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全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。
本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。
作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过5个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并预测了智能时代的商业图景。
在近年来陆续出版的、解读人工智能技术与趋势的许多书籍中，这是一本不可多得的好书。它的阅读过程令人愉悦，涉及的知识深度又比较恰当。因此，即使是不具备相关领域知识背景的读者，也能够轻松地读完它。人们完全可以利用“碎片时间”来研读这本30多万字的大作，从而集中了解到与人工智能相关的技术分支、组织人物与重要事件。在人工智能热度很高的当下，这本书的价值在于，帮助读者建立一种相对贴近事实的科学观。
读者可以把这本书当作一本有关人工智能的简明历史来看待。人工智能是科技王冠上的钻石，而深度学习代表了其中一个承上启下的重要阶段。深度学习脱胎于科学家们六十多年前开始的人工智能研究，其自身的概念形成，到落地开花，则只有十多年的光景。与过去相比，深度学习极大地推进了人工智能各个分支课题的发展速度;与未来相比，我们今天所取得的一切成果，都是非常粗糙的，注定会被更好的成果取代。因此，了解深度学习，就如同站在一个关键的节点上向时间河流的上下游看，一览无遗。
我相信，不同的人会从这本书中得到不同的收获。总体而言，这本书有助于在我们心目中更加清晰准确地绘制人工智能的未来图景。从某种意义上说，所有的过去亦都昭示了未来，但我更建议读者以最轻松的心态来阅读它。因为这样，能够让读者以更加客观公正的视角去检阅人类与机器的能力短板与优长 你可以从本书中了解到那些令人惊讶，甚至于有些担忧的科技进展，大致了解它们背后的原理。这展现了人工智能相对于人类而言的单方面优势。另一方面，你也能看到许多真实事例，反映了人工智能相对于人类而言的“笨拙”。科学与科学幻想泾渭分明。在现实中，这种“笨拙”的情况往往更加普遍。这些事例有时令人忍俊不禁，它恰恰体现了我们人类的大脑是多么精妙的设计。
事实上，在我看来，当下最令人彷徨不定的，并不是人工智能有多么“强大”或有多么“笨拙”，而是我们已处在一个科技的拐点，需要由我们每个人对未来的走向做出抉择。这是一个非常具有现实意义的话题。虽然深度学习是这个拐点的主要推动力之一，但它并不需要为我们的困扰承担责任：
选择权的困扰：一辆无人汽车行驶在道路上，假设突然面临必然要发生的车祸，它应当向左撞向一个无辜的老人，还是向右撞向一个无辜的壮年？
决策权的困扰：一个系统可以基于人类个体不具备的广泛即时的大数据，用任何人无法企及的速度，迅速做出某个决策。这样的洞察和决策力，应该掌握在谁的手中？
工作权的困扰：一项基于人工智能的技术可以比人类以更好的质量和速度去完成某项生产。这项技术应该归属于工厂主来代替工人，还是应该归属于工人来帮助工厂主更好地完成工作？前者会带来失业，而后者有望带来更高的工作效率。
社会层面的困扰：一个面向情感的人工智能机器人帮助一个人解决孤单，却使他主动减少了与他人的社交沟通。这种陪伴究竟是在帮他解决问题，还是制造了更多的问题？
技术滥用的困扰：一项技术可以帮助任何人打造与他们高度相似的语音，制造出来的声音，令他的家人也难辨真假。这样的技术会不会被别有用心的人用于犯罪，例如诈骗电话？
不知不觉间，这些看似遥远的事，突然间已变成我们必须要面对的现实情况，而我们也已经在上述一些场景中做出了初步的抉择。其中一个关键因素是，人们常常对人工智能的“智商”印象深刻，但往往忽略了：人工智能系统化的优势之一在于“大规模的并发”。因此，任何一种以上技术应用的场景，只要乘以巨大的人口，都会带来很大的影响。相对而言，在围棋游戏中赢过人类，其实是最不需要担忧的了。
在微软，我们最近成立了与人工智能及伦理相关的组织，力图在当前的框架内去发现尽量多的问题，尽可能在早期就避免问题的发生。微软在人工智能领域的技术和产品线很广泛，因此我们做过的抉择也相对较多。这些抉择往往决定了我们在有能力的情况下，主动放弃去做什么。
这意味着克制与敬畏之心。例如：微軟小冰在两年前推出拟人的全双工语音电话技术（Full Duplex）时，我们就制定了该产品的伦理规则，不允许在用户不知情的情况下，让小冰伪装成真人去拨打电话。我们也不使用微软小冰的技术去从事呼叫中心的外呼业务，因为它存在被滥用为垃圾广告电话的风险——尽管这些往往意味着巨大的商业价值。今天，在中国、美国、日本、印度和印度尼西亚，微软小冰拥有近7亿人类用户，如果她在对话的时候努力诱导人们去购买某种商品，显然会带来可观的收入预期。但谁会愿意和～个一心想着如何诱导你买东西的人成为知己呢？
这种克制，不仅仅是一两家企业的责任。它依赖于整个社会对人工智能，特别是深度学习相关技术的了解。对技术的了解越普遍，也就越能帮助企业更好地运用手中的技术，进而帮助我们每一个人获得更好的生活，享受人工智能为我们带来的价值。
在我看来，这就是这本书所具有的现实意义。它并非教科书，而是一本面向未来的历史书。它揭示了人工智能有望给世界、给人类带来的巨大改变，远超我们现在所能想象到的全双工语音、人脸识别、情感计算甚至是自动驾驶。换句话说，基于我们现在的技术和产品水平，相信许多人已能在脑海中比较清晰地勾勒出，自己在马路上与一辆并没有司机驾驶的汽车相遇的场景。但与人工智能即将展现的伟大图景相比，这些都不值一提。
