《人工智能简史》读后感摘抄
《人工智能简史》是一本由尼克著作，人民邮电出版出版的平装图书，本书定价：CNY 49.00，页数：320，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《人工智能简史》读后感(一)：今年看过最烂的书
应改名叫ai人物八卦
网络拼凑的屎书！
140字！
等了好几天才寄过来
完全不知所云，七拼八凑的一些人物八卦
说实话能这么出书真的也不容易了
谁买谁后悔，千万别上当
可惜了我的时间
真应该事先上豆瓣看看评论
我看书从来不写评论，这次出离愤怒了
请大家记住作者的名字，远离垃圾，远离尼克
还不到140？
还不到？
《人工智能简史》读后感(二)：看八卦可以考虑 学习什么的可以缓缓
本来抱着想要进一步梳理人工智能发展历史，买了《人工智能简史》阅读，我能说这本书是我年度最反感的书目吗？本以为会对不同学派的观点有进一步解释与梳理，结果你给我看了一堆八卦，行吧至少勉强给三星的毕竟学校里读了一些人的原文大概的历史能讲清，但是非要在书中给哲学家「忠告」，excuse me？？？ 否认人工智能哲学存在的意义？轻视海德格&英美哲学？对不起我可能给这本书一星都不到（尾笑.jpg)（虽然我也很反感当今动不动就提海德格）
专业性别逞强了，作者透露出来的自大啊谁给了他足够的勇气来嘲讽他所谓的「没有实力瞎逼逼」的哲学家呢？
《人工智能简史》读后感(三)：不是入门
我其实一开始对这本书没什么兴趣: 毫无特色的封面, 洋为中用的化名, 连个正经的作者简历也没有. 所以一直没买
但翻开之后就会发现, 作者是真正的老司机. 还是完全不在乎读者感受的那种, 开篇直接加速到七十码. 老愤青写起历史来, 黑料一串一串的. 就我的经历来看, 如果用过 LISP, prolog, 推过 back propagation, 能明白一点作者在说什么; 进一步如果了解数学机械化或者自动证明之类的东西, 那么读起来还会更爽.
当然, 这种讲法不适合入门. 拿来当入门书看的读者三四章之后纷纷受不了了, 跳车开始骂人.. 科普开始可以看看吴军的几本书做介绍, 或者跟公开课手推下公式能比较快理解, 不要看这本
《人工智能简史》读后感(四)：难读的书
看过「皇帝新脑」吗？「时间简史」第一次引进大陆时，大热，接着出了一大批类似的书，「皇帝新脑」就是其中一本。很难读，所以没有火起来。
这本「人工智能简史」是中国人写的，文笔力求晓畅诙谐，但仍然很难读。这有我基础知识不够的原因，可能也与作者的写法有关。作为普通读者，我不关心学界八卦，大师这个大师那个的。作者索性说出他自己对人工智能关键问题的观点就好了。哪怕带着偏见也好。综合各个作者的「偏见」，我可能反倒能综合出自己的看法。
从哲学的角度看，人工智能有两条纠缠的、交替领先的路线，一条：欧陆哲学，结构学派，建模；另一条：英美经验哲学，功能学派，统计。你觉得中国人更容易接受哪一条？当然是第二条，我们传统的科技就是这个路子，只要实现功能就可以了，结构/原理可以慢慢研究，或者不研究。
《人工智能简史》读后感(五)：非常详实的一部ai简史
这本书感觉更像是人工智能历史上各个学派的八卦史，猜测笔者应该是个学校的学究吧，研究了人工智能主要方向“神经网络”“知识图谱”“自然语言处理”“强化学习”等领域的学术演进过程，对于人工智能外行者读此书了解到的是人工智能学科的包含领域，重要人物，及关键时间点，如果是对于学术圈的老师，应该看此书也是一种激励，每个学科的发展都是一个长期漫长而曲折的过程，要有信心，也要有策略。书中有一句话给我感受还是比较深，大意是，一个新兴的学科或方向的创始人，如果想持续发展，一定要在三个方面有所成就，（1）搞定投资方（学校角度应该就是政府等机构）；（2）有显著的学术成果（论文、demo等）；（3）做的研究是有益于人类，对社会、生活能够有突出贡献者。对于初学者，不建议精读，草草的有个了解即可。可能在掌握了更多人工智能的技术和积累后，可以再来细看此书，应该会有不一样的收获。
