共读作品：《智慧的疆界》‍‍‍导读老师：‍苟英‍‍‍4.28-6.12

歲月靜好

苟英老师：高级教师，专业：数学

一年多前，苟英老师加入书香袅袅读书会，今年年会苟英老师脱稿演讲、分享，当她以一首泰戈尔的诗作为演讲的祝福结束语时，座我傍边的嘉宾老师由衷的对我说，哇，静姐，你们这个团队太棒了，太了不起了，我心领神会于他的赞叹以及他有感而发的这个“点”，选读《智慧的疆界》是苟英老师的主意，而为什么我先要表明她“数学”专业的这个点，重点在于如果她不是从事数学教育工作的，她不会选这本书，如果她不享受沉浸于数学领域中逻辑推理乐趣的，她不会选这本书，如果她没有二次为读友解惑以白话的形式细讲AI的前世今生的能力的，她更不会选这本书！因为这本书让我们的共读者“吃尽了苦头”！太难读了！曾几何时，有读友们嘟嘟啷啷，这不只是烧脑啊，已经烧心、烧眼、烧嘴了啊，一大堆的外国人名、层出不穷的英文单词、数之不尽的数学、物理公式、演绎、逻辑哎呀等等等等都让他们“捧书而怯读”，有读友干脆录视频交差，亦有直接朗读苟英老师的导读词数遍打卡，可想而知其难度系数至高！在我看来它就是一部专业领域的集体论文，但不管怎么说我们的读友依然在亦步亦趋中完成了这部作品的共读……

面对《智慧的疆界》这样一部思想深邃、内容精专的著作，我们每一位共读者都接受了困难重重的挑战，这虽是我们这个集体的骄傲，但更得益于她智慧的引领，每一篇导读词都为我们点亮了前行的明灯，她的导读词绝非简单的章节复述，而是精准提炼核心、洞穿晦涩、直击要害的二次解惑又为初读时可能忽略的深意、缠绕的困惑，在她精妙的解读下豁然开朗了尤其是昨天的现场分享，有备而来的深度输出让我们感觉太过专业的书变得可亲近、可理解、可消化了。我啰里啰嗦了这么多就是想为读友们艰难读行发个声，更为我们的苟英老师为帮助读友如她说得轻巧的“能理解多少就理解多少”的这个初衷不知她反反复复把书翻了多少遍，为一个科学家的小故事查阅了多少相关的资料而废寝忘食、为她的无私奉献、卓越引领而大大的点赞！

如下便是苟英老师的导读分享及支撑读友们走进科学、发现奇妙、拉近的被神化的科学家其实如邻居长者亦会经历人生酸甜苦辣的距离，因为这，至少我们知道为什么“苹果”有个“缺”……

2025.6.22

读《智慧的疆界》

分享者：苟英

跨越智能的边界

各位读友，大家好！

历时一个多月的共读旅程，《智慧的疆界》这本书终于被我们有选择地品阅完毕。作为本期导读员，我非常荣幸能在此与大家交流我的阅读心得，希望能抛砖引玉，引发更多思想的碰撞。我的分享将从以下几个方面展开：

一、缘起：我们为何共读此书？

选择《智慧的疆界》，源于我们共同的求知渴望：

1. 洞悉前沿： 深入理解人工智能这一深刻改变时代的核心科技，丰富我们的知识版图。

2. 拓宽视野：真切感知AI如何从日常点滴（如我们的手机）到宏大叙事（如社会运转）全方位重塑我们的世界。

二、概览：一部AI的“百科全书”

作者其人：周志明博士，资深技术专家，其经典著作《深入理解Java虚拟机》在业界享有盛誉。

成书背景：这部凝结一年心血的《智慧的疆界》于2018年面世，巧妙融合了科技史、科普知识与专业理论，堪称一部人工智能领域的“百科全书”。

全书脉络：共八章内容，四部曲铺陈——“智慧创造智慧”、“学派争鸣”、“第三波高潮”、“人机共生”，为我们徐徐展开AI发展的壮阔图景。

“疆界”深意：

它代表着人类探索智能奥秘的征程中，从图灵机的计算理论基石，到终极智能（掌握意识与思维本质）之间那片浩瀚的未知领域。

它是对那些为AI发展倾注毕生心血的先驱者们的崇高致敬。

它更是当下横亘在人类智能与人工智能之间那道尚未逾越的鸿沟。

而AI的终极目标，正是用人类的智慧，去创造真正的智能——这本身就是一个关于“疆界”的永恒命题。

三、群星闪耀：照亮AI之路的先驱

书中先驱如璀璨星辰，指引方向。我们聚焦其中四位代表性人物：

艾伦·图灵（“人工智能之父”）： 他提出的“图灵测试”至今是衡量机器智能的试金石；他设计的“图灵机”是现代计算机的理论基石，为AI奠定了坚实的计算基础。

诺伯特·维纳（“控制论之父”）：他的控制论架起了通信、控制原理与生物、机器系统之间的桥梁，为构建智能系统提供了核心的理论框架，影响深远。

沃尔特·皮茨（神经网络缔造者）：出身贫寒却天赋卓绝。他与他人共同提出的 M-P神经元模型，如同播下的火种，成为神经网络理论乃至深度学习革命的重要开端。

杰弗里·辛顿（“深度学习教父”）：出身科学世家，数十年如一日深耕。他对反向传播算法等的关键突破，让神经网络浴火重生，直接点燃了AI的“第三波高潮”，使深度学习成为当今AI的核心引擎。让我们向这些在智能疆界上披荆斩棘的探索者们，致以最深的敬意！

