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终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界 揭示机器学习的终极逻辑，勾勒人工智能的商业未来。 《乔布斯传》作者Walter Isaacson、图灵奖获得者Judea Pearl、中国大数据领军人物车品觉、今日头条首席算法架构师曹欢欢都推荐！

关于作者

Pedro Domingos，美国华盛顿大学计算机科学教授，博士。加州大学欧文分校信息和计算机科学专业，着有 200 多本专业书籍和数百篇文章。国际机器学习学会联合创始人，《机器学习》杂志编委，JAIR前副主编。美国人工智能协会院士（AAAI Fellow，国际人工智能界最高荣誉），荣获SIGKDD创新奖（数据科学领域最高奖）、Sloan Fellowship、美国国家科学基金会成就奖(NSF CAREER) 奖）、富布赖特奖学金、IBM 学院奖和多个顶级论文奖。

简介

购物网站使用算法为您推荐产品，评论网站使用算法帮助您选择餐厅，GPS 系统使用算法​​帮助您选择最佳路线，公司使用算法选择求职者......

当机器最终学会如何学习时会发生什么？

与传统算法不同，现在悄悄主宰我们生活的是“学习机器”，它们通过从我们的琐碎数据中学习来执行任务；他们甚至可以在我们要求之前做我们想做的事。

什么是终极算法？

有五个机器学习流派，每个流派都有自己的主算法，可以帮助人们解决特定问题。而如果综合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也将创造一个新的人类文明。

为什么你必须了解终极算法？

无论您从事什么行业或工作，了解终极算法将为您带来全新的科学世界观，预测未来技术发展，规划未来，占领未来！

在《终极算法》中，世界著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱佩德罗·多明戈斯为我们揭开了算法的奥秘，让我们一窥谷歌和你的机器学习智能手机背后的原理。他为大家讲解了机器学习中的五种思想流派，它们是如何将神经科学、心理学、物理学等领域的理论转化为算法的，并提出了“终极算法”的思想，并讨论了最终算法的含义为了商业、科学、社会和每个人的未来。对于任何想了解未来将带来什么的人以及想站在变革前沿的人来说，这都是一本重要的思想指南。

“如果这个终极算法存在，那么它将能够通过数据获得关于世界过去、现在和未来的所有知识。这个算法的发明将是科学史上的一大进步。”

我们要去哪里

技术趋势来来去去。机器学习的不同寻常之处在于，在经历了所有这些变化和繁荣和萧条之后，它开始变得更强大。它的第一个大热门是金融领域，从 1980 年代开始预测股票的涨跌。下一波，挖掘企业数据库，在 1990 年代中期开始增长，特别是在直销、客户关系管理、信用评分和欺诈检测等领域。然后是网络和电子商务，自动化个性化迅速流行起来。当互联网泡沫暂时抑制了这一趋势时，机器学习在网络搜索和广告服务中的应用开始腾飞。无论哪种方式，机器学习都被应用于 9-11 恐怖袭击之后的反恐战争。 Web 2.0 带来了许多新的应用程序，包括挖掘社交网络和搜索哪些博客谈论您的产品。与此同时，各领域的科学家也在逐渐转向大尺度建模，分子生物学家和天文学家处于领先地位。房地产泡沫几乎没有被注意到，其主要影响是人才从华尔街转移到硅谷及其受欢迎程度。 2011 年，“大数据”概念开始流行，机器学习被明确置于全球经济未来的中心位置。今天，似乎没有任何人类研究领域不受机器学习的影响，即使是似乎不太受关注的领域（如音乐、体育、品酒）。

虽然机器学习很明确，但这只是未来的预览。虽然它很有用，但如今在工业中工作的学习算法的生成实际上非常有限。如果实验室的算法现在可以用在各个领域的前线，比尔盖茨表示，机器学习突破所产生的价值将相当于10个微软。事实上，这种说法有些保守。如果这些观点让研究人员真正感到光明和有效，那么机器学习将带来的不仅仅是文明的新纪元，而是地球生命进化的新阶段。

如何实现这个目标？学习算法是如何工作的？他们现在不能做什么？他们的下一代会是什么样子？机器学习革命将如何呈现？你要抓住哪些机会，要注意哪些危险？这就是这本书的内容。

进化论的论据

生物多样性源于单一机制：自然选择。值得注意的是，计算机科学家对这种机制非常熟悉：我们通过反复尝试许多备选方案、选择和改进最优解决方案以及尽可能多地尝试这些步骤来解决问题。进化是一种算法。用查尔斯·巴贝奇（维多利亚时代的计算机先驱）的话说，上帝没有创造物种，而是创造了它们的算法。达尔文在《物种起源》的结语中提到的“无限形式，极其美丽”，掩盖了最美丽的统一：所有这些形式都编码在DNA中，所有这些形式都是通过改变和连接这些染色体来表达的。只需对算法的一种描述，谁能猜到它产生了你和我？如果进化算法可以学习我们，可以想象它也可以学习它可以学习的一切，只要我们将进化算法应用到一台足够强大的计算机上。确实，在机器学习领域，通过模仿自然选择来进化程序是很多人都在尝试做的事情。因此，进化是通往终极算法的另一条有希望的途径。有了足够的数据，一个简单的算法能掌握什么？这个问题最经典的例子是进化论。输入进化算法的信息是所有生物的经历和命运（当今算法的大数据）。此外，这种进化算法已经在地球上最强大的计算机上运行了超过 300 万年——这台强大的计算机就是地球本身。运行该算法的真实计算机应该比地球上的“计算机”更快且数据密集度更低。哪种模型更适合终极算法：进化还是大脑？这是一场关于机器学习的辩论，在先天与后天之间。正如我们的存在取决于先天和后天的共同力量，也许真正的终极算法包含两者。