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算法已在多大程度上影响我们的生活？

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当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？

不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。

什么是终极算法？

机器学习五大学派，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。

你为什么必须了解终极算法？

不论你身处什么行业、做什么工作，了解终极算法都将带给你崭新的科学世界观，预测以后的科技发展，布局未来，占位未来！

推荐序

序

第一章 机器学习革命

学习算法入门

为何商业拥护机器学习

给科学方法增压

10 亿个比尔•克林顿

学习算法与国家安全

我们将走向何方

第二章 终极算法

来自神经科学的论证

来自进化论的论证

来自物理学的论证

来自统计学的论证

来自计算机科学的论证

机器学习算法与知识工程师

天鹅咬了机器人

终极算法是狐狸，还是刺猬

我们正面临什么危机

新的万有理论

未达标准的终极算法候选项

机器学习的五大学派

第三章 符号学派：休谟的归纳问题

约不约

“天下没有免费的午餐”定理

对知识泵进行预设

如何征服世界

在无知与幻觉之间

你能信任的准确度

归纳是逆向的演绎

掌握治愈癌症的方法

20 问游戏

符号学派

第四章 联结学派：大脑如何学习

感知器的兴盛与衰亡

物理学家用玻璃制作大脑

世界上最重要的曲线

攀登超空间里的高峰

感知器的复仇

一个完整的细胞模型

大脑的更深处

第五章 进化学派：自然的学习算法

达尔文的算法

探索：利用困境

程序的适者生存法则

性有何用

先天与后天

谁学得最快，谁就会赢

第六章 贝叶斯学派：在贝叶斯教堂里

统治世界的定理

所有模型都是错的，但有些却有用

从《尤金•奥涅金》到Siri

所有东西都有关联，但不是直接关联

推理问题

掌握贝叶斯学派的方法

马尔可夫权衡证据

逻辑与概率：一对不幸的组合

第七章 类推学派：像什么就是什么

完美另一半

维数灾难

空中蛇灾

爬上梯子

起床啦

第八章 无师自通

物以类聚，人以群分

发现数据的形状

拥护享乐主义的机器人

熟能生巧

学会关联

第九章 解开迷惑

万里挑一

终极算法之城

马尔科夫逻辑网络

从休谟到你的家用机器人

行星尺度机器学习

医生马上来看你

第十章 建立在机器学习之上的世界

性、谎言和机器学习

数码镜子

充满模型的社会

分享与否？方式、地点如何？

神经网络抢了我的工作

战争不属于人类

谷歌＋终极算法=天网？

进化的第二部分

后 记

致 谢

延伸阅读

佩德罗•多明戈斯（Pedro Domingos）

•美国华盛顿大学计算机科学教授，加州大学欧文分校信息与计算机科学博士，在机器学习与数据挖掘方面著有200多部专业著作和数百篇论文。

•国际机器学习学会联合创始人，《机器学习》杂志编委会成员，JAIR前副主编。

•美国人工智能协会院士（AAAI Fellow，国际人工智能界的最高荣誉），荣获SIGKDD创新大奖（数据科学领域的最高奖项）、斯隆奖（Sloan Fellowship）、美国国家科学基金会成就奖（NSF CAREER Award）、富布赖特奖学金、IBM学院奖以及多个顶级论文奖项。

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Privacy is only one aspect of the larger issue of data sharing, and if we focus on it to the detriment of the whole, as much of the dabate to date has, we risk reaching the wrong conclusions. ... When people have to trade off privacy against other benefits, as when filling out a profile on a website, the implied value of privacy that comes out is much lower than if you ask them abstract questions like “Do you care about your privacy?” But privacy debates are more often framed in terms of the latter. … Privacy is not a zero-sum game, even though it’s often treated like one. ––To share or not to share, and how and where

In the early days of AI, the common view was that computers would replace blue-collar workers before white-collar ones, because white-collar work requires more brains. But that’s not quite how things turned out. Robots assemble cars, but they haven’t replaced construction workers. On the other hand, machine-learning algorithms have replaced credit analysts and direct marketers. … The common theme is that narrowly defined tasks are easily learned from data, but tasks that require a broad combination of skills and knowledge aren’t. Most of your brain is devoted to vision and motion, which is a sign that walking around is much more complex than it seems; we just take it for granted because, having been honed to perfection by evolution, it’s mostly done subconsciously. ––A neural network stole...

The first big worry, as with any technology, is that AI could fall into the wrong hands. … The second worry is that humans will voluntarily surrender control. It starts with robot rights, which seem absurd to me but not to everyone. After all, we already give rights to animals, who never asked for them. –– Google + Master Algorithm = Skynet?

The solution is to marry machine learning with game theory, something I've worked on in the past: don't just learn to defeat what your opponent does now; learn to parry what he might do against your learner. Factoring in the costs and benefits of different actions, as game theory does, can also help strike the right balance between privacy and security.

P and NP are the two most important classes of problems in computer science. A problem is in P if we can solve it efficiently, and it's in NP if we can efficiently check its solution. The famous P = NP question is whether every efficiently cheackable problem is also efficiently solvable.

The future belongs to those who understand at a very deep level how to combine their unique expertise with what algorithms do best.

书籍介绍

算法已在多大程度上影响我们的生活？

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当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？

不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。

什么是终极算法？

机器学习五大学派，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。

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