【AI大神们的书架】吴恩达、LeCun、马斯克、Goodfellow最近看什么书

摘要: AI大牛都在看哪些书,一起来看看他们的书架

10-29 17:05 首页 新智元

【AI WORLD 2017世界人工智能大会倒计时 24 

“AI达摩”齐聚世界人工智能大会,AI WORLD 2017议程嘉宾重磅发布 


大会早鸟票已经售罄,现正式进入全额票阶段。还记得去年一票难求的AI WORLD 2016盛况吗?今年,百度副总裁、AI技术平台体系总负责人王海峰、微软全球资深副总裁,微软亚洲互联网工程院院长王永东等产业领袖已经确认出席大会并发表演讲。谷歌、亚马逊、BAT、讯飞、京东和华为等企业重量级嘉宾也已确认出席。 

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  新智元编译  

来源:parrotread.com

译者:常佩琦


【新智元导读】parrotread是一个根据用户在Twitter上的关注提供书籍推荐的网站,本文来自该网站的“AI和机器学习专家们推荐的书籍”专题,介绍吴恩达、马斯克、哈萨比斯、Ian Goodfellow等人推荐的书。



吴恩达、Yann LeCun、Elon Musk平时都在读什么书?本文将带你一览十位大神们的书架。他们博览技术、科幻、心理学、哲学等各个领域的书籍。而阅读,使他们成为更好的自己。


吴恩达推荐的书


The Second Machine Age (《第二次机器革命》)



在《第二次机器革命》这本书中,Erik Brynjolfsson 和 Andrew McAfee——这两位处于数字技术时代最前沿的思想家,向我们阐述了驱动我们经济和生活的发生变革的力量。他们认为,数字技术将会给我们带来难以想象的巨大变革:想象一下令人眩目的个人数字技术产品、一流的基础设施,都将会给我们带来极大的便利。数字技术(其核心是硬件、软件和网络)在不久的将来能够比医生更准确地诊断疾病,能够使用海量的数据改变零售行业,而且还能够相当人性化地完成很多工作。


数字化技术在给我们带来极大便利的同时,也给各种职业带来永久性、颠覆性的改变。各种公司也将被迫转型,否则只能消亡。凭借对数字化技术和社会发展趋势的精准研究,布莱恩约弗森和麦卡菲辨析出了最佳的生存与发展战略,也给我们找到了一条通向社会发展与繁荣的新路径。


The hard thing about hard things (《创业维艰》)



本·霍洛维茨,硅谷顶级投资人,与网景之父马克·安德森联手合作18年,有着丰富的创业和管理经验。2009年创立风险投资公司A16Z,被外媒誉为“硅谷最牛的50个天使投资人”之一,先后在初期投资了Facebook、Twitter、Groupon、Skype,是诸多硅谷新贵的创业导师。


在《创业维艰》中,本·霍洛维茨从自己的创业经历讲起,以自己在硅谷近20余年的创业、管理和投资经验,对创业公司(尤其是互联网技术公司)的创立、经营、人才选拔、企业文化、销售、CEO与董事会的关系等方方面面,毫无保留地奉上自己的经验之谈。他还谈到了与比尔·坎贝尔、安迪·拉切列夫、迈克尔·奥维茨等硅谷顶级CEO和投资人的交往经历,从他们身上学到的宝贵经验,以及他和马克·安德森这对绝佳拍档为何能够一起奋斗18年还能合作得这么好。


大多数创业书所说的都是如何做正确的事,不把事情搞砸,而本·霍洛维茨还会告诉你:当事情已经搞砸时,你该怎么办。


Decisive: How to Make Better Choices in Life and Work (《决断力:如何在生活与工作中做出更好的选择》)



这是一本关于如何做出更好的选择并拥有超强决断力的图书。


国际心理学畅销书作家希思兄弟根据心理学方面的研究,得出了一系列可以影响我们决策的阻碍因素——思维狭隘、证实倾向、短期情绪和过度自信。希思敏锐地发现,人们进行选择时往往隐藏着丰富的心理活动。从人的行为心理出发,他们深入分析了人们的决策心理误区,并为我们提供了大量的心理案例,以帮助我们在既有的社会文化大环境下形成准确的自我认知,通过“4步决断法”在生活和工作中做出更好的选择。


《决断力》是希思兄弟继国际超级畅销书《让创意更有黏性》的最新重磅力作。全书视角新颖独特,案例丰富。独具魅力,引人入胜。理论框架清晰,方法简单实用。从个人生活中的大小决定,到公司管理层的群体决策,决断的力量无处不在。


Elon Musk 推荐的书


Life 3.0 (《生命3.0:人工智能时代的人类》)



该书是今年8月29日出版的新书,作者为麻省理工学院物理学家麦克斯.泰格马克。这本书上线仅一天就登上美国亚马逊“人工智能和机器学习类”书籍排行版首位,引起人工智能社区和科技界的广泛关注。始终对人工智能持保守态度的埃隆马斯克也在推特上发文,表示此书值得一读。


