員和高科技公司的專屬領域，發(fā)展成為日益平易近人的、卓有成效的工具和技術，值得每一位軟件開發(fā)人員使用。

目前機器學習領域取得的快速進展，在一定程度上是由以下因素推動的：數(shù)據(jù)爆炸，高性能計算機體系結構的復興，云提供商競相為開發(fā)人員和研究人員構建可擴展的人工智能平臺，人們將實時智能嵌入移動設備、汽車、其他消費電子產(chǎn)品和日益普遍的連接到云端的計算設備的熱潮。這種快速進步中包括一些驚世駭俗的成就，機器在許多狹窄的領域已經(jīng)接近于或超過了人類的能力，例如在圖像中標記物體、識別語音、玩策略游戲以及翻譯語言，但我們?nèi)蕴幱谶@些技術發(fā)展的初期，擺在我們面前的是長達幾十年的創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn)之旅。

對開發(fā)人員和研究人員而言，理解機器學習的工作原理是一個明智的職業(yè)選擇。目前，全球的科技巨頭公司對這些技術的專業(yè)知識都有很高的需求。微軟、亞馬遜、谷歌、蘋果、百度等許多公司都提供應用程序接口、工具包和云計算基礎設施，將機器學習的開發(fā)工作交給全世界數(shù)以千萬計的開發(fā)人員。未來幾年，隨著越來越多的應用程序包含智能功能，大多數(shù)開發(fā)人員都需要掌握一些機器學習技術。這正是這本書的寶貴價值所在。

這本書誕生自肖恩對了解現(xiàn)代機器學習成功之路的渴望。在用清晰易懂的方式描述這些系統(tǒng)的本質(zhì)時，肖恩利用10多年的行業(yè)和學術經(jīng)驗解決了機器學習帶來的一些最棘手的問題。鑒于機器學習系統(tǒng)能夠復制某些方面的人類智能，等到某個突破點臨近，原本由人類特有的創(chuàng)造詩意詞句的能力或許也會被機器復制。肖恩對這些技術嚴謹實用的描述反映了他在科研戰(zhàn)壕中的歲月，不時令人感到痛苦的反復試驗讓戰(zhàn)壕中的人們了解到，機器學習并不是魔法。如果你知道如何應用它，了解它的局限所在，它就是強有力的前沿工具；如果你不知道，它就幾乎一文不值。

肖恩通過列舉現(xiàn)實世界的例子，回避不必要的術語，使現(xiàn)代機器學習的概念變得通俗易懂。這本書假設讀者在機器學習或計算機科學領域的知識相對較少，因此對更廣泛的受眾而言非常友好。鑒于當前圍繞機器學習和人工智能的對話頗為活躍，并且這些技術可能對我們的未來產(chǎn)生影響，任何想要參與這場對話的人都應該盡可能地學習。由于市場上缺乏對機器學習通俗易懂的專業(yè)介紹，這本書將成為引導你理解底層技術的理想方法，它可以幫助你更好地判斷哪些言論值得相信，哪些說得天花亂墜的謬論應該被拋棄。

微軟CTO（首席技術官）

凱文斯科特（Kevin Scott）

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