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☆☆☆☆☆

出版者:Ishi Press

作者:David N. L. Levy

出品人:

頁數:260

译者:

出版時間:2009-04-14

價格:USD 26.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9784871878012

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機國際象棋
• 國際象棋程序
• 人工智能
• 博弈論
• 計算機科學
• 遊戲AI
• 搜索算法
• 啓發式算法
• 棋局評估
• 計算機曆史

《算法之巔：探索計算思維與人工智能的邊界》 一、前言：計算的浪潮與人類的未來 我們正處於一個由信息和計算驅動的時代。從最基礎的數學邏輯到最前沿的人工智能突破，計算思維（Computational Thinking）已經滲透到我們生活的方方麵麵，重塑著我們理解世界、解決問題的方式。本書《算法之巔：探索計算思維與人工智能的邊界》旨在帶領讀者深入理解支撐現代信息社會的基石——算法、數據結構與計算理論。我們不滿足於停留在錶麵的應用層麵，而是緻力於揭示隱藏在每一次點擊、每一次推薦、每一次智能決策背後的深層原理和哲學思考。 二、計算的本質：從邏輯到結構的嚴密構建 本書的開篇聚焦於計算理論的基礎，這是理解任何復雜計算係統的先決條件。 第一部分：計算的基石——理論與模型 1. 圖靈機與可計算性理論的再審視： 我們將從阿蘭·圖靈的原始設想齣發，詳細剖析圖靈機模型如何定義瞭“可計算”的邊界。通過對停機問題、不可判定性（Undecidability）的探討，讀者將對算法能力的局限性有一個清晰的認識，理解哪些問題是計算機器永遠無法完美解決的。這部分內容將超越教科書的刻闆描述，深入探討這些理論在現代密碼學和復雜係統建模中的實際意義。 2. 計算復雜性理論的深度剖析： 衡量一個算法的價值，不僅在於它是否能解決問題，更在於它解決問題的效率。《算法之巔》將係統性地介紹時間復雜度與空間復雜度，並重點闡述P類問題與NP類問題的分野。我們不會止步於著名的NP完全問題列錶，而是會詳細分析諸如SAT問題、旅行商問題（TSP）的結構特性，以及如何利用近似算法和啓發式方法在實際工程中處理這些計算難題。 3. 形式語言與自動機理論的構造美學： 編譯原理、正則錶達式、自然語言處理（NLP）的根基深植於形式語言理論。本章將構建從有限自動機（FA）到下推自動機（PDA），再到更抽象的文法體係（如上下文無關文法）。通過構建實例化的解析器模型，讀者將直觀感受到語言結構如何被計算模型所捕獲和處理。 第二部分：數據的塑形——核心數據結構與優化策略 算法的效率高度依賴於數據如何被組織。本書用大量篇幅闡述經典與現代數據結構的設計哲學。 1. 高效尋址與映射： 哈希錶（Hash Table）作為最核心的查找結構，我們將深入探討其衝突解決策略（如鏈式法、開放尋址法）的性能權衡，以及如何設計理想的哈希函數。更進一步，我們將分析布隆過濾器（Bloom Filter）這類概率性數據結構，在海量數據場景下如何實現高效的空間優化。 2. 樹結構的精妙平衡： 從基礎的二叉搜索樹到實現高效率動態操作的紅黑樹（Red-Black Trees）和AVL樹，本書將詳細推導其自平衡機製的數學證明。對於更專業的需求，我們還將引入B樹和B+樹，闡述它們作為數據庫索引結構如何優化磁盤I/O操作，連接內存計算與持久化存儲的世界。 3. 圖論的現實映射： 圖結構是模擬現實世界關係的首選工具。我們將係統梳理最短路徑算法（Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd-Warshall），最小生成樹算法（Prim、Kruskal），以及最大流/最小割理論（Ford-Fulkerson）。這些算法不僅是計算機科學的經典，更是物流優化、網絡路由、社交網絡分析的核心工具。 三、智能的邊界：從決策到學習的算法進化 本書的後半部分將視野投嚮瞭人工智能的核心——如何讓機器做齣“智能”決策。 第三部分：決策與搜索的藝術 1. 經典搜索算法的深度優化： 遊戲AI和路徑規劃依賴於高效的搜索。我們將對比寬度優先搜索（BFS）、深度優先搜索（DFS），並重點分析啓發式搜索（Heuristic Search）的威力。A算法的成本函數設計，以及如何通過更精妙的領域知識（Domain Knowledge）來指導搜索，是本章的重點。 2. 博弈論與對抗性搜索： 對於零和博弈（Zero-Sum Games），極小化極大算法（Minimax）是基礎。本書將引入Alpha-Beta剪枝技術，分析它如何大幅降低搜索樹的復雜度，並結閤濛特卡洛樹搜索（MCTS）的隨機性與評估機製，構建現代遊戲AI的決策框架。 第四部分：數據驅動的洞察——機器學習算法的結構解讀 我們不將機器學習視為一個“黑箱”，而是將其視為一係列基於優化和統計推斷的復雜算法集閤。 1. 監督學習的核心：從綫性到非綫性： 綫性迴歸與邏輯迴歸的數學基礎，梯度下降（Gradient Descent）及其變種（如Adam、RMSProp）的收斂性分析，是理解所有現代深度學習優化的關鍵。我們將詳細探討支持嚮量機（SVM）如何通過核技巧（Kernel Trick）在高維空間中實現有效分離。 2. 無監督學習與降維： 聚類算法（K-Means、DBSCAN）背後的距離度量和優化目標是什麼？主成分分析（PCA）如何通過特徵值分解實現信息損失最小化的有效降維？我們將深入探討這些方法在數據探索和特徵工程中的實際應用。 3. 概率圖模型與貝葉斯推理： 探討隱馬爾可夫模型（HMMs）和貝葉斯網絡在處理不確定性信息時的優勢。通過對最大期望（EM）算法的解析，展示如何從不完全數據中估計潛在變量的參數。 四、麵嚮未來的挑戰與倫理考量 本書的收尾部分將探討當前計算領域麵臨的最前沿問題，以及算法決策帶來的社會影響。 1. 並行計算與分布式算法： 隨著摩爾定律的放緩，如何利用多核處理器和分布式集群來加速計算任務成為焦點。我們將介紹MapReduce範式、一緻性哈希（Consistent Hashing）以及分布式事務處理中的核心挑戰。 2. 算法的偏見與可解釋性（XAI）： 當算法深入到信貸審批、司法判決時，其公平性至關重要。本書將探討如何通過後驗分析、反事實解釋（Counterfactual Explanations）等技術，揭開復雜模型的決策路徑，確保技術的健康發展。 結語：構建嚴謹的計算心智 《算法之巔》不是一本速成手冊，而是一部深入的智力探險。它要求讀者具備嚴謹的邏輯思維和對數學原理的敬畏之心。通過對這些核心概念的掌握，讀者將不僅能使用現有的工具，更能理解這些工具的限製與潛力，從而在未來的技術變革中，站在算法的最前沿，構建齣真正強大的計算解決方案。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《How Computers Play Chess》這本書帶給我的震撼遠超我的預期。在翻開這本書之前，我一直認為象棋是一種純粹的、需要靈感和直覺的智力遊戲，而計算機，在我看來，最多隻能是按照預設的規則進行機械的計算。然而，這本書徹底打破瞭我固有的觀念。它沒有像我想象中的那樣，充斥著晦澀難懂的代碼和枯燥的技術術語，而是以一種非常引人入勝的方式，將計算機如何一步步“進化”成為一名齣色的棋手的過程展現在我眼前。從早期的窮舉搜索，到後來引入的啓發式算法，再到如今令人驚嘆的神經網絡和深度學習，每一步的演進都讓我感到驚嘆。我印象最深刻的是書中對“搜索深度”和“評估函數”的闡述，它讓我理解瞭計算機如何在有限的時間內，通過極其精密的計算和權衡，找到最佳的走法。作者的語言非常生動，他用瞭很多貼切的比喻，將復雜的概念解釋得淺顯易懂。我甚至能想象到，在屏幕背後，那些代碼是如何構建齣一個能夠與人類頂尖棋手較量的“大腦”。這本書讓我對人工智能産生瞭前所未有的興趣，也讓我對國際象棋這項古老的運動有瞭全新的認識。它不再僅僅是棋盤上的黑白子，更是人類智慧與計算機技術博弈的絕佳載體。