四、AI浪潮：从命名到重塑世界

1956年达特茅斯会议，“人工智能”正式命名，新纪元开启。历经三起两落的跌宕，如今我们正站在第三波高潮的浪尖，目睹其井喷式发展并深刻重塑一切：

（一）生活变革：AI无处不在

日常生活：智能家居动口即控，穿戴设备实时监测健康，甚至预警风险（如血糖、心律异常），守护个体安康。

工作效率：AI自动化工具解放人力（邮件、数据分析）；教育领域，智能教学系统个性化定制课程，虚拟助教随时解惑，学习效率跃升。

医疗与交通：AI影像诊断助力癌症早筛，加速药物研发；自动驾驶技术迭代升级，城市交通系统优化路线，提升通勤效率与安全。

（二）挑战与思考：疆界亦是警钟

繁荣背后，挑战如影随形：

隐私安全：数据滥用与泄露风险高悬，个人信息的边界亟待守护。

就业结构：自动化浪潮下，部分岗位被取代，技能更新与终身学习成为必然。

伦理困境：如何在技术的狂飙突进与伦理规范的刚性约束间找到平衡？如何确保AI的发展真正普惠人类而非制造鸿沟？这是摆在全社会面前的紧迫课题

五、共读回响：思维的涟漪与个人的启航

这次共读之旅，读友们各有所获：

有的读友重构了“记忆”与“思考”的认知，还能用书中新知与家人互动，平添生活乐趣；

有的书友则巧妙运用书中AI三要素——数据、算法、算力，及其与数学、物理、统计学的深刻关联，为迷茫中的晚辈指明了学习方向。

对我而言，《智慧的疆界》更是打开了一扇全新的思维之门：

皮茨的草根逆袭与辛顿的世家传承，引发我对天赋、遗传与后天努力关系的深度好奇。探究发现，天才的绽放，是基因、环境与个人奋斗共同谱写的交响曲。

“学习大脑工作原理”与“神经网络”时，那些曾经神秘的体验——如“梦境的形成”、至亲间的“心灵感应”，突然有了科学的解释框架，激发我主动从科学角度寻找答案，解构神秘。

还有“人机共生”究竟是好事还是坏事？

书中说：人类与人工智能不应该是互相竞争的关系，而是互补共生的关系。人机共生不是用人工智能取代人类智能，而是用机器来增强人类智能…

各位读友，以上是我的一些粗浅体会。《智慧的疆界》不仅描绘了科技的壮丽图景，更触发了我们对智能本质、人类未来以及自身认知的深层思考。这正是我们读书会的价值所在——在分享中深化理解，在碰撞中启迪新知。

现在，我热切期待大家的分享！无论是书中某个观点的触动，对某位先驱的感佩，对AI应用的切身体验，还是对书中引发问题的深入探讨（比如：你对“人机共生”的未来是乐观还是审慎？如何看待AI带来的伦理挑战？），都请畅所欲言。让我们共享智慧，让这次读书会成为我们跨越“智慧疆界”的一次集体探索！

谢谢大家！

2025.6.21

亲爱的读友们：

大家好！

今天是4月28日，星期一，我们开启共读《智慧的疆界》一书。

今天的共读内容是第一章1.1～1.3。（P2～10）

人工智能的探索始于人类对“智能”本质的追问。1.1节揭示，尽管“人工智能”术语诞生于1956年，但人类对机械智能的想象可追溯至古代神话。

1.2节聚焦信息革命的理论基石。香农的“信息论”量化了信息的不确定性，维纳的“控制论”揭示系统反馈机制，贝塔朗菲的“系统论”强调整体性与动态平衡。三者共同构建了计算机科学的理论框架，而电子计算机的硬件迭代（从电子管到集成电路）则为人工智能提供了实践可能。

1.3节以图灵机为核心，阐释计算的本质。1936年图灵提出的抽象模型，证明任何可符号化的问题均可通过简单机械步骤解决，其理论可行性远超当时技术局限。二战期间，图灵团队研制的“炸弹”密码机破解恩尼格玛，直接影响战争进程（如击沉俾斯麦号），展现了理论模型的实际威力。图灵机与冯·诺依曼架构的结合，最终塑造了现代计算机的“灵魂”与“躯体”。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是4月29日，星期二，共读内容是第一章1.4～1.7，（P10～21）。

《智慧的疆界》1.4图灵与香农在贝尔实验室探讨智能，开启从 “科幻” 到 “科学” 的转变。1950 年图灵发表论文，提出 “图灵测试”，论证建造 “学习机器” 的可行性，为人工智能发展奠基。

《智慧的疆界》1.5中，图灵摒弃对“智能”的正面定义，提出著名的“图灵测试”。通过模拟对话，让人类判断交流对象是人还是机器，以此侧面判定机器智能，还论证“学习机器”的可行性，快来一探究竟！

1.6节聚焦智能与人类界限。探讨智能在能力表现、思维模式等方面和人类的差异，分析界限模糊的趋势，助你清晰认识智能时代下人类与智能的独特地位。

机器能思考吗？《智慧的疆界》1.7给出探讨。让我们去看学界如何追寻答案，解锁机器思考的奥秘。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是4月30日，星期二，共读内容是第一章1.8～1.11，（P21～29）。

机器能否拥有人类般心智？1.8节围绕这一话题，从技术、伦理角度剖析，带你洞察机器拟人心背后的复杂图景。

大脑是人体最复杂的器官，也是人类智慧的源头。机器能模仿人脑吗？1.9节从模拟神经元、构建神经网络出发，剖析机器拟人脑的进展与难题，带你一探究竟。

从简单机械臂到类人机器人，机器拟人身的探索从未停止。1.10节为你拆解研发难点，讲述机器如何突破局限，不断靠近人类身体的灵活与智能。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月6日，星期二，我们共《智慧的疆界》第二章2.1～2.3。

2.1～2.3 以达特茅斯会议为主线，讲述人工智能学科诞生的历史背景。从会议的召集、过程，到与会者及其后续影响，深入探讨该学科研究的目标与要解决的问题，展现人工智能如何从设想走向新兴科学领域。

