人工智能时代的标准：人工智能商
互联网时代人工智能充斥在人们现代生活的方方面面，10年前只有在电影里才能实现的科技，现在有许多已经运用到了人们的生活。
比如手机支付，身份证刷卡系统，还有现在出门我们只需要带一部手机即可走遍天下。
现在全球深陷新冠病毒疫情，在好多汽车站，火车站，飞机场的出站口都设有电子红外线系统。一些学校，医院等大型的社会机构，为了实时监测学生的体温也加了这种基础设备。我们不需要人工操作去测量体温等，机器设备完全可以代替，并且更加精准。
这些现代运用广泛的科技，并不是新鲜事物，相关的重要思想其实很古老，至少存在了数百年。这本《人工智能商》就是从7个历史故事中总结出了，人工智能的思想起源以及发展趋势，用有初中基础的人就能看懂的数学知识，简要却透彻的解析人工智能的底层逻辑与奥秘。
这本书的作者有两位。一位是尼克·波尔森（Nick Polson），芝加哥大学布斯商学院计量经济学和统计学教授，钻研领域包括人工智能、贝氏统计学和深度学习，经常在国际会议上发表演讲。詹姆斯·斯科特（James Scott），得州大学奥斯汀分校统计学副教授。取得马歇尔奖学金之后在剑桥大学主修数学，2009年于杜克大学取得统计学博士学位。
我们先从这本书中的7个历史故事得知，人工智能基于数学和统计学的基本理论，这种思想发端于遥远的过去。
第一个故事通过最近两年流行的网飞剧的爆火事件中的条件概率，引出了二战时期的英雄亚伯拉罕·瓦尔德，利用发动机受损的轰炸机被击落的可能性要比机身受损安全返航的可能性大很多，这里的关键都是在条件概率的框架下考虑问题，而现代的网飞剧，脸书以及声田等都是基于条件概率下的“推荐引擎” 。
过去几十年，在学术和产业界，推荐引擎已经成了人工智能的一个重要研究领域。
第二个故事通过天文学家亨利埃塔·莱维特发现的预测规则，是她告诉哈勃和其他所有人如何测量宇宙的大小。
这种预测规则应用到了其他好多方面，比如谷歌翻译也是一种预测规则；研发出手机APP应用程序用来预测排卵时间，成功帮助30万用户通过人工智能控制了自己的生育选择。
第三个故事通过一些平常的事物：自行车，雪，袋鼠的特质，利用他们个性化的特点，来做足够的数据统计，并预测真实的结果，采用了贝叶斯规则。
这种规则是一种数学思维，它通过不断更新新数据，用新证据更新先验知识，适用于各个领域，不限于自动驾驶汽车，寻找失踪的事物。
生物学家用它理解基因在癌症中扮演的角色。天文学家用它寻找银河系外部边缘围绕其他恒星运行的行星。
它被用于检测奥运会兴奋剂，过滤邮箱中的垃圾邮件，帮助四肢瘫痪者直接用思想控制机器手臂。它对涉足危险的医疗保健和金融领域都非常重要。
第四个故事主要是人机对话，这里不得不说格蕾丝·霍普，软件女王，在20世纪中叶开启的编程语言革命，几乎每个和计算机交谈的人都在使用格蕾丝开创的模式。
她成了历史上第一个让计算机理解英文的人。比如谷歌翻译，以及数字界其他所有语言奇迹，对现代世界的人工智能研究起到了重要的作用。
第五个故事的主线就是伟大的牛顿，他发明了微积分，解释了万有引力。但是他在皇家铸币厂的时光时候却有着一段迷人而鲜为人知的历史。
这段历史对人工智能具有重要的意义。这里需要说一点，因为他没有考虑到一个常识平方根规则，这个与硬币波动性统计有着紧密联系的参数，而使得他犯了最严重的数学错误。
实时检测的波动性统计，应用到现代很多领域。比如帮助石油行业客户监测来自钻井平台的实时传感数据，以寻找可能导致问题的异响。
还有英超球队莱斯特城足球俱乐部采用基于这种监测的数据，挖掘了球员运动和负荷的异常，这些异常可能意味着更高的受伤率。
第六个故事，十九世纪五十年代在英国《泰晤士报》记者描绘了佛洛伦斯·南丁格尔永垂不朽的形象：“当所有医疗官员在夜间休息时，寂静和黑暗降临在绵延数公里的病人身上。这时，你可以看着她提着一盏灯，孤独的巡查病人。”由此而来的提灯女士。
她给数据科学留下了巨大科学遗产。其中的对于克里米亚战争医疗数据的个人分析，发明了新的统计图：极区图，又叫“鸡冠图”。形象的描绘了疾病致死率的上升和下降，对于促成医疗数据收集和分析的全新职业标准，为医疗数据进入人工智能奠定了坚实的统计基础。
第七个故事就是关于假设的研究，从棒球运动员被称为“扬基快艇”的乔·狄马乔。扬基快艇是一架飞机的名字，速度很快，也体现了狄马乔的速度之快。
他出色成绩，启发了大批数学家关于“假设”的研究，借助模型推理连续安打的可能性。并对假设展开了一些现代的人工智能的反面事例。人工智能要想发展的很好，必须与人类能够很好的合作。
两位作者利用极强的叙事能力，将我们带入这些激动人心的历史故事中去，奠定了现代人工智能的原始基础，那些历史从另一个层面来说也不仅仅属于过去，有了他们才有现在人工智能与我们科技生活中的方方面面的结合。
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但是任何事物都有两面性，我们在享受人工智能带来的便利同时，也要考虑到潜在的危险。
天体物理学教授马克斯·泰格马克认为，人类应对人工智能的发展心怀警惕。人类与机器可以亲密的工作生活，感觉合二为一，这是一个美好的想象。
正如微软研究院院长埃里克·霍维茨博士认为的，“共生”是人类与机器相处正确的打开方式。二者的完美联结，构成了本书的“人工智能商”，如何提高人工智能商，这本书为我们打开了新的认知篇章。