《人工智能简史》读后感(六)：点兵点将，尼姑和尚
因Pagels书中提到早期人工智能简史，不解渴，翻出这本。博雅式写法，信息量密集，难怪汪丁丁在朋友圈提及此人，和汪式行为经济学教科书有类同处，专业程度可能各人不一，张先生数理逻辑功底好，计算理论也扎实，能不时将基础问题通俗解析，但有些AI新进展未必深度了解，即使早期明斯基们的工作也不是太深入，毕竟隔门如隔山，他应该是王浩一脉的学统吧，在评述各派学者看得出褒贬，至少会得罪很多哲学学人。从参考文献看，也相当部分通过科普综述来学习，这和汪丁丁总是追踪一线文献论文有点差异。调侃形行文较多，洛可可写法，枝蔓过多，有时影响行文清晰，很多应该放到脚注的写入正文。措词中略有一种天津式的“贫”，不过理论功底扎实，学术视野宽博，文献读的也足够，是快速了解门庭的津梁，推荐。 附录翻译图灵的关键论文，看得出是严谨的学人。参考文献也有益，但各部分参考文献所列内容和评述能看出他的专业方向和学术趣味。
《人工智能简史》读后感(七)：我是谁
本想扣分的，作者在书中对于人名关系罗列得太过繁复，导致没能把章节主线清晰凸显，增加了初级读者的阅读负担。毕竟前言中指出这是一本科普书，高中以上文化基础皆为受众, 不能要求读者有深厚的计算机文化历史背景。而我作为一名计算机硕士生，仍然有不少人与他们的事迹没能在脑海知识网络中对上号。
但是还是没忍住把满分双手送上，作者的专业背景之深厚实在叹为观止。每一章的主题都能从发源历史起，娓娓道来，其中cmu. mit. ucb. stanford等cs神校大佬间的爱恨情仇，历史纠葛。波澜壮阔，跌宕起伏。
可惜偏抽象偏虚妄。没有在关于统计学，机器学习，深度学习等提及够多，落到实处。而是偏哲学，计算理论。当然这不是缺点，讲前者的书籍已经够多了，能够带我们从新的的视角看人工智能潮起潮落，只是很好奇作者关于前者的理解，能否继续给我以新意。
作者最后假象的与柏拉图的对话是亮点。我虽然年纪尚浅，因为病痛的缘故，倒也时常想些生死之间的事，这段对话把我对于"我的存在"往更深远的方向推进了一步，或者好几步。记忆，其实是可以被复制和伪造的。
那么，我是谁？
《人工智能简史》读后感(八)：内圈梗集锦
是也乎,(￣▽￣)
现在技术类图书有一种不好的倾向:
书名有简史的
总是比通史要难写
但是有趣也有用的多
关键特别有种 ;-)
以往从信息简史开始到人类/未来等诸简史, 其实都有点以史预言将来的意思,
AI 简史, 反而专注陈述过去,
全书少了一个关键内容:
AI历史进展中
各种路线的时间线
和关键人物/作品/理论
的关系图谱
另外,和其它技术图书类似(是的,类似流畅的 Python 之类技术人员自己写的图书);
书中各种小扣儿比正文有趣的多,
只是, 作者是海外华人, 用的都是中文中精彩的梗, 目测难以翻译为英文挣些更大的名望.
作者, 明显是业内人士, 从参考文献列表就可以看出,
俺看过,这么多技术类图书, 也就暗时间, 能比肩了,
基本上这本不到300页的小书, 涉及的参考图书数量是俺看过的所有大陆华人写的技术图书参考图书的总合还多...
当然, 看下来还是很爽利的,
特别是最后一章最后一节, 是作者的巅峰之作, 也是全书的精华,
另外, 作者原创的图灵小传也值得反复嗯哼...
简单的说, 这是一部用49城侃大山的精神结构来回顾AI 这一领域发展过程的仙书.
对于准备或是从事 AI 开发工作的程序猿来说,
最大的功能就是知道自己袓师爷们的关系,
以及知道想深入下去, 应该补什么书了.
