第1章 洛夫莱斯测试 001
第2章 激发创造力 009
创造力教得会吗 014
第3章 向人类宣战 019
非凡的游戏男孩 023
首战告捷 029
精妙绝伦 031
人类的反击 034
山头还是主峰 039
第4章 算法，网络时代的生活秘诀 043
荒岛算法 047
数学，幸福婚姻的秘诀 055
书商之战 059
第5章 从“自上而下”到“自下而上” 063
看还是不看 067
算法的幻觉 072
第6章 算法的进化 077
如果你喜欢…… 079
如何训练算法 085
偏见和盲点 087
机器之间的战争 090
第7章 数字绘画 095
什么是艺术 099
生物的创造力 105
可视化编码 108
分形：大自然的代码 111
从“亚伦”到“绘画傻瓜” 115
第8章 站在巨人的肩膀上 123
复活伦勃朗 127
创造力竞争 132
算法如何思考 142
算法就是一门艺术 145
第9章 数学的艺术 149
数学证明的游戏 152
数学的起源 154
证明的起源 159
第10章 数学家的望远镜 165
Coq证明助手 169
人脑的极限 171
沃沃斯基的愿景 175
第11章 音乐：声响的数学之旅 179
巴赫：首位音乐程序员 183
艾米：人工智能作曲家 188
模拟游戏：音乐图灵测试 193
“深度巴赫”：从头开始再生作曲家 198
第12章 歌曲的创作公式 203
普希金、诗歌和概率 205
“续作者”：第一个人工智能即兴爵士作曲演奏者 209
“心流机” 211
量子作曲 217
人为何创作音乐 220
第13章 深度数学 223
Mizar的数学 226
数学图灵测试 228
巴别数学图书馆 231
数学寓言 234
意料之外的故事 236
数学的叙述艺术 238
第14章 语言游戏 241
《危险边缘》 248
“华生”的工作模式 251
在翻译中迷失 255
机器人术语 258
受阻于“中文房间”试验 259
第15章 人工智能讲故事 263
如何在一个月内完成一部小说 271
哈利·波特和死亡波特尼克 273
假如…… 275
伟大的“自动化”数学家 279
人工智能新闻 281
第16章 为什么要创造：思想的交流 287
· · · · · · (收起)
具体描述
★美、英两国双料院士马库斯·杜·索托伊先生巅峰作品。
★我们即将进入一个由算法主导和支配的世界，AI将在互联网、绘画、音乐、写作等全方面挑战人类的创造力和想象力。
★作者用数学思维帮助我们理解算法，引领人们认知创造力的本质，帮助人类创造一个人与机器共存的美好未来。
用户评价
##徐瑾推荐：现在谈人工智能的书不错，但是好的并不多。 当人类变化来临，人和机器能否相互理解，非常重要。维特根斯坦就说过一句名言，“即使狮子会说话，我们可能也理解不了它”。 机器如何思考？人类如何理解？这本书不厚，作者很权威，写法写法有趣生动。即使李世石大战阿尔法go这样的熟悉话题，也能提供另类解析，读起来可以说津津有味。
评分##首先，人类的创造是有规律可循的，这些规律，有很多都可以总结成数学模型，变成算法。第二，理论上说，算法能够穷尽所有的可能性，给我们带来无限的新东西，但是，“新”并不等于创造。故事可能无限丰富，但是大部分故事都没意思，甚至没意义。第三，即便如此，AI创造的新事物也是有价值的，因为它会让我们更早看到更多的可能性，成为我们提升创造力的工具。
评分##读的是中文翻译版，太坑爹了。作者文科理科旁征博引，翻译们注释注的很勤快，见多识广的样子，可是却连heterosexual men and four heterosexual women都翻不好。更不要说，文中各种逻辑混乱。看了中文译本，会以为作者是个数学（逻辑）白痴。
评分##博登将人类的创造力归纳为探索型创造力、组合型创造力和变革型创造力。而人工智能的开发核心其实在于算法，归根到底就是数据，无论是“自上而下”还是“自下而上”的路径。启发点有：一是结合网易云音乐使用的思考，关于“流行音乐”的定义和关于“爱心歌曲”的推荐，前者是趋势引导和共同推波助澜，后者是算法给了你的偏爱一个回音壁，但如果出现例外事件则需要一段时间的重新修复；二是关于人工智能与艺术，当我们在颂扬艺术的价值时究竟在颂扬什么，价值从没有如此需要想清楚，个人认为可以引入传播说的编码译码理论去思考这个问题，如果价值在译码端更凸显作用，那么在编码端的人工智能运用反而能促进很多东西，比如某些配乐之类的；三是关于人工智能对生活的改变，那些过于理所当然的事情我越来越警惕，因为坚信许多的价值和认知会发生很大改变。
评分##个人觉得很一般 人工智能与人类的创造力比较 数学、绘画、音乐、诗歌、文学等的结合，图灵机，心流机
评分##数学教授的视角分析人工智能。有少许专业性。
评分##理解算法的运作机制，开拓视野，理解我自己。也提供了很多方向，有很大的帮助。
评分##天才算法更多是专业领域的算法。机器学习，人工智能在大步飞速发展，但还是没有出现可以自由发育的思维，自我的批判，自我革命。未来大部分的工作可以交给机器做了，就给人的只有创新。
评分##天才算法更多是专业领域的算法。机器学习，人工智能在大步飞速发展，但还是没有出现可以自由发育的思维，自我的批判，自我革命。未来大部分的工作可以交给机器做了，就给人的只有创新。
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