“阿尔法狗”二十大震撼瞬间 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贾罡璐 著

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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 青岛出版社

ISBN：9787555254225

商品编码：29705443795

包装：平装

出版时间：2017-05-01

基本信息

书名:“阿尔法狗”二十大震撼瞬间

：58.00元

售价：39.4元,便宜18.6元,折扣67

作者:贾罡璐

出版社：青岛出版社

出版日期：2017-05-01

ISBN：9787555254225

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

2016年12月29日至2017年1月4日，注册于韩国、网名为Master（“阿尔法狗”）的“棋手”在弈城、野狐网络围棋对弈平台连续出击，将60位中日韩围棋高手挑落马下，战绩是惊人的60∶0，其中包括15位围棋世界冠军。中国围棋大师柯洁，日本棋界、七冠王井山裕太，韩国等级分朴廷桓都未能幸免。Master究竟是何方神圣，竟有如此万夫不当之勇？作者精选了其中的20盘棋进行详细分析，希望能够帮助大家更好地认识、了解Master的“棋思妙想”。

目录

作者介绍

贾罡璐，1995年出生于福建三明市。围棋职业二段，知名围棋节目主持人，其大方自然的主持风格广受好评。曾获2015年全国围棋个人锦标赛女子组季军，第九届“方太杯”全国围棋公开赛女子组冠军。