1956年达特茅斯会议由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等学者发起，首次正式提出“人工智能”概念。会议聚焦符号逻辑、神经网络与机器学习，确立AI作为独立学科的研究框架。与会者围绕机器模拟人类智能展开跨学科讨论，虽未达成共识，但为后续符号主义（司马贺）、连接主义（罗森布拉特）等学派发展奠定基础，标志着AI从哲学思辨迈向科学实践的关键转折。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月7日，星期三，我们共读《智慧的疆界》第二章2.4：

有学术就有江湖。

《智慧的疆界》第二章2.4《有学术就有江湖》以人工智能学科发展中的"门派斗争"为切口，生动展现了符号主义、连接主义、行为主义三大学派的百年博弈史。

这场学术江湖的起源可追溯至1956年达特茅斯会议，约翰·麦卡锡与马文·明斯基为首的"符号派"坚信能用数学逻辑构建智能，而司马贺团队则开发出首个定理证明程序"逻辑理论家"。但1958年罗森布拉特发明的感知机引发轩然大波，这个能自主学习的神经网络模型虽被明斯基批评无法解决异或问题，却为后来深度学习埋下火种。

到了1980年代，罗德尼·布鲁克斯的"包容结构"彻底颠覆传统——他设计的机器人无需复杂符号推理，仅凭环境交互就能完成任务。这种"感知-行动"的行为主义路线，与符号派的专家系统、连接派的反向传播算法形成三足鼎立。

书中特别揭示，学派之争不仅是技术路线的碰撞：符号派因专家系统的商业成功获得IBM等巨头支持，连接派则在ImageNet竞赛中凭借算力突破逆袭。这些较量如同武侠小说中的门派争霸，既推动了AI从实验室走向社会，也暴露出技术伦理与学术霸权的深层矛盾。正如作者所言，这场持续半个世纪的江湖恩怨，正是人工智能从哲学思辨走向产业革命的真实写照。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月8日，星期四，我们共读《智慧的疆界》第二章2.5、2.6、2.6.1（P48～57）

2.5 人工智能的江湖，从来不缺传奇。这一节聚焦两位“科学全才”——司马贺与香农。

司马贺（赫伯特·西蒙）是经济学、心理学、计算机科学的多面王者，他开发的“逻辑理论家”程序首次让机器证明数学定理，更提出“启发式搜索”思想，成为AI算法设计的奠基石 。而香农，这位“信息论之父”，用一篇论文重构通信本质，却痴迷杂耍，甚至自封“杂耍学博士”，用科学家的严谨与顽童的幽默，诠释了AI江湖的多元魅力 。

他们的碰撞，是理性与灵感的交响：司马贺用经济学思维解构决策，香农以信息熵重塑智能本质。当“逻辑理论家”遇上“信息论”，AI的江湖从此多了两条交织的脉络——一个探索人脑的符号逻辑，一个破解信息的密码迷宫。这场科学界的武林大会，奠定了现代AI的基石，也留下无数值得回味的传奇瞬间。

2.6 聚焦达特茅斯会议后AI首次爆发，解析定理证明、模式识别等早期突破与媒体神话，揭示技术萌芽期的探索与局限。

2.6.1 棋盘上的厮杀，藏着智能的原始密码。本节回溯“完全信息对抗”的起源：冯·诺伊曼以博弈论构建零和博弈的数学骨架，麦卡锡用α-β剪枝算法驯服指数级复杂度，蒙特卡洛树搜索让概率与直觉共舞。从国际象棋到围棋，计算机在完美透明的战场上，用算力碾压人类直觉。正如麦卡锡所言：“当它奏效时，人们便不再称其为AI。” 这些冷硬的数学公式，终将博弈论推向了现实世界的谈判桌与战场。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月9日，星期五，我们共读《智慧的疆界》第二章2.6.2～2.6.3（P57～63）

2.6.2 模式识别既是人工智能的技术基石，也是探索认知本质的窗口。随着算法与算力的持续突破，其边界不断拓展，但如何让智能系统真正“理解”而非仅“匹配”模式，仍是留给未来研究者的终极命题。

2.6.3 本节作者介绍了人机对弈、模式识别和自然语言处理三个领域的人工智能早期成果。聚焦于自然语言处理（NLP）作为人工智能认知智能的核心领域，探讨其技术演进、实践挑战与未来潜力。作者通过系统性梳理NLP的底层逻辑，揭示了语言智能如何成为推动AI突破人类思维边界的关键力量。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月12日，星期一，我们共读《智慧的疆界》第3章3.1～3.3，P66-77。

在人工智能与认知科学的广袤领域中，符号主义学派宛如一座历史悠久却又不断焕发生机的思想丰碑。从3.1节开始，我们将深入追溯符号主义学派的思想根源。它绝非凭空诞生，而是在哲学、数学等多学科的深厚土壤中汲取养分，其起源蕴含着人类对智能本质的最初追问。在这里，我们会看到早期思想家们如何在理论层面勾勒出符号处理与智能模拟的雏形，它的研究过程又分为哪三个阶段？进入3.2节，

逻辑学有着深厚的历史底蕴，其起源可以追溯到古希腊时期。亚里士多德这位伟大的先哲，在他的著作《工具论》中提出了传统逻辑学中最基本的“三段论”推理形式。三段论由三个命题构成，其中前两个命题是“前提”，分别为大前提和小前提，最后一个命题是“结论” 。例如“所有金属都能导电（大前提） ，铁是金属（小前提） ，所以铁能导电（结论）” ，通过这样严谨的演绎推理，从已知的前提推导出必然的结论 。三段论这种推理形式看似简单，却构成了传统逻辑推理的重要基石，深刻影响了后来人们对于逻辑思维的理解和运用。而在 3.3 节中，我们会看到符号主义学派如何利用符号和规则构建推理系统，从已知的前提推导出未知的结论。同时，我们也会探讨这种推理方式在不同领域的应用，以及它所面临的限制和挑战。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月13日，星期二，我们共读《智慧的疆界》第三章3.3.1～3.3.2（P77～87）

