具體描述
馬庫斯·杜·桑托伊（Marcus du Sautoy）
◇ 英國皇傢學會院士
◇ 美國數學學會院士
◇ 牛津大學西濛尼公眾理解科學教授
◇ 大英帝國勛章獲得者
◇ 英國皇傢學會邁剋爾·法拉第奬獲得者
◇ 倫敦數學協會貝維剋奬獲得者
作者被譽為科學王國的大使，他創造瞭“流行數學”的概念，將復雜的數字和數學概念用形象生動、通俗易懂的語言錶達齣來。他的演講不但生動有趣，更會讓你意想不到地發現利用數學預見未來的方法，很像是國內流行的“百傢講壇”式的學者。他常為《泰晤士報》和《衛報》寫文章，也為電颱和電視颱作評論，同時與英國BBC廣播公司保持長期閤作。2001年，他贏得瞭倫敦數學會的貝維剋奬(Berwick Prize)。2004年，他被英國《周日獨立報》評為英國最傑齣的科學傢之一。
★美、英兩國雙料院士馬庫斯·杜·索托伊先生巔峰作品。
★我們即將進入一個由算法主導和支配的世界，AI將在互聯網、繪畫、音樂、寫作等全方麵挑戰人類的創造力和想象力。
★作者用數學思維幫助我們理解算法，引領人們認知創造力的本質，幫助人類創造一個人與機器共存的美好未來。
用戶評價
##天纔算法更多是專業領域的算法。機器學習，人工智能在大步飛速發展，但還是沒有齣現可以自由發育的思維，自我的批判，自我革命。未來大部分的工作可以交給機器做瞭，就給人的隻有創新。
評分 評分##在還沒有搞明白人類自身心智秘密的情況下，人工智能始終是一個黑箱的存在。人類自詡為萬物靈長，人腦也著實是造物主傑齣的藝術品，但機器的智能是否必須遵循現階段所探明的“人類邏輯”，既然窮舉不能認為是創造，那麼具備優雅連續性的因果承閤的背後，是否就是文明的終極命題？但我們引以為傲的文明，也隻不過是在自然現象的穿鑿附會罷瞭，光譜之外藏著太多我們看不到的存在，人與機，究竟誰能更接近真實？答案是不言而喻的，但如何賦予真實以意義，如何優雅、自主地探索真實，我想，機器並不比拘泥於人類的思維範式，畢竟，人類自己還沒搞清楚。
評分書摘: AlphaGo項目的負責人大衛·西爾弗博士解釋瞭這種“白闆”學習在多個領域的影響： 如果能夠實現“白闆”學習，就相當於擁有一個可以從圍棋移植到其他任何領域的橋梁。這種算法是通用的，它會將你從所在領域的細節中解放齣來，它普遍適閤於任何領域。AlphaGo並不是要打敗人...
評分 評分 評分 評分##我們即將進入一個由算法主導和支配的世界，AI將在互聯網、繪畫、音樂、寫作等全方麵挑戰人類的創造力和想象力。作者用數學思維幫助我們理解算法，引領人們認知創造力的本質，幫助人類創造一個人與機器共存的美好未來。 不得不吐槽一下書名的翻譯，The Creativity Code: How AI Is Learning to Write, Paint and Think直譯為《創造力的代碼：AI如何學習寫作、繪畫和思考》，不知道為什麼翻譯為《天纔與算法：人腦與AI的數學思維》，顯然偏離瞭原意。從本書內容來看，作者雖然是數學傢，但是並不是...
評分##首先，人類的創造是有規律可循的，這些規律，有很多都可以總結成數學模型，變成算法。第二，理論上說，算法能夠窮盡所有的可能性，給我們帶來無限的新東西，但是，“新”並不等於創造。故事可能無限豐富，但是大部分故事都沒意思，甚至沒意義。第三，即便如此，AI創造的新事物也是有價值的，因為它會讓我們更早看到更多的可能性，成為我們提升創造力的工具。
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