前言


光在不同的介质中传播时会发生折射,例如光从空气中射入水中时就会折射。那么,为什么会发生折射?又是怎样折射的?法国科学家费马在1662年提出: 光传播的路径是光程取极值的路径,该原理又名“费马最短时间原理”,可以形象地描述为,光线传播的路径是用时最短的路径。
这个现象大家当然都知道。但是笔者从小就很好奇,既然光是没有意识的,又怎么知道走这样一条路径所需时间最短呢?虽然笔者那时候已经知道了波粒二象性以及光子的概念,但是光如何知道怎么走最快?难道是有一些光子能够超光速,一次性把所有可能的路径都探究一遍,找到最快的路径,然后回去告诉其他光子,走这条路径最快?同样的道理,笔者对如下现象也很好奇: 闪电总是击中地面的凸起物,例如大树、高楼等,但是,闪电是从高空中来的,它到地面任何一个地方的机会应该均等,为什么它偏偏会击中凸起物呢?难道在它还没到地面之前,就知道这里有凸起物?
笔者曾经以为可能永远不会知道答案了,直到读到了费曼的著作《QED: 光和物质的奇妙理论》。这个困惑很多年的问题,终于得到了一个清晰明了的解释。
这样一本书,本来是作为物理专业研究生的讲义,但是费曼的这本书,高中生都能看懂。
这些和本书有什么关系?答案是没关系。本书既不讲量子,也不讲光,笔者也没有费曼的水平,可以说是天差地别。但是本书的写作目标和风格,受到《QED: 光和物质的奇妙理论》的强烈影响(当然,本书远远达不到《QED: 光和物质的奇妙理论》的水平),因此,笔者希望能做到两点: 第一,把事情讲清楚,而不是把书写成字典;第二,写书就像作者对读者说话一样。
这两点都不容易。就拿第一点来说,难道没有书把人工智能讲清楚吗?有,而且很多,但是,这种清楚是需要读者具备一定的基础知识,然后花不菲的时间和精力才能搞清楚的。部分书籍像字典一样,把数学公式放上去之后,就不再解释了,好像数学公式自己会说话,秘密全在公式里面,看明白公式,就什么都明白了,当然,事实不是这样。作为一本人工智能方面的图书,数学公式当然是必不可少的,但是,本书力争对每一个公式的来龙去脉都讲解清楚,希望读者不要被公式吓倒。
至于第二点,写书就好像在对读者说话,对于专业类书籍比较少见,流行的教材编排方式是先给一些定义,其间会列出一些公式,然后有几个例题,这种感觉太威严了。费曼写的教材读起来就很亲切,如沐春风。亲切总比绷着脸说话要好。
笔者希望这本书高中生也能看懂。本书的读者人群是那些对人工智能感兴趣,但是对数学和计算机知识掌握不多的人。如果大家有导数的概念,知道矩阵的乘法,会用程序写出“Hello World!”,那么,你就可以阅读本书。甚至,即使你不懂导数,不会编程,也希望你能看下去,只要略过公式和程序部分,相信你会知道人工智能这座大厦都有什么,你会对大多数人工智能知识有个宏观的了解。
人工智能发展这么多年,涉及的知识庞杂,本书无法全部覆盖。本书内容结构大致可以分为4部分: 
第一部分,基础知识,第1~3章。
第二部分,经典人工智能,第4~7章。
第三部分,机器学习技术,第8~10章。
第四部分,神经网络与深度学习,第11、12章。
本书的插图大多是笔者自己使用工具软件绘制,或者使用程序生成,部分图片来自网络,如有侵权之处,请联系清华大学出版社和笔者。
本书的所有程序均经过运行测试,部分程序参考自网络和其他书籍,能够找到来源的,都标明了来源。有一些在网络流传较久,但是无法确定来源的,例如“斑马难题”程序,没有标注来源。
本书后面列出了一些参考资料,在写书过程中,实际的参考资料要比这多得多,例如最短路径算法,不过很多书籍中都提到了这种算法,因此,没有单独列出参考资料,这样的情况还有很多。
书中不可避免地会涉及大量的外国人名翻译,人名的翻译虽有标准,但是也多有差异(即使如牛顿、爱因斯坦之类人物,也有伊萨克·牛顿/艾萨克·牛顿、阿尔伯特·爱因斯坦/艾尔伯塔·爱因斯坦等诸多不同翻译),为了保持行文流畅,本书中将大部分外国人名都翻译为中文,并在本书的后面列出了中外文人名翻译对照表。对于少量只在局部出现的外国人物名字以原文出现,并未进行翻译。当然,对于一些耳熟能详的人物,本书直接使用其对应的中文名,并没有给出他们的外文原名,相信以下这些人物不会引起读者混淆,按照在本书中出现的顺序,他们是: 柏拉图、华盛顿、牛顿、爱因斯坦、欧几里得、莎士比亚、梵高、欧拉、高斯、达尔文、阿基米德、苏格拉底、亚里士多德、马克·吐温、哥白尼等。为了纪念图灵、冯·诺依曼、香农在人工智能领域的贡献,本书专门介绍了他们三位。
笔者水平有限,编著此书,诚惶诚恐,一直不敢付梓,虽历时五年,一改再改,但错误之处在所难免,若蒙读者不吝赐教,将不胜感激。〖1〗〖2〗人工智能:是什么?为什么?怎么做?〖1〗前言

张恩德2024年1月