3.3.1 “常识编程”聚焦于人工智能领域中看似基础却极具挑战的难题——如何让机器掌握人类习以为常的常识。这些在生活中不假思索就能调用的知识，如“鸟儿会飞”“水往低处流”，对机器而言却是复杂的编码困境，它需要我们重新审视人类认知与机器逻辑的鸿沟，并探索填补鸿沟的技术路径。

而3.3.2 “物理符号系统”则构建起符号主义的理论基石，提出“任何表现出一般智能的系统，必然是一个物理符号系统”。这一理论从抽象层面为人工智能赋予了逻辑框架，让我们得以思考计算机如何通过对符号的操作与处理，模拟人类的思维与智能行为。从基础的符号输入、变换到输出，每个环节都暗藏着人工智能模仿人类智能的奥秘。

这两部分内容，一个着眼于实践难题，一个锚定理论核心，将带领我们穿梭于人工智能的符号迷宫。无论是破解常识编程的困局，还是领悟物理符号系统的精妙，都将让我们更深刻地理解人工智能的智慧之源，为探索智慧的疆界打下坚实的认知基础。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月14日，星期三，我们共读《智慧的疆界》第三章3.4（P87～96）

本节聚焦于符号主义流派中的专家系统，它堪称符号主义在实际应用领域的璀璨明珠。专家系统，作为人工智能发展进程中的关键成果，旨在借助计算机系统模拟人类专家的知识与经验，处理那些通常需要人类专家智慧才能解决的复杂问题。它的诞生，标志着人工智能从理论探索迈向实际应用的重大跨越。

在这一节里，我们将深入探究专家系统的核心工作原理，从知识的精心表示与严谨推理，到基于规则的系统构建，逐步揭开其神秘面纱。我们会了解到它如何在医疗、金融、工业制造等诸多领域大显身手，为解决实际问题提供精准而高效的方案。例如在医疗领域，专家系统能够依据患者的症状、检查结果，迅速且准确地做出诊断，为医生提供极具价值的参考；在金融领域，它能敏锐地分析市场趋势，辅助制定投资策略，有效规避风险。同时，我们也将知晓专家系统在发展过程中所面临的挑战与困境，以及研究者们为突破这些障碍所做出的不懈努力。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月15日，星期四，我们共读《智慧的疆界》第三章3.5～3.6。

在人工智能的思想长河中，《智慧的疆界》3.5与3.6节如同奔腾向前的浪涛，推动我们对符号主义的认知迈向新的深度与维度。3.5 “从演绎到归纳”，将为我们揭开人工智能思维范式转换的关键篇章。从传统的演绎推理，即从既定规则和前提得出必然结论，到更具开放性与创造性的归纳推理——从纷繁的现象中提炼规律，这不仅是技术路径的拓展，更是人工智能向人类智能深度靠拢的重要尝试。在这里，你将看到科学家如何打破固有框架，让机器学会在海量数据中“举一反三”，为解决复杂问题开辟新的道路。

而3.6 “符号主义的现状和未来”，则如同站在时代的瞭望塔上，回溯符号主义的发展轨迹，眺望其未来图景。符号主义作为人工智能发展的重要支柱，既有辉煌的过往，也面临着时代的挑战与机遇。本节将带领我们梳理符号主义如何在理论与实践的碰撞中塑造自身独特的形态，探讨在大数据、深度学习等新兴技术浪潮冲击下，它将如何革新与演进，是坚守核心优势实现突破，还是与其他范式融合开辟新局？

这两部分内容层层递进，从思维方式的变革到发展前景的展望，将带我们全面审视符号主义的内在逻辑与外在张力。无论是沉醉于思维范式转换的精妙，还是思索符号主义的未来命运，都将让我们对人工智能的本质与发展趋势产生全新的思考，继续拓宽我们对智慧疆界认知的边界。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月16日，星期五，我们共读《智慧的疆界》第四章4.1～4.3。P105～114

4.1～4.3节主要介绍连接主义学派两位关键人物麦卡洛克和皮茨的生平故事。

在人工智能的黎明破晓时分，两位先驱者以思想为火种，点燃了连接主义的智慧之光。

皮茨与麦卡洛克的相遇，恰似命运的奇妙安排。一位是辍学却天赋异禀的数学奇才，一位是兼具心理学与神经学背景的学者，看似迥异的人生轨迹，却在对“智能本质”的追问中交汇。1943年，他们合作发表的论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》，如同划破夜空的闪电，构建了首个模拟神经元功能的数学模型——MP神经元模型。这一模型不仅将神经科学与数理逻辑巧妙融合，更以简洁的数学语言证明：大脑神经元的信号传递与逻辑运算存在本质关联，为神经网络的诞生埋下了命运的种子。

他们的思想突破，深刻影响了人工智能的发展走向。MP模型虽看似简单，却为后续神经网络的演进提供了基础范式，从感知机的诞生到深度学习的爆发，其核心思想始终贯穿其中。皮茨与麦卡洛克不仅创造了技术框架，更开启了一场认知革命——他们证明，智能或许能通过对大脑结构的模拟与数学建模逐步实现，这种理念为连接主义学派指明了方向，也让人工智能摆脱了仅依赖符号逻辑的局限。

然而，命运的齿轮转动总伴随着曲折。皮茨英年早逝，麦卡洛克晚年也陷入理论争议，但他们播下的火种从未熄灭。如今，神经网络已广泛应用于图像识别、语言处理等领域，重塑着人类社会的方方面面。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月19日，星期一，我们共读《智慧的疆界》第四章4.4～4.6。（P114～128）

皮茨与维纳的思想碰撞，犹如双螺旋结构般相互缠绕、彼此成就。前者奠定了智能体的微观运行机制，后者构建了人与机器交互的宏观理论框架。他们的创见不仅催生了早期自适应系统，更为AlphaGo在围棋博弈中自我进化、自动驾驶汽车在复杂路况下灵活决策等现代奇迹埋下了伏笔。

