自从谷歌研发的阿尔法狗(AlphaGo)对战世界围棋冠军李世石并最终以4：1取胜，引发了全世界范围的大讨论，为什么一场围棋比赛能引发如此广泛的关注?
“人工智能”这个buzzword，常常会因为营销或者新闻报道的需求而被赋予不同的含义，其外延有时等同于“机器学习”，有时不等同，所以最外圈的这个等号并不完全准确。不过在2016年被大家普遍讨论的这些“AI”，可以认为基本上就是机器学习。内部的四个小圈则是学术上有确定外延的四个概念，代表了当前最重要的四个问题领域，是需要明确的重点概念。
有监督学习(supervisedlearning)——让机器观测到一些输入，并告诉机器在这些输入下应该产生什么样的输出。机器通过这些数据学习出一个模型，之后给它新输入的时候，它能够根据模型预测应该产生什么样的输出。比如机器看到一个图片，可以判断图片中的物体属于哪一个分类。
无监督学习(unsupervisedlearning)——让机器观测到一些输入，而没有标准输出，让机器自行去总结这些输入数据有什么统计特征，并生成有意义的产出。例如自动把大批文章聚成相似的几类，又例如给计算机看一些小狗小猫的照片，让计算机自动生成一些新的(与看过的相似但又不同的)小狗小猫的照片。
增强学习(reinforcementlearning)——让机器观测到一些输入，并让机器根据输入做特定动作(action)。这些动作导致机器获得收益或者惩罚(reward)。机器通过增强学习优化它的动作策略(strategy)，使得它的长期收益最大化。下棋就是这一类典型的问题，strategy就是行棋策略，reward就是赢棋。
深度学习(deeplearning)——事实上不是一类问题，而只是一种方法，一种通过多层神经网络来构建上述三种问题所需要的模型的方法。
人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。
人工智能技术正在彻底改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。
不管怎么说，努力应变吧，这本书讲得还算全面，算是一本入门图书。