《人工智能简史》读后感(九)：酒桌上的吹牛加上一点点历史研究
2020年元旦前夕，我和科里一些同事一起聚餐。那天下午一位深受我们爱戴的著名科学家来科室做了一个报告，讲到了他们最近从事的一些研究。
于是吃完饭回来的路上，不知是谁提起了下午报告里提到的一个分子。他们都是医学背景的，没几个受过化学训练。我虽不是科班出身，但对常见的明星分子还是有点基本嗅觉。于是顺着这个话题，我就给他们讲了一下这个分子背后的故事，它在百年间被发现的一堆用途。接着就讲到了这个分子的发现者Paul Ehrlich，它对20世纪初大西洋两岸的药物化学的影响。等我回过神来，已经有一堆人在听我讲这个故事了。
当然这个故事并没有什么学术价值。我确实有查过这个分子的资料（因为也想做新的应用），有偶然在旧书店买到过二战前的一些相关的旧书。但是我并不能把它叫严肃的研究，只是夸夸其谈，或者写博客的时候有用，断然不能哪怕写进综述的。
本书给我的感觉就是这样一个絮絮叨叨的叙述模式。在很多深度学习的教科书上，机器学习的历史脉络已经被固化为特定的叙事结构：第一次浪潮，第二次浪潮，第三次浪潮。重要的时间节点大抵是上溯到图灵，然后五六十年代的启发性算法、元胞自动机等，八十年代神经网络，然后被XOR危机打脸，再然后反向传播算法让神经网络焕发新的生命，最后深度学习横空出世。其实即便摆脱史观叙事，我亲历的情况看第二次和第三次人工智能浪潮也都是很明显的。
作者可能是要跳出史观，但是跳得太远了。本来连贯性的历史，让他叙述得支离破碎。本来历史舞台上的主要事件，让他一笔带过，而个人的研究兴趣却被过度放大。读者对个别逻辑学家的恩怨固然感兴趣，但Geoffery Hinton如何从美国跑到加拿大则更是值得深思的地方。我目前读到神经网络那一章，并没有提及。
讲述科学史，往往要涉及一些学术背景的介绍。这方面本书做的不到位。我因为偶然的机缘学习了一些逻辑学的知识，这才大体上能明白前半部分在讲什么。即便如此，很多概念我还是需要查工具书才能完全明确。这对一般知识分子来说是个过高的要求，除非这个人的研究涉及到了特定领域。
相信作者写这本书的时候更多的也是想给自己看，而不是想给读者看。
《人工智能简史》读后感(十)：——人工智能会思维吗？——潜水艇会游泳吗？
首先读的是第九章怒骂Dreyfus 和塞尔。尼克在此部分诉诸人身攻击，既说前者虚伪、冒用咨询公司名义发布个人意见，甚至计划雇佣演员吓唬同事，又不怀好意地提及塞尔因卷入性侵官司被停课的事。尼克虽然对哲学家的理论提出了一些有意义的批评（比如批评塞尔“内化”概念的边界，引证维特根斯坦对“理解”的理解，这不是受益于哲学成果吗？）并且本可以在这个基础上继续展开讨论，但他并没有真正就二者对人工智能的批评正面作出回应。尼克引证普特南对“意向性这个模糊概念”的批评来质疑塞尔中文屋论说的有效性，却忽视了塞尔本人就有对意向性的批评，尼克也未就意向性概念正面揭示的东西加以评述。 当然他可能根本没兴趣回应（似乎也没有诚恳地去“理解”对方的观点），但无论如何，把理论家连带其私生活拎出来示众却避免在理论上短兵相接正面应战，除了赢得拥趸点赞和激怒对方阵营之外，对加强沟通理解澄清问题必然毫无意义。
勉力读完全书回头看，这仍然是一本值得推荐的书，并迫使我修正基于第九章而生成的片面看法。按照尼克自己的说法，这类书的趣味就在于，一，可以看到作者无法写入论文中的不成熟却具有启发性的设想，二，人见人爱的八卦。（包含专业术语的表述真的有点不知所云，本书我真正看懂的可能也就是这第二点。）根据第二点，由此可以理解这种面向特定圈子亮出立场、挑明好恶、扒皮揭短诸举动，就埋在作者的创作动机之中。八卦甚至人身攻击作为创作动机无可厚非，唯一须注意的是读者要对自己提出要求：应当分辨事实性的陈述和情绪化的表述。
围绕第一点呢，尼克本人很不吝于给出自己关于人工智能哲学探讨的私人意见（附录还有一篇尼克与苏格拉底的对话，可以仿效柏拉图起名叫做“尼古拉斯篇”吧）。他多次引述维特根斯坦“搬砖”场景以提示我们重新理解“理解”的含义，又多次举出“潜水艇会游泳吗”这个归谬法式的反问显示出某种功能主义立场。事实上，尼克在上文提及的争议章节中所反对的仅仅是他认为的“外行”在不具备数理专业知识的条件下对业内专家的工作指手画脚，他对相关领域内专家如哥德尔、蒯因、王浩、普特南、乔姆斯基等人对人工智能的批评则始终抱持高度敬意。
然而在我看来，批评者懂得一个行业的专业知识并非其批评具有积极意义的必要条件，何况Dreyfus，塞尔等“外行”的批评之声与上述人工智能专业领域内诸位大佬在不少方面实质相近。因此表面看尼克在这里似乎采取了某种“双标”，而合理而善意的推测应该是，尼克真正反对的不是来自不同立场的质疑，而是发出质疑之声的人的态度和初衷——其质疑是否基于对人工智能领域及其从业者智力和工作成就的尊重。然而这却可能又是一种诛心之举。
人工智能近来真是太火了，尼克这本书恐怕是关于人工智能的为数不多的另类简史，“另类”包括时间线条并不流畅，历史进程并不清晰，书中各章皆可独立成篇，抛开专业问题（没有数理计算机专业基础的普通读者可能真的看不懂），某种意义上应当定位为一部开拓视野、提引兴趣的齐东野语。
20190116009