可是由于维纳妻子的谎言导致几位顶级科学家两个合作团队心生怨恨、分崩离析。皮茨心情郁闷，加之“蛙眼实验”的打击，致使皮茨英年早逝，而麦卡洛克也相继过世。给科学界带来了巨大震动和无尽遗憾。

在人工智能发展的关键节点上，弗兰克·罗森布拉特和他的感知机如同一声惊雷，划破了当时智能研究的迷雾，为神经网络的发展开辟了新的道路。感知机的诞生，犹如一颗投入湖面的石子，激起层层涟漪。它不仅为后续神经网络的发展提供了基础框架，更点燃了人们对人工智能的无限遐想。罗森布拉特坚信，感知机将是实现通用人工智能的基石，这种乐观的愿景吸引了大量研究资源的投入，推动了早期人工智能领域的蓬勃发展。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月20日，星期二，我们共读《智慧的疆界》第四章4.7～4.9。（P129～142）

在这部分内容中，我们将走进明斯基和罗森布拉特的学术世界，感受他们思想交锋的火花，探讨神经网络发展的曲折历程，反思人工智能发展中期望与现实的落差。这场“凛冬”是危机，却也为后来神经网络的逆袭和深度学习的崛起埋下伏笔，值得我们深入探寻。

在人工智能蓬勃发展的当下，你是否好奇它一路走来的跌宕历程？从1956年达特茅斯会议正式确立人工智能概念起，它便踏上了充满挑战的征程。早期，因计算能力有限、算法模型不成熟、数据获取困难等，人工智能遭遇了第一次“寒冬”，英国政府、美国政府等甚至撤资，众多项目被迫中止 。尽管如此，它依然顽强前行，随着深度学习算法和计算机算力的不断发展，人工智能逐渐走出寒冬，再次迎来繁荣。但后续又经历了几次寒冬，却始终没有停下脚步，直至走进千家万户。这些章节就像一部跌宕起伏的历史剧，展现了人工智能在曲折中发展的坚韧，让我们能从中看到科技发展的规律与不易，也对其未来充满期待。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月21日，星期三，我们

共读第五章5.1～5.3（P143～151）

5.1节将带我们直面人工智能史上最具争议的范式——行为主义，它摒弃对心智的揣测，主张“智能是环境互动的副产品”，为机器赋予了最原始却也最顽强的生命形态。

我们翻开《智慧的疆界》第五章 5.2 节“引言：昔日神童”，将迎来一位在科学史上熠熠生辉的人物——诺伯特·维纳。维纳，堪称神童中的传奇。他在幼年时便展现出了远超常人的智力水平。三岁开始阅读，十四岁大学毕业，十八岁获得博士学位，这样的成长轨迹，仿佛是上帝在智慧的棋盘上特意为他铺就的捷径，让普通人望尘莫及。在这一节中，我们将跟随作者的笔触，走进维纳的童年世界。他的学习天赋不仅仅局限于某一个学科，而是在数学、哲学、语言学等多个领域全面开花。他对知识的吸收和理解能力，如同一个高效的信息处理器，快速且精准。然而，维纳的成长之路并非一帆风顺。从神童到科学巨匠，他也经历了诸多挑战和转变。让我们带着对智慧的敬畏和好奇，走进维纳的世界，从他这位“昔日神童”的传奇人生中汲取智慧的养分，拓宽我们对智慧疆界的认知。

5.3节：自动机，是人类智慧在科技层面的杰出结晶，它们是按照预设程序运行、能完成特定任务的系统或装置。从早期简单的机械自动装置，到如今复杂的人工智能系统，自动机不断进化，正日益深刻地融入我们的生活与社会。在这一节中，我们将面临一个既前沿又具挑战性的场景——自动机之间的对抗。想象一下，如同古代战场上两支训练有素、装备精良的军队对峙，如今换成了不同类型的自动机在虚拟或现实的“战场”上针锋相对。这种对抗并非简单的力量比拼，而是涉及算法、策略、逻辑推理等多方面智慧因素的较量。在科技发展的进程中，这种对抗不仅推动着自动机技术的不断创新和进步，也对社会、经济、军事等多个领域产生深远影响。在经济领域，自动化交易系统之间的竞争可能影响金融市场的稳定性；在军事领域，无人作战系统的对抗则关乎国家安全和战略平衡。当自动机能够在对抗中展现出惊人的智慧和能力时，我们该如何定位人类自身的角色？是成为自动机的设计者和操控者，还是与之协同合作，共同开拓更广阔的智慧疆界？这是一个值得我们深入思考的哲学命题。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月22日，星期四，我们共读《智慧的疆界》5.4～5.6。（P151～161）

5.4 节“从控制论说起”。控制论是 20 世纪的伟大科学创举，它打破学科藩篱，融合多领域知识，探讨系统的信息传递、反馈及控制机制。在本节，我们会追溯其起源与发展，了解关键人物与事件。还会剖析反馈机制这一核心，明白它如何让系统自我调节。

5.5节“机械因果观和行为主义”。咱生活里常常会想，为啥这人会这么做，事儿为啥会这么发展。这节要讲的机械因果观和行为主义，就和这些问题紧密相关。机械因果观，简单说就是觉得世界就像一台大机器，每个零件动起来都有它固定的原因和结果，一切都按部就班。就好比你按一下开关，灯就亮，这中间的因果关系很明确。行为主义呢，是心理学里的一个说法。它不关注人心里咋想，就盯着人的行为。它觉得人的行为就像被环境这只大手操控，给个刺激，人就会有对应的反应。这节书会把这俩概念掰开了、揉碎了给咱讲。

