36氪專門為讀書設立了【36氪領讀】欄目，篩選一些值得讀的書，并提供一些書摘。希望你手邊有一本稱心的書，讓讀書這場運動繼續下去。
作為深度學習領域的親歷者，以及深度學習靈魂人物的同行者，謝諾夫斯基分享了這一技術發展過程中的洞見和軼事。這本書記錄了人工智能這場狂飆運動，字里行間都能感受到作者的興奮和投入。
電影經常將人工智能描述為像人類一樣走路和說話的機器人。不要指望 AI 看上去像 1984 年的科幻電影《終結者》里操著德國口音的終結者那樣。
不過，你會與 2013 年的科幻電影《她》中薩曼莎一樣的 AI 聲音交流，并和 2017 年科幻電影《星球大戰：原力覺醒》中R2-D2 和 BB-8 一類的機器人進行互動。
AI 已經是日常生活的一部分。認知設備，比如亞馬遜 Echo 智能音箱的語音助理 Alexa，已經能和你交談，并很高興能讓你的生活更輕松，更有滿足感，就像 2017年電影《美女與野獸》中的時鐘和茶具一樣。生活在一個擁有那樣物種的世界會是什么樣子呢？來看看我們邁向社交機器人的第一步吧。
目前，人工智能的進展主要集中在感官和認知方面，運動和行為智能的進展還未見端倪。有時我演講的開場白便是，大腦是已知宇宙中最復雜的設備。
但我的妻子比阿特麗斯是一位醫生，她經常提醒我說，大腦只是身體的一部分，而身體比大腦更復雜，盡管身體的復雜性（從運動性演變而來）是不同的。
我們的肌肉、肌腱、皮膚和骨骼能夠積極地適應世界的變遷、地心引力和其他同類。從內部來說，我們的身體是化學加工的奇跡，可以將食物轉化為做工精細的身體部件。
它們是由內而外工作的終極3D 打印機。我們的大腦從身體各個部分的內臟傳感器獲得輸入，這些傳感器不斷監測身體內部活動，包括最高層次的皮層表征，就內部優先事項做出決定，并在所有相互競爭的要求之間維持平衡。
從真正意義上來說，我們的身體是大腦不可或缺的組成部分，這是具身認知（embodied cognition）的核心原則。
哈維爾·莫維蘭（Javier Movellan）來自西班牙，曾經是加州大學圣迭戈分校神經計算研究所機器感知實驗室的教員和聯合主任。
他相信，通過打造能夠與人類互動的機器人，我們將比采用傳統實驗研究更多地了解認知。他搭建了一個機器人嬰兒，當你對它微笑時，它也對你微笑，頗得路人的喜愛。
哈維爾研究了嬰兒與母親的互動，他得出的結論是，嬰兒會盡量從母親那里獲得更多的微笑，同時盡量減少自己的努力。
哈維爾搭建的最著名的社交機器人 Rubi 看起來像是一個天線寶寶（Teletubby），有著豐富的面部表情，眉毛能夠揚起表現出有興趣，相機眼睛能夠轉來轉去，手臂也可以抓取東西。
在加州大學圣迭戈分校兒童早期教育中心，18 個月大的幼兒通過 Rubi 腹部的平板與它進行互動。
幼兒很難取悅，他們的注意力非常短暫。他們玩幾分鐘玩具就會失去興趣，把它們扔到一邊。他們會如何與 Rubi 互動呢？為了安全起見，Rubi 不是按照工業強度打造的，于是第一天，男孩們就扯掉了它的胳膊。
經過一些修理和加載軟件補丁后，哈維爾再次進行了嘗試。這一次，機器人要執行的程序是，當手臂被拉開時要放聲大哭。這阻止了男孩們的“暴力”行為，并且讓女孩們爭相擁抱 Rubi。這是社交工程領域學到的重要一課。
幼兒通過指向房間內的物體（如時鐘）與 Rubi 玩耍。如果 Rubi不能在 0.5~1.5 秒的時間窗口內將視線移向物體，那么幼兒就會失去興趣并走開。如果反應太快，Rubi 的機械性就太明顯了；如果反應太慢，Rubi 又會讓孩子們感到很無聊。
一旦互惠關系形成，孩子們就會將 Rubi 看作是一個有感情的生命，而不是一個玩具。當 Rubi 被帶走（到維修店進行升級）后，孩子們會感到不安。
他們會被告知 Rubi 感到不舒服，會在家休息一天。在一項研究中，Rubi 被要求教幼兒學習芬蘭語單詞，他們學習的速度和學英語單詞一樣快；教他們學習一首流行歌曲的效果就更明顯了。
之前對將 Rubi 引入課堂環境的顧慮之一，是教師可能會擔心自己在某一天被機器人取代。但事實恰恰相反：老師對 Rubi 表示歡迎，因為它可以作為一位輔助管理班級秩序的助手，特別是在教室里有訪客時。一個能夠徹底革新早期教育的實驗是“千個 Rubi 項目”（thousand Rubi project）。
