人工智能不仅会影响到各个行业和工作场所，而且会影响人类之间的互动的方式。随着人工智能旅程的继续，我们将日益看到它在日常生活中所发挥的先进性。
现在有许多的技术人员、科学家、企业家都在思考我们的AI的未来和对社会的影响，各种作者都已经探讨了这个话题。对于那些着迷于人工智能或想进入这个领域的人来说，阅读关于技术的发展及其潜力将会是一个很好的起点和出发点。
作为一名热爱读者和人工智能技术的追随者，这里有一些关于人工智能的话题的顶级书籍推荐。
“对人工智能的探索”《The Quest for Artificial Intelligence》
近年来，人工智能的兴趣激增是由深度学习驱动的，在感性工作中获得了显著的成果。但是AI有悠久的历史，作者尼尔斯·尼尔森（Nils Nilsson）的“对人工智能的探索”（Nuest Nilsson）是一篇在许多重要进步领域和一些“死胡同”中发挥重要作用的人，对这段历史进行了详尽而全面的回顾。这本书以易于理解的方式描述了人工智能中的许多重要技术，讲述了他们发展的有趣故事以及他们背后的个性。总的来说，这是一个相对轻松、有趣的阅读，照亮了一个深刻而重要的话题。
“主算法”《The Master Algorithm》
佩德罗·多明戈斯的“主算法”是对人工智能的领域的总结采用论了一种哲学的方法。本书回顾了机器学习的一些关键子领域，以综合“主算法”。虽然作者的综合的大方向比较难懂，但是本书提供了对机器学习更广的角度的迷人介绍，这就是人工智能中从支持向量机到进化算法的最重要的神经网络技术。作为另一种简单易懂的阅读书籍的一种，以及最近出现的一些可用的AI书籍，“主算法”的乐观之处在于AI将以各种积极的方式改变世界，从改善卫生保健到应对气候变化等方面。
“纸张：通过历史寻找”《Paper: Paging Through History》
这本书记录了把纸张作为一种技术的历史指引，让读者通过纸张的演变及其对社会的影响领略技术的变化。 Kurlansky在技术开发和采用方面具有独特和引人入胜的视角。引用：
“研究纸张的历史揭露了一些历史误解，其中最重要的是这种技术谬误：技术改变社会的观念。正好相反。社会开发技术来解决正在发生的变化。”
“纸张”是一个简单而有说服力的阅读材料，可以深入了解技术和社会如何在人工智能的背景下共同进化。
“人类简史：从动物到上帝”《Sapiens: A Brief History of Humankind》
尤瓦尔·诺亚·哈拉里的“人类简史”从“认知革命”的概念出发，即语言的发展和现代文化的共同发展。哈拉里关键的一致性概念是“神话”的概念，或者是为了给我们的存在提供意义或方向的故事。这些“神话”包括道德、价值观、宗教和政治哲学。有趣的是，Harari将这个讨论更进一步，通过人工智能和奇点等迷人的新技术来研究文化认知。对于那些希望质疑我们正在努力创造的未来的人来说，这本书是必读的。
“心灵的未来”《The Future of the Mind》
Michio Kaku创作的“心灵的未来”迷人而有趣。它提供了广泛的研究和主题，包括脑机接口和人工智能。本书开篇的前提是，“我们在过去的十五年中比以往的人类历史更多地了解了大脑”，并着手描述这些教训。Kaku以一种有趣而高度可读的方式，将大脑研究与我们的“头脑”和“意识”的概念联系起来。在一个引人入胜的轶事中，Kaku描述了一个实验，研究人员为一只接入大脑的老鼠制造了一个人造小脑，它看起来是正常运作的。具体的内容要去读一读书，才知道真正的乐趣。
“思考，快与慢”《Thinking Fast and Slow》
最后，丹尼尔·卡内曼（Daniel Kahneman）的“思考，快与慢”这本伟大的书详细介绍了我们的头脑是如何实际工作、作出决定、进而理顺这些决定的。 “思考，快与慢”中一个特别有趣的线索是，意识（复述）是我们告诉自己的一个“故事”。换句话说，我们对自己的行为进行解释，而这些行为可能没有现实的基础。
在一个开始要求解释人工智能为什么会做出这样的决定的世界里，一个解释的合理性是否会比其准确性更重要？
看完再取，来关注AI中国，不只是图书推荐，各种观点的交汇都有，只等你～
我推荐基本人工智能应用方面的书籍，都是新书。欢迎点赞
第一本：python 人工智能
理论到实战，理解python火的原因-人工智能推荐第一本书籍：python安装 基础入门 全面实战
书名：《Python 3破冰人工智能：从入门到实战》
学习过程中，一定要自己动手敲代码哦
推荐理由：
数学基础：从历年数学建模竞赛入手，解读人工智能中的数学方法。
编程实践：100余个代码实例，全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容。
算法应用：实战案例辅以丰富图解，详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。
本书创新性地从数学建模竞赛入手，深入浅出地讲解了人工智能领域的相关知识。本书内容基于Python 3.6，从人工智能领域的数学出发，到Python在人工智能场景下的关键模块；从网络爬虫到数据存储，再到数据分析；从机器学习到深度学习，涉及自然语言处理、机器学习、深度学习、推荐系统和知识图谱等。
此外，本书还提供了近140个代码案例和大量图表，全面系统地阐述了算法特性，个别案例算法来自于工作经验总结，力求帮助读者学以致用。书中还有一系列的Python周边小知识，教你更好地掌握Python，活学活用Python。
第二本：人工智能的一个比较火的方向：自然语言处理
根据自身条件及感兴趣的方向，选择喜欢的书籍进行学习。
实际点的话，大佬的书就不用看了，不会有技术细节的，预测未来的话谁都会，当做消遣倒是可以。
基础的机器学习部分推荐李航的《统计学习方法》或者吴恩达的斯坦福公开课（网易课堂里面有）
关于深度学习或者自然语言处理等，可以看coursera公开课，英文好的话可以直接到YouTube上面搜索观看，比较前沿。
深度前沿一点的书目前国内基本没有，或者就是比较落伍或者晦涩难懂，新出的书也不是什么专家写的，真正的仅有的专家都被创业公司或者大公司高薪聘走了，忙着创业或者攻克核心技术，根本没时间写书。
有兴趣的话，可以关注我的头条号 或者访问我的个人网站: www.yangwenlong.org
我也不是专家，但是已经研究学习这块两年多了，很多基础理论和学习工程都总结在我的个人网站上，是我的个人学习笔记，供参考，望有用。
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