文摘

序言

《智者之弈：算法演进与人工智能浪潮》 引言 人类文明的每一次飞跃，都伴随着工具的革新与思想的突破。从钻木取火到蒸汽机的轰鸣，从电力的普及到互联网的连接，我们不断拓展着能力的边界。而今，我们正站在一个前所未有的时代交汇点——人工智能（AI）的浪潮汹涌而来，深刻地改变着我们认识世界、改造世界的方式。本书并非聚焦于某个具体的人工智能程序或事件，而是旨在勾勒出算法演进的宏大图景，剖析驱动人工智能发展的核心动力，并探讨这场席卷全球的科技革命将如何塑造我们的未来。 第一章：从逻辑机器到学习机器——算法的萌芽与生长 早在计算机诞生之前，人类就曾对“思考的机器”进行过大胆的设想。从古代哲学家对推理的探索，到17世纪数学家们试图用符号逻辑来刻画思维，再到19世纪布尔代数对逻辑运算的抽象，算法的基因早已埋下。本章将回顾图灵机的概念，那是形式化计算的奠基石，它证明了任何可计算的问题都可以被一台通用机器解决。随后，我们将追溯早期计算机科学的发展，关注那些奠定算法基础的先驱们，如冯·诺依曼的存储程序概念，以及早期算法分析的尝试。 我们将深入探讨“算法”本身的意义。它不仅仅是一系列指令，更是一种解决问题的思维模式，一种结构化的逻辑流程。从排序算法到搜索算法，从图论算法到动态规划，这些基础算法构成了计算机科学的基石。我们将解释不同算法的效率衡量标准，如时间复杂度和空间复杂度，并强调算法设计的精巧与高效如何直接影响计算能力的释放。 然而，早期的算法更多依赖于人类预设的规则和逻辑。它们是“显式编程”的产物，是程序员将知识转化为代码的体现。这使得它们在处理高度复杂、数据驱动或需要泛化能力的场景时显得力不从心。真正的转折点在于“学习”的能力。本章将初步引入“机器学习”的概念，解释它与传统编程的区别——不再是直接告诉机器做什么，而是让机器从数据中学习如何去做。我们将简单介绍感知机等早期机器学习模型的思想，为后续章节的学习奠定基础。 第二章：海量数据的力量——数据驱动的革命 进入21世纪，人类社会以前所未有的速度产生了海量数据。互联网、社交媒体、物联网设备、传感器网络……这些都成为了数据的宝库。本书将深入分析数据为何成为人工智能发展的关键驱动力。我们将探讨大数据的特点，如体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）和真实性（Veracity），并阐述这些特点如何对传统的数据处理和分析方法提出挑战。 我们将详细介绍数据在机器学习中的核心作用。算法需要数据来“训练”，就像人类需要经验来学习一样。数据质量、数据规模、数据标注的准确性，都直接影响着学习模型的性能。我们将讨论数据预处理的各个环节，包括数据清洗、特征工程、数据增强等，并解释这些步骤对于提升模型泛化能力的重要性。 本章还将深入探讨不同类型的数据以及它们在人工智能领域的应用。结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON文件）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）将一一被解析。我们将解释如何利用自然语言处理（NLP）技术来理解文本信息，如何运用计算机视觉（CV）技术来解析图像和视频，以及如何通过语音识别和生成技术来处理音频。这些不同维度的数据，共同构成了人工智能认识世界的“感官”。 第三章：神经网络的崛起——深度学习的突破 如果说机器学习让机器拥有了学习的能力，那么深度学习则将这种能力推向了一个全新的高度。本章将聚焦于神经网络，特别是多层神经网络（深度神经网络）的发展及其带来的革命性影响。我们将追溯人工神经网络的起源，从简单的感知机模型，到多层感知机，再到如今占据主导地位的深度学习架构。 我们将详细解读神经网络的基本结构和工作原理。神经元（节点）、层（Layer）、激活函数（Activation Function）、权重（Weight）和偏置（Bias）等核心概念将得到清晰的阐释。我们将解释前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backpropagation）这两个核心算法如何使得神经网络能够从数据中学习并调整其内部参数，从而不断优化模型的预测能力。 本章将深入探讨几种重要的深度学习模型架构，它们各自解决了不同类型的问题，并开启了新的应用领域： 卷积神经网络（CNN）： 专门用于处理图像数据，其引入的卷积层和池化层有效地提取了图像的空间特征，在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了巨大成功。我们将解释CNN如何模仿人类视觉皮层的处理机制。