封面描绘了^[1]加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）与IBM的“深蓝”（Deep Blue）计算机在1997年国际象棋对抗赛中第六盘决胜局的最终局面。在这场比赛中，“深蓝”击败了卡斯帕罗夫（执黑棋），这是计算机首次在国际象棋比赛中战胜人类世界冠军。卡斯帕罗夫位于封面顶部，他的右边是前世界冠军李世石和 DeepMind 的 AlphaGo 进行历史性围棋比赛的第二局的关键局面。AlphaGo 的第37手违背了几人世纪以来的围棋正统观念，人类专家认为这是一个令人尴尬的错误，但结果证明这一走法是正确的。封面上，左上角是由波土顿动力公司制造的 Atlas 人形机器人，埃达·洛芙莱斯（Ada Lovelace，世界上第一位计算机程序员）和艾伦·图灵（Alan Turing，他的基础工作定义了人工智能）之间的是自动驾驶汽车感知环境的画面，棋盘底部是火星探测漫游者机器人和逻辑学研究先驱亚里士多德的雕像，英文书名背后是亚里士多德的《论动物的运动》 (De Motu Animalium) 中的规划算法，棋盘面上的文字是联合国全面禁止核试验条约组织（UN Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization）使用的用于从地震信号中检测核爆炸的概率编程模型。

由于本书的内容实在过于充分，小鱼本次暂时不谈书中的具体内容，只说主观感受。

首先是利益相关。

小鱼很荣幸在23年1月份拿到了《人工智能：现代方法（第四版）》的样书，但当时苦于这是一部大作（足有924页），一直没来得及静下心来细细阅读。2月底小鱼参加了在上海临港的全球人工智能开发者先锋会，会上同 @Datawhale 的小伙伴们一起参加了本书的新书发布会^[2]。亲历发布会，听了斯图尔特·罗素教授的发言后，小鱼终于认识到这是多么重要的一本书，提振信心开始阅读。

其次说一下阅读进度和目前的感受。

小鱼花了整整一天的时间，才刚阅读完本书的前言和第一章。这本书有很多地方吸引我，稍微举几个例子：

• 第一吸引我的是封面的设计，我一开始只注意到了棋盘和图灵的头像，没想到背后有这么多的巧思（详情已经列在本文的开头啦，可以看看~）。
• 第二引起我注意的是他人对本书的评价。以往在阅读其他书籍的时候，我有注意到很多畅销书的腰封和封底会附带图书相关领域的从业者对该书籍的评价（一般情况下较为简短，属于商业互吹的范畴）。这本书就比较夸张了，专列一个“对本书的赞誉”部分，邀请到了我们AI从业者们耳熟能详的领域专家和创作者评价该书。
• 第三是本书提供了特别多鲜活的例子，作者用其严谨但不失风趣的语言为读者分享了他们的经验和知识。从下面的研究生下降（graduate student descent，GSD）等例子可见一斑。

除了上述三点感受外，在阅读过程中有一个大胆的念头出现在我的心间：“这本书不是太厚，而是太薄了”。

以1.4节目前先进的技术部分为例，在“人工智能现在能做什么”的段落

博弈：1997年，当“深蓝”(Deep Blue) 击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫 (Garry Kasparov)后，人类霸权的捍卫者把希望寄托在了围棋上。当时，天体物理学家、围棋爱好者皮特·赫特 (Piet Hut)预测称:“计算机在围棋上击败人类需要一百年的时间(甚至可能更久)。”但仅仅20年后，AlphaGo就超过了所有人类棋手 (Silver etal,2017) 。世界冠军柯洁说:“去年的ALPHAGo还比较接近于人，现在它越来越像围棋之神。”AlphaGo得益于对人类棋手过去数十万场棋局的研究以及对团队中围棋专家的知识提炼。
后继项目AlphaZero不再借助人类输入，只通过游戏规则就能够自我学习并击败所有对手，在围棋.国际象棋和日本将棋领域击败了包括人类和机器在内的对手 (Silver et al,2018) 。与此同时，人类冠军在各种游戏中被人工智能系统击败，包括《危险边缘》 (Ferrucci et al,2010) 、扑克(Bowling et al..2015: Moravik et al., 2017; Brown and Sandholm,2019)，以及电子游戏《刀塔2》 (Fernandez andMahlmann,2018) 、《星际争霸l》 (Vinyals et al.,2019)、《雷神之锤3》 (Jaderberg et al. 2019)

关于人工智能博弈的部分，用寥寥的两段话就总结了包括 Deep Blue 和 AlphaGo 在内的众多AI击败人类选手的案例。其实这其中的每一个案例都可以用非常多的篇幅去描述背后的细节，但本书的作者用了非常克制的笔墨全面总结了领域的里程碑。

最后小鱼还想说，这本书其实较为适合一个小团队一同阅读（本来本书是作为教材而设计的），因为其内容涵盖领域非常全面，在阅读的过程中，可以顺着相关专业名词和参考文献进一步找寻资料，越读越厚。

分享一下吴军老师的阅读建议：

不同的读者在阅读这本书时可能需要采用不同的方式。
第一类读者应该是正在从事人工智能研究的人，包括高校的研究生、教师和公司里的研究人员。我建议这一类读者从头到尾认真阅读每一章，如果有必要，还需要阅读其中一些参考文献，这样才能对人工智能有完整的、深刻的理解。
第二类读者是大学的本科生。他们应该在任课老师的指导下系统阅读每一部分中的重点内容。相比较而言，从第四部分开始的内容更新也更重要，需要重点阅读，当然第一部分是对人工智能的全面描述，对每一个人了解这个领域大有神益。
第三类读者是已经对人工智能有了一定了解，在工作中需要用到人工智能技术的人，如公司里的工程师或者做研究的博士生。他们可以把这本书作为参考书阅读，用到哪一部分内容直接阅读即可。
这本书的好处是，每一部分，甚至每一竟都相对独立，跳过前面的内容不影响阅读后面的内容。当然，如果还有一些非计算机专业的读者对人工智能感兴趣，重点阅读第一部分和最后一部分就好了。如果这些读者依然有兴趣阅读全书也是没有问题的，因为这本书语言浅显易懂，逻辑性强，并不需要读者具有很强的技术背景，大家只要跟随作者的思路从每一章的开始阅读即可。如果遇到不懂的地方，可以直接跳过去。相比书中的一些公式和算法，更重要的是读懂书中的概念，并且了解每一种方法的来龙去脉。

我个人认为，我们现在正处于人工智能飞速发展的时代，如果想要跟上这个时代的步伐，本书的第一章“人工智能基础”是非常重要的入门参考资料。

因为阅读的部分还太少，其他评价有待详细阅读后再与大家分享了。

如果有买到本书的读者，可以拉着我一起读一些章节，这个书真的很适合一起讨论着阅读~

参考

1. ^如《人工智能：现代方法（第四版）》 前言部分的图书封面部分所述
2. ^《人工智能：现代方法》（AIMA）作者罗素2023年全球人工智能开发者先锋大会演讲：通用人工智能是否即将到来？https://www.bilibili.com/video/BV1J24y187Ng