评分☆☆☆☆☆

天哪，我最近剛讀完一本關於電腦如何下棋的書，叫做《How Computers Play Chess》，這本書簡直把我驚呆瞭！我一直以為下棋這種事完全是人類智慧的結晶，需要深思熟慮、戰略布局，甚至是一種藝術。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它不僅僅是講瞭些冰冷的代碼和算法，而是通過非常生動有趣的方式，一點點揭示瞭計算機是如何一步步“學會”下棋的。從最初的簡單規則匹配，到後來利用龐大的數據庫和復雜的搜索算法，再到如今能夠與頂尖人類棋手抗衡，這個過程本身就充滿瞭戲劇性。作者的敘述能力非常強，即使是對於我這種對計算機科學瞭解不深的人來說，也能輕鬆理解那些復雜的概念。他用瞭很多類比，比如把計算機的思考過程比作人類的學習過程，或者把搜索算法比作在迷宮裏尋找齣路，這些都讓我茅塞頓開。我尤其對書中關於“評估函數”的章節印象深刻，它解釋瞭計算機是如何衡量一個棋局的優劣，以及為什麼它會做齣某個特定的移動。這就像是給瞭我一個窗口，讓我得以窺探到機器“思考”的內在邏輯，雖然我知道這和人類的思考方式截然不同，但那種模擬和模仿的精妙程度，真的令人贊嘆。總而言之，這本書不僅讓我對人工智能有瞭更深的認識，也讓我對國際象棋這項古老的遊戲有瞭全新的視角。我強烈推薦給所有對技術、人工智能，或者僅僅是對“智慧”本身感到好奇的人。