這個想法是批量生產 Rubi，將它們放在上千個教室中，每天通過互聯網從數千次實驗中收集數據。教育研究的一個問題是，在一所學校適用的方案可能不適用于另一所學校，因為學校之間存在很多差異，特別是教師之間的差異。
“千個 Rubi 項目”也許能夠考察許多關于如何改進教育實踐的想法，并且可以探究在各地服務于不同社會經濟群體的學校之間的差異。雖然能夠讓項目開展起來的資源一直沒有到位，但這仍然是一個好主意，應該有人來跟進。
雙腿站立的機器人很不穩定，需要一個復雜的控制系統來防止它們翻倒。而且事實上，嬰兒需要 12 個月才能學會走路而不會摔倒。
在第2 章中已經做過簡短介紹的羅德尼·布魯克斯，想要打造能夠像昆蟲一樣走路的6 條腿機器人。他發明了一種新型控制器，可以對6 條腿的動作進行排序，能夠讓機器人蟑螂向前移動并保持穩定。
他那開創性的想法是，讓腿部與環境進行的機械交互作用代替抽象的計劃和計算。他認為，要讓機器人完成日常任務，它們較高的認知能力應該基于感官運動（sensorimotor）與環境的相互作用，而不是抽象的推理。
大象具有高度的社會性，有著強大的記憶力，并且還是器械天才，但它們不會下國際象棋。
1990 年，布魯克斯繼續創立了 iRobot，迄今為止已經賣掉了超過 1000 萬個 Roombas 掃地機
器人來清潔更多的地板。工業機器人具有堅硬的關節和強大的伺服電機，這使得它們看起來和感覺起來都很機械化。
2008 年，布魯克斯創立了 Rethink Robotics公司，該公司設計出了一個關節柔韌，可以轉動手臂的機器人Baxter。它的每個手臂可以按要求來移動，還會自行編程以重復執行過的動作順序，人們不必再編寫一個程序來移動 Baxter 的手臂了。
莫維蘭比布魯克斯更進一步，開發出了一種名為“Diego San”（在日本制造）的機器人寶寶15，其電動機是氣動的（由氣壓驅動），對比大多數工業機器人使用的剛性轉矩電機，Diego San 所有的 44 個關節都更柔軟。
制作它們是基于這樣一個靈感：當我們拿起某件東西時，我們身體中的每一塊肌肉都會在一定程度上被牽動（如果我們一次只移動一個關節，看起來就會像機器人）。
這使我們能夠更好地適應不斷變化的負載情況以及與世界的互動。大腦可以同時自然流暢地控制身體中的所有自由度——所有關節和肌肉——而 Diego
San 項目的目標是找出大腦是怎么做到這一點的。Diego San 的臉上有 27 個運動部件，可以表達各種各樣的人類情感。機器人寶寶的動作非常逼真。雖然哈維爾有幾個成功的機器人項目，但 Diego San 并不是其中之一。他并不知道如何使機器人嬰兒的表現像人類嬰兒那樣流暢。
《深度學習：智能時代的核心驅動力量》
作者：特倫斯·謝諾夫斯基Terrence (Terry)Sejnowski
特倫斯·謝諾夫斯基Terrence (Terry)Sejnowski
世界十大AI科學家之一，美國四大國家學院（國家科學院、國家醫學院、國家工程院、國家藝術與科學學院）在世僅3位的“四院院士”之一，全球AI專業會議NIPS基金會主席。
作為神經網絡的先驅，早在1986年，特倫斯就與杰弗里·辛頓共同發明了玻爾茲曼機，把神經網絡帶入到研究與應用的熱潮，將深度學習從邊緣課題變成了互聯網科技公司仰賴的核心技術，實現了人工智能井噴式的發展。
全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習，自動駕駛、AI醫療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學習在發揮神奇的作用。
深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機，不再被動按照指令運轉，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經驗中學習。
作為深度學習領域的通識作品，本書以恢弘的筆觸，通過3個部分全景展現了深度學習的發展、演變與應用，首次以親歷者視角回溯了深度學習浪潮在過去60年間的發展脈絡與人工智能的螺旋上升，并前瞻性地預測了智能時代的商業圖景。