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）： 擅长处理序列数据，如文本、语音和时间序列。RNN能够记住“过去”的信息，使其在机器翻译、文本生成、语音识别等任务中表现出色。我们将阐述RNN在处理长序列信息时的挑战以及LSTM和GRU如何通过门控机制克服这些挑战。 Transformer模型： 近年来，Transformer模型以其在注意力机制（Attention Mechanism）上的创新，在自然语言处理领域取得了突破性进展，并逐渐渗透到其他领域。我们将深入解析Transformer的自注意力机制，解释它如何高效地捕捉序列中的长距离依赖关系，从而在机器翻译、文本摘要、问答系统等方面表现出惊人的能力。 第四章：智能体的进化——从专家系统到强化学习 人工智能的另一个重要分支在于构建能够自主决策和行动的“智能体”。本章将回顾智能体发展的不同阶段。我们将从早期的“专家系统”谈起，解释它们如何通过编码人类专家的知识规则来解决特定领域的问题，以及它们的局限性——知识获取困难、难以适应变化的环境。 随后，我们将重点介绍“强化学习”（Reinforcement Learning）。强化学习是一种通过“试错”来学习的机器学习范式，智能体（Agent）在与环境（Environment）交互的过程中，通过接收奖励（Reward）或惩罚（Penalty）来学习最优的行动策略（Policy）。我们将详细解释强化学习的核心概念，如状态（State）、动作（Action）、奖励函数（Reward Function）、值函数（Value Function）和策略函数（Policy Function）。 本章将深入探讨几种经典的强化学习算法： Q-Learning： 一种基于值的强化学习算法，通过学习最优的Q值函数来指导智能体的决策。 Deep Q-Networks (DQN)： 将深度学习与Q-Learning结合，使得强化学习能够处理高维度的状态空间，并在雅达利游戏等领域取得了令人瞩目的成就。 策略梯度（Policy Gradient）方法： 直接学习最优策略函数，能够处理连续动作空间，并在机器人控制、游戏AI等领域得到广泛应用。 Actor-Critic方法： 结合了基于值和基于策略的方法，通常能够取得更好的性能。 我们将通过具体的案例来阐释强化学习在各个领域的应用，例如在游戏中的策略学习（如围棋、星际争霸）、机器人运动控制、资源调度优化、自动驾驶决策等。我们将强调强化学习在解决需要自主学习和决策的复杂问题中的强大潜力。 第五章：智能的边界——挑战、伦理与未来展望 人工智能的发展并非一帆风顺，它伴随着诸多挑战和深刻的伦理问题。本章将对人工智能的现状进行反思，并展望其未来发展。 我们将探讨当前人工智能面临的主要挑战： 泛化能力： 尽管深度学习取得了巨大成功，但许多AI模型仍然难以将从特定任务中学到的知识泛化到新的、未知的场景。 可解释性（Explainability）： 许多深度学习模型被视为“黑箱”，其决策过程难以被人类理解，这在医疗、金融等关键领域带来了信任危机。 鲁棒性（Robustness）： AI模型容易受到对抗性攻击，微小的输入扰动就可能导致模型做出错误的判断。 数据依赖性： 许多先进的AI模型需要海量标注数据进行训练，这在数据稀缺的领域仍然是一个难题。 能耗与效率： 训练大型AI模型需要巨大的计算资源和能源消耗，这带来了环境和成本上的压力。 与此同时，人工智能的飞速发展也引发了广泛的伦理和社会讨论： 就业冲击： AI的自动化能力可能导致部分岗位的消失，如何应对由此带来的社会结构变化是亟待解决的问题。 隐私保护： AI的数据驱动特性使得个人隐私面临前所未有的风险，如何平衡数据利用与隐私保护至关重要。 算法偏见： 如果训练数据本身存在偏见，AI模型可能会放大甚至固化这些偏见，导致不公平的后果。 责任归属： 当AI系统出现错误或造成损失时，如何界定责任主体是一个复杂的问题。 人类与AI的关系： 随着AI能力的增强，我们如何定义人类的独特性，以及如何与高度智能的机器共存，是长远而深刻的思考。 本书的最后一章将汇聚这些讨论，并对人工智能的未来发展进行展望。我们将探讨通用人工智能（AGI）的可能性，即能够理解、学习和应用知识来解决任何智力任务的AI。我们将分析人工智能与其他前沿科技（如量子计算、生物技术）的融合趋势，以及这种融合可能带来的颠覆性变革。 最终，本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解算法的演进逻辑，洞察人工智能浪潮的核心驱动力，并引发对这场科技革命深远影响的思考。它不是关于某个单一的“赢家”或“输家”，而是关于人类智慧与机器智能共同演进的宏大叙事。