本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。
作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过5个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并预测了智能时代的商业图景。
在近年来陆续出版的、解读人工智能技术与趋势的许多书籍中，这是一本不可多得的好书。它的阅读过程令人愉悦，涉及的知识深度又比较恰当。因此，即使是不具备相关领域知识背景的读者，也能够轻松地读完它。人们完全可以利用“碎片时间”来研读这本30多万字的大作，从而集中了解到与人工智能相关的技术分支、组织人物与重要事件。在人工智能热度很高的当下，这本书的价值在于，帮助读者建立一种相对贴近事实的科学观。
读者可以把这本书当作一本有关人工智能的简明历史来看待。人工智能是科技王冠上的钻石，而深度学习代表了其中一个承上启下的重要阶段。深度学习脱胎于科学家们六十多年前开始的人工智能研究，其自身的概念形成，到落地开花，则只有十多年的光景。与过去相比，深度学习极大地推进了人工智能各个分支课题的发展速度;与未来相比，我们今天所取得的一切成果，都是非常粗糙的，注定会被更好的成果取代。因此，了解深度学习，就如同站在一个关键的节点上向时间河流的上下游看，一览无遗。
我相信，不同的人会从这本书中得到不同的收获。总体而言，这本书有助于在我们心目中更加清晰准确地绘制人工智能的未来图景。从某种意义上说，所有的过去亦都昭示了未来，但我更建议读者以最轻松的心态来阅读它。因为这样，能够让读者以更加客观公正的视角去检阅人类与机器的能力短板与优长 你可以从本书中了解到那些令人惊讶，甚至于有些担忧的科技进展，大致了解它们背后的原理。这展现了人工智能相对于人类而言的单方面优势。另一方面，你也能看到许多真实事例，反映了人工智能相对于人类而言的“笨拙”。科学与科学幻想泾渭分明。在现实中，这种“笨拙”的情况往往更加普遍。这些事例有时令人忍俊不禁，它恰恰体现了我们人类的大脑是多么精妙的设计。
事实上，在我看来，当下最令人彷徨不定的，并不是人工智能有多么“强大”或有多么“笨拙”，而是我们已处在一个科技的拐点，需要由我们每个人对未来的走向做出抉择。这是一个非常具有现实意义的话题。虽然深度学习是这个拐点的主要推动力之一，但它并不需要为我们的困扰承担责任：
选择权的困扰：一辆无人汽车行驶在道路上，假设突然面临必然要发生的车祸，它应当向左撞向一个无辜的老人，还是向右撞向一个无辜的壮年？
决策权的困扰：一个系统可以基于人类个体不具备的广泛即时的大数据，用任何人无法企及的速度，迅速做出某个决策。这样的洞察和决策力，应该掌握在谁的手中？
工作权的困扰：一项基于人工智能的技术可以比人类以更好的质量和速度去完成某项生产。这项技术应该归属于工厂主来代替工人，还是应该归属于工人来帮助工厂主更好地完成工作？前者会带来失业，而后者有望带来更高的工作效率。
社会层面的困扰：一个面向情感的人工智能机器人帮助一个人解决孤单，却使他主动减少了与他人的社交沟通。这种陪伴究竟是在帮他解决问题，还是制造了更多的问题？
技术滥用的困扰：一项技术可以帮助任何人打造与他们高度相似的语音，制造出来的声音，令他的家人也难辨真假。这样的技术会不会被别有用心的人用于犯罪，例如诈骗电话？
不知不觉间，这些看似遥远的事，突然间已变成我们必须要面对的现实情况，而我们也已经在上述一些场景中做出了初步的抉择。其中一个关键因素是，人们常常对人工智能的“智商”印象深刻，但往往忽略了：人工智能系统化的优势之一在于“大规模的并发”。因此，任何一种以上技术应用的场景，只要乘以巨大的人口，都会带来很大的影响。相对而言，在围棋游戏中赢过人类，其实是最不需要担忧的了。
在微软，我们最近成立了与人工智能及伦理相关的组织，力图在当前的框架内去发现尽量多的问题，尽可能在早期就避免问题的发生。微软在人工智能领域的技术和产品线很广泛，因此我们做过的抉择也相对较多。这些抉择往往决定了我们在有能力的情况下，主动放弃去做什么。
这意味着克制与敬畏之心。例如：微軟小冰在两年前推出拟人的全双工语音电话技术（Full Duplex）时，我们就制定了该产品的伦理规则，不允许在用户不知情的情况下，让小冰伪装成真人去拨打电话。我们也不使用微软小冰的技术去从事呼叫中心的外呼业务，因为它存在被滥用为垃圾广告电话的风险——尽管这些往往意味着巨大的商业价值。今天，在中国、美国、日本、印度和印度尼西亚，微软小冰拥有近7亿人类用户，如果她在对话的时候努力诱导人们去购买某种商品，显然会带来可观的收入预期。但谁会愿意和～个一心想着如何诱导你买东西的人成为知己呢？
这种克制，不仅仅是一两家企业的责任。它依赖于整个社会对人工智能，特别是深度学习相关技术的了解。对技术的了解越普遍，也就越能帮助企业更好地运用手中的技术，进而帮助我们每一个人获得更好的生活，享受人工智能为我们带来的价值。
在我看来，这就是这本书所具有的现实意义。它并非教科书，而是一本面向未来的历史书。它揭示了人工智能有望给世界、给人类带来的巨大改变，远超我们现在所能想象到的全双工语音、人脸识别、情感计算甚至是自动驾驶。换句话说，基于我们现在的技术和产品水平，相信许多人已能在脑海中比较清晰地勾勒出，自己在马路上与一辆并没有司机驾驶的汽车相遇的场景。但与人工智能即将展现的伟大图景相比，这些都不值一提。