The Machine Stops(《机器休止》)



福斯特曾发表过中篇《机器休止》(The Machine Stops,1909)。故事叙述未来的社会由於对机器过分依赖后来机器发生故障,一切停顿下来,人类由於再无独立求生的能力,遂一一死在停顿了的机器的怀里。这篇极尽讽刺的作品,在相隔了大半个世纪的今天着来,警世触目之处仍然不减当年。


Elon Musk (《硅谷钢铁侠》)



硅谷资深科技记者阿什利?万斯与马斯克超过40个小时的深度对话,记录了他从粗放贫瘠的南非到国际商业世界顶峰的不凡之旅。在三年多的时间里,作者首次深入特斯拉、Space X等公司,采访了马斯克的伙伴、员工、家人、朋友超过300人,真实地讲述了马斯克在创立、运营他那些足够改变世界的公司(包括PayPal,特斯拉,Space X和太阳城)时发生的惊人故事。同时也揭示了企业家和创业者如何专注于创业本身,并同时管理多领域公司所需要的能力、方法和经验,以及如何在与许多竞争对手交手时不断推进企业创新的步伐。


Demis Hassabis推荐的书


The Glass Bead Game (《玻璃球游戏》)



本书是老年黑塞回溯其一生的精神体验的结晶。作品从1931年写到1934年,几乎与希特勒上台到灭亡同步。作者的目标很明确:“一是构筑抗拒毒化以卫护我得以生存的精神空间,二是表达悖逆野蛮势力的精神思想”。十二载的苦心经营,作者几乎动用了一切文学手段:诗歌、格言、书信、传记、理论等等,在这部小说中可称应有尽有,而且各种题材在书中既打成一片又相对独立,如作为附录的三篇记述不同历史时期不同国家信仰者的传记,貌视互不相关,却在本质上与整部作品浑然一体,密切呼应。


Yann LeCun推荐的书


Data Scientist at Work



本书是16位顶尖数据科学家的采访合集。通过深入访谈,本书从各行各业的杰出人士中挖掘数据科学的秘密。


Ian Goodfellow 在看的书


Convex Optimization (《凸优化》)



Ian Goodfellow 用这本书的想法来证明GAN的纳什均衡。《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》内容非常丰富。理论部分由4章构成,不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果,还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法,这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用。应用部分由3章构成,分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用。算法部分也由3章构成,依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法,以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。通过阅读《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》,能够对凸优化理论和方法建立完整的认识。


Pedro Domingos 荐书


Algorithms to Live By



本书可以用算法教你优雅地面对现实人生,目前豆瓣评分已超过8.0。


Gary Marcus 在看的书


Future Visions



Bose是一位量子计算科学家,虽然他认为自己并不是一个聪明的人,但却一直享受着研究的乐趣。在实验室中,他和其他四位科学家正在进行着量子计算机的研发,虽然投入了大量的资金与时间,但量子计算机的各种尝试却屡屡碰壁。当他们某次尝试转变思路之后,一系列奇怪的事情在量子实验室中发生了。一张张字迹熟悉的便条,一瓶瓶空置的可乐罐,很多迹象表明实验室里并不只有他们五个人,究竟实验室监视器里那个熟悉的人影是谁?他们的目的又是什么?Bose决定解开这背后的秘密……


Thomas G. Dietterich 在看的书


《到灯塔去》



英国女作家伍尔夫的代表作。本书描写一次大战后拉姆齐教授一家和几个亲密朋友在苏格兰某岛屿上度假的一段生活。作者企图在这部情节非常简单的小说中探讨人生的意义和自我的本质,指出自我有可能逃脱流逝不息的时间的魔掌并不顾死亡的威胁而长存不朽。灯塔塔尖的闪光即象征拉姆齐之人的灵魂之光。本书的意识流写作手法十分值得注意,如视角转换,两种时间,象征手法,音乐结构,借鉴绘画等。


Oren Etzioni 在看的书


Data-ism




《纽约时报》首席科技记者Steve Lohr为读者描绘了一副数据主义的上升图谱。数据主义已成为当今时代主导的哲学思想。相比起经验和直觉,现在的决策都需要基于数据分析。


Andrej Karpathy 在看的书


The Ideal Factory



该书历史考据详实,人物刻画生动,让人受益颇丰。不过,更重要的是,这本书探讨了我们这个时代最关键的问题:什么引发了创新?为什么会发生创新?如何鼓励创新?根据贝尔实验室的经验,那些持续性创新所带来的最骄人的成就,不可能、也不会发生在某个标志性的车库或者天才发明家的工作室里。只有当拥有不同天赋、思维定式和专长的人聚集在一起——最好有物理距离上的密切接触,这些人能经常见面、偶然邂逅,才会引发创新。



来源:https://parrotread.com/bookshelf/ai-machine-learning-experts

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