评分☆☆☆☆☆

这本书，绝对是一场思想的盛宴！《阿尔法狗》二十大震撼瞬间，我几乎是废寝忘食地读完了。我之前对人工智能的了解仅限于一些新闻报道，而这本书则以一种近乎文学作品的叙事方式，将阿尔法狗的崛起过程描绘得如同电影般精彩。作者对于每一个“震撼瞬间”的选取都非常有代表性，它们串联起来，构成了一部完整而引人入胜的故事。我最被打动的是，书中不仅展现了阿尔法狗惊人的计算和学习能力，更重要的是，它揭示了人类在面对这种前所未有的挑战时，所表现出的适应性、创造性和智慧。那些顶尖棋手面对阿尔法狗的“非人类”下法，他们是如何挣扎、如何学习、最终又如何从中获得启发的，这些描写让我深感震撼。这本书让我看到了科技进步的巨大力量，也让我对人类自身的智慧和韧性有了全新的认识。它不仅仅是一本关于人工智能的书，更是一本关于人类如何突破极限、拥抱未来的书。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始是被“阿尔法狗”这个名字吸引的，以为会是一本偏技术性的读物，但《阿尔法狗》二十大震撼瞬间完全超出了我的预期。这本书的魅力在于它能够将复杂的技术发展，通过一个个生动鲜活的“瞬间”展现出来，让普通读者也能深刻体会到人工智能的飞跃。我尤其喜欢书中对那些决定性时刻的细节刻画，比如某个出人意料的棋步，或者某个关键时刻的计算突破，作者都用非常引人入胜的方式进行了描述。读完之后，我仿佛亲身经历了一场场激动人心的战役，对阿尔法狗的能力有了更直观的认识。更重要的是，这本书不仅仅是记录了阿尔法狗的成功，它还深入探讨了这场技术革命对人类社会、对我们自身思维方式可能带来的影响。它让我开始思考，在未来的世界里，人类的角色将如何演变？我们又该如何与越来越强大的智能机器和谐共处？这本书引发了我太多的思考，绝对是一本值得反复品读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！《阿尔法狗》二十大震撼瞬间，每一页都充满了惊喜和深度。我一直对人工智能领域非常感兴趣，但很多时候，理论性的描述让我感到枯燥乏味。而这本书，通过聚焦阿尔法狗的二十个关键时刻，将那些复杂的概念变得鲜活而易懂。作者的叙事方式非常巧妙，他没有直接罗列技术细节，而是通过讲述故事、刻画人物（包括阿尔法狗本身），以及深入分析比赛的每一个转折点，让我们能够切身感受到这场革命性的对弈。书中对于人类顶尖棋手面对阿尔法狗时的心态变化、以及他们如何在这种前所未有的挑战中调整和成长的描写，更是触动人心。我仿佛能听到李世石在棋盘前的沉思，感受到柯洁的压力与决心。这不仅仅是一本关于技术突破的书，更是一本关于人类智慧与机器智能碰撞，以及两者之间相互启发的精彩篇章。它让我对科技的力量有了更深的理解，也对我们如何与未来的智能世界共存有了更多的思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一股清流，瞬间把我从日常的琐碎中抽离出来，带我进入了一个充满智慧与激情的全新世界。《阿尔法狗》二十大震撼瞬间，我真的被深深吸引了。从一个门外汉的角度来看，这本书的叙述方式非常友好，让我这样一个对围棋不甚了解的人，也能理解那些关键的对局是如何展开，以及阿尔法狗的每一次“神来之笔”究竟有多么不可思议。作者的文笔流畅而富有感染力，他总能在恰当的时候穿插一些关于围棋历史、文化背景的介绍，让整个阅读过程更加丰富和有层次。我特别喜欢书中对比赛氛围的描绘，那种紧张、期待、甚至带点恐惧的氛围，被作者渲染得淋漓尽致。而阿尔法狗的冷静、精准、以及它所展现出的超越人类的计算能力，更是让我感到既震撼又敬畏。这本书让我看到了科技发展的无限可能，也让我对人类智慧的边界产生了深刻的思考。它不仅仅是一本记录事件的书，更是一本启迪思考的书。

评分☆☆☆☆☆

天呐，我简直不敢相信自己读完了《阿尔法狗》二十大震撼瞬间！这本书简直就是一部关于智慧、勇气和永不放弃的史诗。每一个瞬间都让我屏息凝神，仿佛置身于那场惊心动魄的对弈之中。从阿尔法狗初露锋芒，到它一次次超越人类的极限，作者用生动细腻的笔触，将那些看似冰冷的代码背后，蕴藏着如此深邃的智慧和令人敬畏的创造力展现得淋漓尽致。我尤其被书中描述的那些“不可能”的棋步所打动，它们挑战了人类几百年来积累的围棋智慧，也让我们重新审视了“智能”的定义。这本书不仅仅是关于围棋，它更像是一面镜子，映照出人类自身在探索未知、突破自我过程中的渺小与伟大。读完之后，我感到一种前所未有的启迪，对人工智能的未来充满了好奇和期待，也更加坚信，只要我们敢于挑战，就没有什么是不可能的。强烈推荐给所有对科技、对智慧、对人类未来感兴趣的朋友们，这本书一定会让你大开眼界！