5.6 节“自复制机和进化主义”。啥是自复制机呢？其实啊，它就像是一个神奇的小工厂，能自己制造出和自己一模一样的东西。在这一节里，咱们会看到自复制机和进化主义之间有着奇妙的联系。自复制机就像是进化的起点，在不断复制的过程中，可能会出现一些小变化，这些变化慢慢积累，就可能带来像自然界进化那样的大改变。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月23日，星期五，我们共读《智慧的疆界》第五章5.7～5.8（161～170）

5.7“机器人学”

机器人，曾是人类梦中那神秘而又充满魅力的存在，如今正逐步从科幻的书页中走出，走进我们的生活。从电影里那些能上天入地、拯救世界的超级机器人，到咱们生活中扫地的小机器，它们一直都充满了神秘感。在这一节里，作者会带着我们去了解机器人到底是怎么造出来的，它们是怎样像人一样思考和行动的。看完这一节，我们也许会思考：未来机器人究竟会给生活带来什么样的翻天覆地的变化呢？

5.8节“本章小结”把第五章的知识点串起来，让我们看清楚人工智能的三大学派之间的联系。

　　亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月26日，星期一，我们共读《智慧的疆界》第六章6.1～6.3（P172～179）

《智慧的疆界》每一个章节都蕴含着深刻的思想和丰富的知识。

6.1节“概述”作为该部分的开篇，具有提纲挈领、统领全局的重要作用。此节从宏观层面出发，对接下来要详细探讨的内容进行了全面而系统的介绍。它精准地界定了研究的范畴和核心概念，为后续的深入分析奠定了坚实的理论基础。

6.2节“什么是机器学习 ” 简单来说，机器学习就像是给电脑装了个“学习大脑”，让它能像人一样从一堆数据里学东西。李航老师提出：机器学习=模型+策略+算法。在当今数字化时代，机器学习已成为推动各个领域发展的核心力量。这一节将从学术的角度，对机器学习进行全面而深入的定义和阐释。我们将学习机器学习的基本概念、主要算法和应用场景，了解它如何从大量数据中自动提取信息、发现规律，并进行预测和决策。

6.3节——“机器学习的意义”想象一下，机器学习就像是一个超级酷炫的魔法精灵，它在我们的生活中到处施展魔法。在这一节里我们会发现，它在很多地方都默默地帮助着我们。比如说，它能让我们的手机变得更智能，能让医院的医生看病更准确，还能让汽车自己在路上跑呢…

　　亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月27日，星期二，我们共读《智慧的疆界》第六章6.4～6.5.1（P179～188）

6.4节大致讲了以下三个方面的问题：

1.机器学习的三大类型：一是基于规则的机器学习，二是基于数据统计的机器学习，三是基于深度神经网络的机器学习。

2.通过小黄的例子说明基于数据统计的机器学习如何应用。小黄通过统计过往约会的迟到情况来预测女友是否会迟到，这展示了统计学习的基本思想。需要将这一例子与机器学习的核心概念联系起来，说明数据驱动方法的重要性。

3.引入了一个二维坐标系统，将问题分为四类，可统计可推理，不可统计可推理，可统计不可推理，不可统计不可推理。每个类别对应不同的问题类型和解决方法。

6.5节“进行机器学习：实战模型训练”这节开始内容偏学术化，读友们做个大致了解即可。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月28日，星期三，我们共读《智慧的疆界》第七章7.1～7.4（P244～249）

今天的共读让我们明白人工智能在20世纪70年代遭遇第一个冰河期。我们能读到一个关于科技英雄的动人篇章。在生活中，我们常常习惯于遵循既定的规则和思维模式，却很少去反思这些是否就是唯一正确的道路。而“逆反之心”则提醒我们，要敢于对传统观念说“不”，以一种逆向的思维去审视世界。它让我们明白，智慧不仅仅存在于顺流而下的认知中，更隐藏在逆流而上的探索里。想象一下，在科技发展的历史长河中，有这样一位先驱者，他在人工智能的迷雾中独自摸索，凭借着坚定的信念和超凡的智慧，为深度学习这一伟大的技术开辟了一条光明大道。他就是被人们誉为“深度学习教父”的辛顿。他的人生就像一部精彩的小说，有挫折时的迷茫，有突破时的喜悦。他如何在艰难的研究环境中坚持自己的理念？又是怎样凭借一己之力推动了整个深度学习领域的发展？让我们静下心来，走进“深度学习教父”的内心世界，去感受他的激情与执着，去领略智慧在科技领域绽放出的绚烂光彩。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是4月29日，星期四，我们共读《智慧的疆界》7.4.1～7.4.2（P250～256）

7.4.1“生存危机”

20世纪中叶，神经网络曾因理论瓶颈与学术质疑陷入“生存危机”。单层感知机因明斯基的数学证明被判定为无法处理复杂任务（如异或问题），而多层神经网络虽具潜力，却因训练难题长期受阻。学者们困于隐层参数的梯度计算与指数级增长的计算量，加之当时人工智能“冰河期”的悲观氛围，多层网络一度被视为学术绝路。

直至1986年，辛顿与鲁梅尔哈特在《自然》杂志以严谨论证重提“误差反向传播算法”，才彻底打破僵局。

7.4.2“从感知机到神经网络”

单层感知机的局限曾让神经网络陷入寒冬，而多层感知机的诞生则成为破冰之钥。本节聚焦从单层感知机到多层神经网络的关键跃迁，揭示二者在结构与功能上的本质差异。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是5月30日，星期五，我们共读《智慧的疆界》第七章7.5～7.5.2（P263～271）.

