How：出于興趣而非需求，自學(xué)人工智能的方法論人們可以對自己從哪兒來、到哪兒去感興趣，去了解柏拉圖、維特根斯坦和齊澤克，了解樸素唯物與機(jī)械主義，但并不需要成為哲學(xué)家。如果你并非為了成為研究者，只是出于興趣學(xué)習(xí)人工智能，完全不必被鋪天蓋地的代碼困住手腳，只需遵循以下原則：1、明確內(nèi)涵和現(xiàn)實(shí)每個(gè)人都知道人工智能的目標(biāo)是「實(shí)現(xiàn)與人類相似的智能」，當(dāng)下的我們處在哪個(gè)階段？已經(jīng)取得了哪些成果？人工智能早已進(jìn)入我們的生活，搜索引擎的排序、美顏相機(jī)的美化效果、今日頭條等信息流推薦類內(nèi)容產(chǎn)品，全部都是當(dāng)下的人工智能應(yīng)用。雖然與思考和智能相去甚遠(yuǎn)、被稱作「弱人工智能」，它依然能比人類更高效的完成特定任務(wù)。除了這些互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用，人臉識別驗(yàn)票閘機(jī)、醫(yī)院的叫號系統(tǒng)這類行業(yè)應(yīng)用，甚至港口管理、油田預(yù)測、新藥研發(fā)，通通都有弱人工智能的身影。如果提起人工智能，出現(xiàn)在你腦中的是 Samantha、Wall-E 或是終結(jié)者這些機(jī)器人形象，恐怕需要更近一步了解現(xiàn)實(shí)。這些應(yīng)用如何實(shí)現(xiàn)？為什么能實(shí)現(xiàn)？沒有任何學(xué)科建立在空談的基礎(chǔ)上，人工智能也不例外。接下來，我們需要——2、理解「黑話」機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN……它們是什么？和人工智能有什么關(guān)系？如果你聽說過或是了解以上名詞的含義，恭喜你，你已經(jīng)踏入了人工智能的大門。這些名詞就像是歷史教科書上的事件名，或是數(shù)學(xué)中的定理，了解它們的內(nèi)涵、探尋它們之間的關(guān)系，能幫助你找到這門學(xué)科的層次和邊界。比如：「機(jī)器學(xué)習(xí)」、「深度學(xué)習(xí)」、「監(jiān)督學(xué)習(xí)」是人工智能得以實(shí)現(xiàn)的方式，其中「深度學(xué)習(xí)」屬于「機(jī)器學(xué)習(xí)」的分支，是以超過 8 層的「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」為標(biāo)志的模型訓(xùn)練方法；「監(jiān)督學(xué)習(xí)」則是從輸入數(shù)據(jù)是否帶有標(biāo)簽的角度對「機(jī)器學(xué)習(xí)」進(jìn)行劃分，除此之外還有「無監(jiān)督學(xué)習(xí)」和「半監(jiān)督學(xué)習(xí)」；RNN 則是「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」的分支，即「循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」……那，模型、數(shù)據(jù)、標(biāo)簽又是什么？順著這些「黑話」和它們關(guān)聯(lián)的「黑話」，你會漸漸理解人工智能的能做什么、不能做什么，為什么會出現(xiàn)某些現(xiàn)象（如 AlphaGo），以及接下來會發(fā)生什么。還有很重要的一點(diǎn)——3、拋棄想象想象宇宙中的其他文明，想象一個(gè)由機(jī)器控制的社會，想象一個(gè)為愛落淚的機(jī)器人。想象給了我們無限可能，是人類最寶貴的能力之一，不過我們的世界依然建立在「真實(shí)」之上。把「想象」留給藝術(shù)，把「真實(shí)」留給科學(xué)。What：我們該怎么做？有了方法論，接下來當(dāng)然是……獲取優(yōu)質(zhì)的信息。1、課程類經(jīng)典的系統(tǒng)課程有很多，例如 Andrew Ng 的斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)課程等等，答案里也有很多推薦質(zhì)量相當(dāng)高，在此不多做贅述。除了學(xué)院派系統(tǒng)課程，很多媒體或內(nèi)容平臺上也有工業(yè)界人工智能專家的「公開課」。這些「公開課」更類似于講座，有時(shí)是對現(xiàn)狀的思考、總結(jié)，有時(shí)會針對人工智能的某一現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)展開。如果上一節(jié)的「黑話」過關(guān)，可以相當(dāng)輕松的學(xué)到不少書本上沒有的知識，以及他人的思考沉淀（這部分相當(dāng)寶貴），很適合對某一領(lǐng)域感興趣的人研讀。2、機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)會議及論文人工智能領(lǐng)域是高度依賴學(xué)術(shù)界，并保留有非常強(qiáng)學(xué)術(shù)傳統(tǒng)的領(lǐng)域。如面向 CV 領(lǐng)域的視覺與學(xué)習(xí)青年學(xué)者研討會（Valse），面向NLP領(lǐng)域的中文人工智能學(xué)會等，這些學(xué)會機(jī)構(gòu)除了定期舉辦公開講座，同時(shí)會會不定期的發(fā)布相關(guān)內(nèi)容。以及這些學(xué)會機(jī)構(gòu)往往也會舉辦暑期學(xué)校等培訓(xùn)課程，質(zhì)量較高，對細(xì)分領(lǐng)域感興趣不妨了解課程構(gòu)成后報(bào)名學(xué)習(xí)。論文也是一個(gè)不錯的學(xué)習(xí)途徑，知網(wǎng)可以搜索論文購買閱讀。以及人工智能領(lǐng)域是一個(gè)高度信息流通的學(xué)科，如果英文過關(guān)，不妨前往 閱讀英文論文。3、媒體及社交媒體除了學(xué)術(shù)熏陶，新鮮新聞資訊可以幫助我們了解當(dāng)下、提供啟發(fā)。目前中文領(lǐng)域有不少細(xì)分媒體專注人工智能領(lǐng)域，一些科技媒體的人工智能子版塊質(zhì)量也相當(dāng)不錯。以及不少研究者在微博、微信等社交媒體上也相當(dāng)活躍，同時(shí)知乎也有不少人工智能大 V 正在活躍，可以根據(jù)自己感興趣的方向進(jìn)行關(guān)注。4、書籍「西瓜書」《機(jī)器學(xué)習(xí)》，李航老師的《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》，「三駕馬車」巨著《深度學(xué)習(xí)》，都是相當(dāng)經(jīng)典的入門書。太難了看不懂？《圖解深度學(xué)習(xí)》、《科學(xué)的極致｜漫談人工智能》、《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程》這些向科普方向傾斜的書籍也不錯哦。Why：真正的知識都是免費(fèi)的說了這么多、推薦了這么多，點(diǎn)贊、收藏對于一個(gè)人的自學(xué)旅程來說，連開始都算不上。重要的是去看、去思考、去實(shí)踐，遠(yuǎn)比做出一個(gè)「我想要」的姿態(tài)重要得多。尋求知識的道路異常艱辛，在此引用汪丁丁教授的一段話作為結(jié)尾：「一流的知識只能免費(fèi)，這是因?yàn)樗晃贁?shù)能夠理解它的人。這些人是最可寶貴的……他們投入的理解力和伴隨著理解一流知識的艱辛，價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過任何付費(fèi)知識的市場價(jià)格?！乖肝覀兌加信c一流知識相配的美德。