近来读完了梅拉妮·米歇尔与2021年开售的AI3.0收获颇多与各位分享
去年起火，将人工智能的夏天带到了国外，你们身边用GPT辅助工作学习，甚至是拿来挣钱的事例也不少。这个时侯才会有人觉得，是不是现今AI已然达到了通用智能，马上都会率领着人类迈入下一个技术革命了，这样的看法还是略显怯懦，本书作者挺好的回答了这个问题：
我发觉这十分可怕，十分令人困惑，十分令人感伤、困惑、迷茫，十分糟糕、可怕、奇怪，由于，人们正在盲目地、极其激动地往前冲，去创造这种东西。
首先第一点，如今最先进的人工智能也没有做到成为通用型人工智能，如同书中说的一样现今的人工智能只是“聪明的汉斯”只能做到某个领域的专精，但是没有迁移能力，难以将这个领域的技能应用到另一个领域
第二点，受限于硬件的估算能力，材料科学，生物科学，我们距离通用人工智能还有很远的距离，目前人工智能的重大突破多数都是骨科学研究结果的计算机化，这也就一定程度上意味着骨科学的研究程度会阻碍着人工智能的发展
受限于以上两点，我们对于AI的狂热应当镇静出来，但这不意味着AI不会对于现今的我们提供有力的帮助
在书中作者详尽的介绍了人工智能发展的历史，我们要从历史中发觉规律，去运用已有的技术去创造并促进人工智能的发展：
作者从传统人工智能开始述说，到频域深度神经网路到加强学习到迁移学习人工智能，以时间轴为我们循序渐进的述说了AI的发展
从最开始的阐述为什么AI短时间难以超过人类智能到视觉辨识再到游戏与推理，自然语言和常识，站在不同的角度为我们领略了AI在各个领域的进展和不足
在道德和伦理的层面上也提出了自己的看法，以冷静理智的角度帮助我们重新认识AI到目前为止取得的成绩
假如你是相关专业从事者，那你能站在历史的角度上感受AI技术的革新因而明晰自己以后从事的方向
假如你是专业中学生，对于自己之后以及现今的研究方向也有指引作用，避免自己步入死西街
假如你仅仅是对AI感兴趣的人，也能以稍为硬核的角度去感受AI技术
明晰了自己以后的研究方向，大体上了解了这个领域的研究进展方向
扩宽了自己的知识，相对于独立的知识点，能站在历史的角度起来感受AI技术的演进
避免自己对于AI的未来盲目的豁达，了解了对于通用人工智能还是任重道远
当计算机在某一特定任务上赶超人类时，我们就得出推论，该任务实际上并不须要智能。正如麦卡锡叹息的那样：“一旦它开始奏效，就没人再称它为人工智能了。”
小型科技公司通过计算机和智能手机为你提供许多免费服务：网路搜索、视频通话、电子电邮、社交网路、智能助理，诸这么类。这种对公司有哪些好处呢？答案你可能早已据说过，就是这种公司真正的产品虽然是其用户，比如你和我，而她们真正的顾客则是这些获取我们在使用这种免费服务时的注意力和信息的广告商。
阿西莫夫提出机器人三定理的目的是证明这套定理会不可防止地失败。阿西莫夫在1942年首次提出这种定理时述说了一个名为“逃跑”的故事：假如一个机器人遵守第二定理向危险物质联通人工智能，这时第三定理将会生效，机器人随后远离该物质；此时第二定理又重新开始生效。于是，机器人将被困在一个无尽的循环中，最终对机器人的人类主人导致了灾难性的后果。
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