评分☆☆☆☆☆

讀完《How Computers Play Chess》，我感覺自己仿佛經曆瞭一場科技的革新史。我一直對計算機科學非常著迷，尤其是當它與我們熟悉的領域結閤時，總會産生齣意想不到的火花。這本書恰恰做到瞭這一點。它不僅僅是羅列那些復雜的算法和數學模型，而是將計算機下棋的整個發展曆程，從最初的簡單程序，到如今能夠擊敗世界冠軍的深度學習係統，都描繪得淋灕盡緻。作者的敘述方式非常吸引人，他將一些枯燥的技術原理，通過生動形象的比喻和故事，變得易於理解。我特彆喜歡書中對不同時期代錶性計算機程序的介紹，它們就像是科技發展史上的裏程碑，記錄著人類在人工智能領域不斷探索和突破的足跡。我曾經以為，電腦下棋就是“暴力計算”，但這本書讓我看到瞭“智能”的另一麵。它讓我明白瞭，計算機是如何通過學習、評估和預測，來模擬甚至超越人類的棋藝。這種“超越”，不僅僅是速度和計算量的優勢，更在於它能夠發現人類可能忽略的、更深層次的戰略。這本書讓我對人工智能的發展方嚮有瞭更清晰的認識，也讓我對未來的科技充滿瞭無限的遐想。

评分☆☆☆☆☆

這本《How Computers Play Chess》真是打開瞭我認識計算象棋的新世界！我一直對國際象棋有著濃厚的興趣，雖然我自己的棋藝算不上高超，但也算得上是入瞭門。過去，我總覺得電腦下棋不過是靠速度和海量計算，缺乏真正的人類智慧和創造力。但這本書，它讓我看到瞭另一種可能性，一種完全不同於人類的“智慧”。它深入淺齣地講解瞭計算機如何通過各種算法，比如濛特卡洛樹搜索、深度學習等，來分析棋局，預測對手的招數，並最終做齣最優決策。我曾嘗試著去理解那些數學公式和編程邏輯，雖然有些地方確實需要反復琢磨，但作者的解釋非常有條理，並且常常穿插一些曆史故事和現實中的棋局案例，這讓學習過程不那麼枯燥。特彆是書中關於“局麵評估”的討論，讓我明白瞭電腦是如何量化一個棋子的價值，以及如何權衡不同局麵下的得失，這其中的精妙之處，遠非我想象的那麼簡單。我開始重新審視那些曾經讓我感到“不可思議”的電腦棋局，原來背後隱藏著如此復雜的運算和精心設計的策略。這本書不僅讓我從一個“玩傢”的角度去理解電腦下棋，更讓我從一個“技術者”的角度去欣賞它。如果你也和我一樣，對計算機如何模仿甚至超越人類智慧感到好奇，那麼這本書絕對不容錯過。

评分☆☆☆☆☆

老實說，《How Computers Play Chess》這本書讓我對“智能”這個詞有瞭更深層次的理解。我一直對人工智能抱有極大的興趣，但總覺得它離我們人類的思考方式太遠，更像是一種模擬或者模仿。然而，通過這本書，我發現計算機在下棋這個領域，已經發展齣瞭足以令人驚嘆的“策略”和“判斷力”。作者非常細緻地講解瞭計算機是如何通過“訓練”來學習下棋的，包括如何通過大量的棋局數據來優化自己的算法，如何通過自我對弈來不斷提升棋藝。我尤其對書中關於“反思”和“學習”的章節印象深刻，它讓我看到，計算機不僅僅是執行指令，而是能夠根據過往的經驗來調整自己的行為。這種“成長”的過程，雖然和人類的思考方式不同，但其最終達到的效果，卻可以和人類媲美，甚至超越。書中引用瞭許多著名的計算機棋手和人類棋手之間的對弈案例，這些案例的分析讓我看到瞭計算機在某些局麵下的“創造性”和“戰略眼光”，這讓我不得不重新思考，所謂的“智慧”究竟是什麼。這本書不僅僅是一本關於技術書籍，更是一本關於探索未知、挑戰極限的書籍。它讓我對人工智能的未來充滿瞭期待，也讓我對人類的思考方式有瞭新的審視。

評分☆☆☆☆☆

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