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終極算法pdf是由多明戈斯書寫的一本關(guān)于機器與人工智能相關(guān)書籍的pdf格式,可以讓朋友們免費閱讀這一本對人工智能影響最大的書籍,有興趣的朋友就來IT貓撲下載吧!

The master algorithm簡介

機器學(xué)習(xí)已經(jīng)快成為一種“刻奇”了，之所以這么說，不只是因為其在我們生活中的各個領(lǐng)域內(nèi)都遷移默會的塑形著我們的生活與認知，更因為有太多的人對機器學(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，則是解碼這道魔咒的明鏡。這本書中，沒有公式與代碼，有的只是對機器學(xué)習(xí)中的算法本質(zhì)一針見血的點破，有的只是依據(jù)這些算法而編出的日常生活中的故事，是對機器學(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)水平且無計算機背景的讀者都能夠讀懂的科普書。如果你不想對控制著我們衣食住行方方面面的機器學(xué)習(xí)算法一無所知，那么這本書是你必讀的書。

終極算法pdf

終極算法中文版簡介

終極算法

多明戈斯在他的《終極算法》中認為機器學(xué)習(xí)將被明確歸入全球經(jīng)濟未來的中心。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，終極算法將會統(tǒng)一物理、數(shù)學(xué)、社會、生物等各種學(xué)科的理論，進而獲得一種萬有理論。他把宇宙生成、生命進化看成是一個程序，而不同的物種在不同時間、不同地點的生長、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、進化論的規(guī)律、計算機科學(xué)本身的規(guī)律來分析了生成終極算法的可能性。多明戈斯也總結(jié)了目前機器學(xué)習(xí)的5大流派，分別是符號派、聯(lián)結(jié)派、進化派、貝葉斯派、類推派。

五大門派

符號派認為所有信息都可以簡化為操作符號，學(xué)習(xí)也不能從零開始，除了數(shù)據(jù)，還需要一定的原始知識。他們已經(jīng)弄明白，如何把先前存在的知識并入學(xué)習(xí)中，如何結(jié)合動態(tài)的知識來解決問題。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，哪些知識被省略了，是什么讓算法變得越來越綜合。

聯(lián)結(jié)派是學(xué)習(xí)大腦所做的事情，對大腦進行逆向演繹。大腦是通過神經(jīng)元之間的連接強度來進行學(xué)習(xí)，關(guān)鍵問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。

進化派認為所有形式的學(xué)習(xí)都源于自然選擇。在計算機上模仿自然選擇，解決的關(guān)鍵問題就是學(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)，還要創(chuàng)造大腦，對參數(shù)進行微調(diào)。進化派的主算法是基因編程，和自然使有機體交配進化一樣，基因編程也對計算機進行配對和提升。

貝葉斯派最關(guān)注的是不確定性。所有掌握的知識都具有不確定性，而且學(xué)習(xí)過程也是一種不確定的推理形式。那么問題就變成，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。

對于類推派來說，學(xué)習(xí)的關(guān)鍵就是要在不同的場景中認識到相似性，然后推理出其它的相似性。問題的關(guān)鍵就是如何判斷兩個事物的相似度。類推派的主算法是支持向量機，找出記憶的經(jīng)歷，以及如何將這些經(jīng)歷結(jié)合起來，用來做新的預(yù)測。

共性和個性

先把萬能的終極算法放一邊，先談?wù)剬σ话闼惴ǖ墓残院蛡€性。一般的算法都需要一個處理過程就是“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)，他都會逐層的把最重要的特征提取出來，所以如果要說這些算法的共性就是都是針對一定量的數(shù)據(jù)來提取相應(yīng)的特征，再通過相應(yīng)的特征來進行分類、聚類和預(yù)測等。但是每個算法都會對現(xiàn)實數(shù)據(jù)有一定的假設(shè)，比如貝葉斯算法就需要設(shè)定各項特征變量之間相互獨立，同時每種算法的優(yōu)化方式和內(nèi)容也有一定的差距，給出來的結(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)缺點決定了其具體的應(yīng)用場景。這樣看來，要獲得一個通用算法解決一切問題，還是存在一定困難的。正如各性化的人類，場景也是個性化的，需要有個性化的算法來應(yīng)對，這樣才能提高效率。但是，我認為機器學(xué)習(xí)可以從數(shù)據(jù)中找到統(tǒng)計規(guī)律，也一定能發(fā)現(xiàn)如“萬有定律”一樣普遍的規(guī)律，只是時間和機遇問題。當(dāng)然，我也認同一點，宇宙萬物的生存有一定的普適規(guī)律，但是這個規(guī)律是否可以用計算機算法的語言來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，我第一時間會想到量子算法，因為我對它是無知的，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動規(guī)律，符合“終極算法”想要找到萬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單元是量子比特，有以有0到1之間的無限個狀態(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)，對其中某個子系統(tǒng)的局域操作會影響到其余子系統(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

量子不可克隆：量子力學(xué)的線性特性確保對任意子態(tài)無法實現(xiàn)精確的復(fù)制。（不可復(fù)制和測不準原理成為量子密碼的基礎(chǔ)）

5、量子計算機：利用量子力學(xué)規(guī)律存儲量子信息，實現(xiàn)量子計算的物理裝置。

6、量子通訊：為了實現(xiàn)傳送某個物體的未知量子態(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

既然講到了終極算法，我也想說說我對”算法的直覺”問題的理解。我們知道，人的大腦是由兩個系統(tǒng)組成的，一個快系統(tǒng)和一個慢系統(tǒng)。快系統(tǒng)是感性的，是憑借直覺來判斷事物，而慢系統(tǒng)則是理性的，通過思考來判斷。既然這樣，算法是理性的不用解釋，那么算法是否也可以實現(xiàn)像人類一樣的“直覺”呢？如果可以，那么機器人是否就可以存在“意識”呢？這個不好說，不過我覺得人類的直覺有時候就像是”扔骰子”，隨機的，人也說不出來那種感覺是什么樣的?？赡苷且驗檫@樣，阿拉法狗的算法實現(xiàn)就使用了蒙特卡洛樹的算法（蒙特卡洛算法是一種隨機過程的算法，核物理中可以用來模擬光子、原子、電子等量子的隨機游走過程），因此隨機游走的過程是否真的可以用來模擬人類的直覺呢？還有，量子算法結(jié)合蒙特卡洛等隨機過程是否可以實現(xiàn)“終極算法”呢？

觀點

1、不要和人工智能對抗，要讓人工智能為你服務(wù)

2、要利用好機器學(xué)習(xí)這個工具，并不一定要讀一個計算機博士學(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)缺點和能力邊界。

3、計算機給自己編程、自己設(shè)計算法

4、機器學(xué)習(xí)是“太陽的新鮮事”，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)生的每個產(chǎn)品都不一樣，而且專門根據(jù)用戶的需要精細定制。

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。

7、可以預(yù)測和難以預(yù)測的之間的鴻溝要交給機器學(xué)習(xí)來填補。

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

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

10、“語言”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。