7.5 深度学习时代

20世纪80年代，人工智能迎来第二次浪潮，但舞台的聚光灯并未投向神经网络。符号主义学派以专家系统、推理机等成果独占鳌头，而连接主义仍在寒冬中蛰伏。本节将带你回溯这段“黎明前的暗夜”，揭示深度学习时代的前奏。

7.5.1 这是什么？

“深度学习”一词风靡全球，却鲜有人真正理解其内核。本节直击本质，揭开深度学习的神秘面纱：

1. 破除误解：深度学习≠堆叠隐层的神经网络。

2. 定义核心：区别于传统机器学习，深度学习的核心是表征学习

3. 分层迭代，逐级抽象。

7.5.2 从浅层学习到深度学习

1986年，辛顿提出误差反向传播算法，理论上破解了多层神经网络的训练难题，却未能迎来预期的技术爆发。本节剖析这一“理想与现实的落差”，揭示深度学习浪潮为何迟到了二十年。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是6月3日，星期二，我们共读《智慧的疆界》第七章7.5.3，（P271～280）。

7.5.3深度学习时代

2006年被认为深度学习时代的元年。本节将带我们回溯2006年这个具有划时代意义的节点：

通过辛顿团队两篇奠基性论文，阐释“深度学习”概念的正式确立过程。

重点解析多隐层神经网络的两大革命性突破——自动化特征学习能力与数据本质刻画优势，理解其相比传统特征工程的本质飞跃。

特别关注“深度学习”术语从20年前的沉寂到2006年学术包装后的学术引爆，揭示技术革命与概念传播的共生关系。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是6月4日，星期三，我们共读《智慧的疆界》第七章7.5.4～7.5.6

7.5.4 “锋芒毕露”。从2006年深度学习的悄然萌芽，到2012年的石破天惊，这段蛰伏六年的技术革命终于在ImageNet的竞技场上迸发出耀眼光芒。2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC），不仅是人工智能领域的分水岭，更是一场颠覆传统的“宣言”——辛顿与他的学生携深度卷积神经网络“AlexNet”横空出世，以压倒性优势击败所有传统算法，首次问鼎冠军。 震撼产学研三界。

7.5.5“越深度越强大？”本节将带您直面深度学习的终极叩问：

1.深度是通向智能的捷径，还是统计学幻觉？

2.当层数突破千级，我们离“智能”更近，还是更远？

3.未来的答案，会藏在更深的网络里，还是更精妙的理论中？

7.5.6 “越深度越困难？”在深度学习的狂飙突进中，“层数即力量”似乎成了不言自明的信条。然而，当神经网络突破百层、千层甚至万层时，我们是否真正掌控了其背后的训练逻辑？

亲爱的读友们：

大家好！

今天是6月5日，星期四，我们共读《智慧的疆界》第七章7.7 节“从实验室到企业”这部分写从实验室突围到科技巨头的战略角逐。

2012年深度学习爆发并非偶然：ILSVRC竞赛点燃契机，辛顿团队开创性方法奠定内因，大数据与GPU硬件成熟提供外因支撑。而企业环境的资源优势，最终让这项技术实现 “生于实验室，长于企业” 的关键跃迁。

“教父”辛顿的双重贡献——

1.技术开源：开放实验室成果，推动IBM、微软、谷歌技术落地 ；

2.人才网络：培养“三巨头”（燕乐存、奥本希等），构建产业核心力量 。

科技巨头的战略卡位战：

谷歌：迪恩与吴恩达启动“谷歌大脑”，“找猫实验”引爆关注；5000万美元收购辛顿三人空壳公司；

Facebook 燕乐存组建FAIR实验室，DeepFace人脸识别（97%准确率）领先人类 ；

微软：重金招揽奥本希，借Azure认知服务奋起直追 ；

产研共赢新时代：企业百万级经费反哺高校，学术界获得前所未有的资源自由度——这场AI热潮的本质，是实验室智慧与产业力量的深度共生。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是6月6日，星期五，我们共读《智慧的疆界》第七章7.8～7.9（P317～323）

“挑战与反思”分为4个部分：效率、理论、解释性、灵活性。

用实例说明核心矛盾：人脑与AI的效能鸿沟（比如20瓦灯泡vs谷歌电厂）；数学简洁美与神经网络混沌（质能方程 vs 黑箱模型）；人类经验复用与AI推倒重来（抓瓶子 vs 抓杯子）

警示性语言

使用“黑洞”“饥渴”“枷锁”等隐喻，揭示技术繁荣下的脆弱性；引用图灵警示（“不必模仿人类”）与符号主义失败史，暗示当前路径风险。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是6月9日，星期一，我们共读《智慧的疆界》第八章8.1～8.3.1

在人工智能飞速发展的当下，人与机器的关系成为备受瞩目的焦点，《智慧的疆界》的第八章就聚焦于此展开深入探讨。在“概述”部分，为我们勾勒出人机共生时代的宏大图景，阐述了这一主题在人工智能发展进程中的关键地位与深远意义，让我们对后续内容满怀期待。“引言：天才还是白痴”抛出了一个引人深思的问题，促使我们重新审视人类智能与机器智能，在这看似两极的概念间，实则隐藏着复杂而微妙的联系，引发我们对智能本质的深度思考。

随后，“与机器竞技”将我们带入人机激烈角逐的领域。在这个充满挑战与机遇的舞台上，机器凭借强大的运算能力和海量的数据处理优势，在诸多领域展现出非凡实力。而人类则依靠独特的创造力、情感感知以及灵活应变能力与之抗衡。其中，“识别与理解”作为人机竞技的关键环节，机器在图像识别、语音识别等方面取得显著成果，能快速准确地处理大量信息；然而在对语义、语境以及复杂情感的深度理解上，仍与人类存在较大差距。人类的理解基于丰富的生活阅历、文化背景和情感体验，这是机器难以企及的。通过这一系列内容，我们能深刻洞察人机在不同层面的较量，也更清晰地认识到人机共生时代各自的优势与局限，为我们理性看待人工智能发展提供了深刻视角 。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是6月10日，星期二，我们共读《智慧的疆界》第八章8.3.2～8.3.3.

在人机共生的时代语境下，我们进一步深入《智慧的疆界》第八章中“竞技游戏”与“信息处理与决策”这两个关键小节，来探索人机关系的更多维度。

在“竞技游戏”的舞台上，人机展开了一场场扣人心弦的较量。从古老的棋类游戏到现代的电子竞技，机器凭借强大的运算能力和对海量数据的快速分析，在许多传统竞技项目中展现出惊人实力。像AlphaGo战胜围棋世界冠军，让人们看到了机器在策略计算和模式识别上的优势。然而人类选手并非毫无胜算，他们凭借直觉、经验、心理战术以及对复杂局势的灵活应变，依然在竞技游戏中占据一席之地。这种人机之间的竞技，不仅是技术与能力的比拼，更是对智能本质的深度探讨，让我们看到人类创造力与机器运算力各自的闪光点。

而在“信息处理与决策”领域，机器和人类的差异更加凸显。机器擅长处理大规模数据，能在短时间内完成复杂的统计分析和数据挖掘，为决策提供数据支持。但在面对需要综合判断、价值权衡和情感考量的决策时，人类的经验、价值观和情感因素发挥着关键作用。人类可以依据模糊信息和不确定条件，凭借过往经验和文化背景做出富有创造性和灵活性的决策 。这两个小节从不同角度揭示了人机在特定领域的竞争与协作关系，帮助我们更加深入地理解人机共生时代的特点与挑战，也促使我们思考如何更好地发挥人机各自的优势，实现互补与协同发展。

亲爱的读友们：

大家好！

今天是6月11日，星期三，我们共读《智慧的疆界》第八章8.3.4～8.3.5，P350～359.

8.3.4“自动驾驶”

这段内容将带我们穿越自动驾驶的时空隧道：

起点溯源：从1979年斯坦福的“玩具车”原型，到1995年人车协作横跨美国的壮举（计算机控方向+人类踩刹车）；

技术跃迁：解析国际通用的SAE自动驾驶分级标准（L0-L5），揭秘特斯拉（L2）与奥迪（L3）的本质差异 ；

前沿突破：聚焦百度L4无人车实路演示与Waymo激光雷达方案，剖析激光雷达成本如何制约L4普及 ；

终极之问：当L5级“完全自动驾驶”实现时，交通工具是否会颠覆汽车形态？正如百年前人们要的“更快的马”最终被汽车取代 ；

现实挑战：技术之外的伦理困境（事故责任归属？黑客威胁？）如何影响商业化进程 ？

8.3.5“艺术与创作”

本节将带我们探索人工智能最富争议的疆域，探讨AI是工具、模仿者还是新艺术家？

文字领域：从淘宝“鲁班”4亿张海报的视觉风暴，到头条AI记者秒级生成体育战报 ；

音乐影像：阿里“Allwood”一键生成配乐短视频；

创作领域：撰稿机器人；

艺术圣殿挑战：微软团队用1.5亿像素“新伦勃朗”证明AI可复刻大师笔触

核心争议：

效率碾压：AI日产4亿海报 vs 人类设计师的创造力价值 ；

艺术本质之问：临摹伦勃朗的3D油画算艺术吗？

创作者未来：当AI承包快消内容，人类作家该转向小说/评论等深度领域？

亲爱的读友们：

大家好！

今天是6月12日，星期四，我们共读《智慧的疆界》第八章最后的章节8.4～8.5（P360～369）.

人机共生时代：在AI浪潮中寻找人类坐标。当富士康的“黑灯工厂”取代流水线工人，当算法编织的信息茧房笼罩生活，人类与机器的关系正迎来历史性重构。本章最后几节将带我们穿透技术迷雾：

威胁的双刃剑

职业重构：AI取代30%重复性岗位已成现实，但农业人口从90%降至1%的历史证明：文明总能创造新价值

隐形控制：外卖推荐、新闻推送背后的算法垄断，正引发“魏则西式悲剧”与认知窄化危机

共生的曙光

纽约时报记者马尔科夫提出革命性理念：“AI应是人类智力的延伸（增强智能），而非替代者” 英伟达凭CUDA架构涅槃重生（12片GPU替代2000片CPU），引爆深度学习革命，印证人机协作的爆发力

文明的十字路口

经济革命：2030年AI将贡献15.7万亿美元产值（超中印GDP总和）

伦理困境：《机器人总动员》的“智能乌托邦”是幸福牢笼？当AI包办人生选择，人性棱角是否消亡？

丘吉尔的警示如雷贯耳：“此刻不是结束，甚至不是结束的开始，仅是开始的尾声。”

人机共舞的史诗，此刻才翻开第一页，而我的导读到此结束，谢谢大家！

皮缝谷

6.21日是上当期导读苟英老师和下期导读王玉梅老师的道场：

她们讲我们听

你们的声音悦耳养心

我们的耳朵听话眼睛专注

读在路上，在滋养灵魂的当下也要强壮我们的肉身

走走就近的独库公路看来也是不错的选择

看到茂林修竹、清流急湍，就忍不住高歌《兰亭集序》

不一样的“一线天”

路在脚下

选择“乐徒”乐在途中……

授书下期共读作品：《预测之书》

下期导读：王玉梅老师

期待你的好声音！

【书香袅袅读书会】2025年暑期放假通知

亲爱的读友们：

盛夏已至，蝉鸣悠扬。感谢大家一直以来的热情参与和思想碰撞，让我们的读书会持续焕发生机。根据本年度活动安排，现将暑假安排通知如下：

放假时间

2025年6月22日（周日）至8月30日（周六）

暑期安排：

线下活动暂停，线上共读继续；

读书群内仍可自由分享阅读心得、好书推荐；

暑期阅读挑战：欢迎在群内打卡 ，分享你的夏日阅读之旅！

新学期重启预告

2025年9月，我们将恢复线下“读在路上”活动！地点与具体主题将提前一周前公布，（关注乐徒）敬请期待。

期待九月听到你独特的阅读故事！

温馨提示

暑期出行请注意安全，做好防暑降温；

让我们暂别线下相聚，在书海中各自精彩

祝暑期阅读愉快，收获满满！

书香袅袅读书会委委

2025年6月22日