非技術背景入門人工智慧，有哪些值得推薦的基礎學習資料？
謝邀。
人工智慧正在我們人類的生活中發揮越來越重要的價值——它們正在接管我們的工作、幫助我們更高效更安全地生產、甚至改變我們生存與存在的方式。對我們人類來說，理解這種前所未有的改變是非常重要的：人工智慧是什麼、從何而來、未來將因此走向何方？但人類對這些問題還沒有一個所有人都認同的答案，我們像對所有問題一樣對這個問題紛爭不止，而還有更多人還不明白到底在什麼。如果你想要了解人工智慧和人工智慧研究，閱讀一些相關的書籍肯定是一個不錯的方法。只有當你對人工智慧有了足夠多的了解之後，你才能得出自己關於其的成熟看法。
在這裡，Richtopia 創始人兼 CEO Derin Cag 推薦了與人工智慧有關的 20 本書與白皮書。他認為，不管你是已經在人工智慧領域工作了幾年的人，還是沒有經驗且想要進入這一領域的人，這些人工智慧書籍和白皮書都將能夠幫助你了解人工智慧的當前狀態和未來可能的發展趨勢。
第二部分人工智慧白皮書可點擊閱讀原文下載。
人工智慧書籍
1.Artificial Intelligence: A Modern Approach（人工智慧：一種現代方法）
作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig
Stuart Russell 本科學的是物理學，20 歲時獲得了牛津大學最高榮譽獎，四年後他又在斯坦福大學獲得了計算機科學博士學位，目前任教於加州大學伯克利分校。
Peter Norvig 就職於谷歌，是研究部主任。他是美國人工智慧協會成員，也是計算機械協會成員。
這是介紹人工智慧最綜合的一本教科書，是該領域專業學生的最佳選擇，通用於本科生和研究生，課時安排可以為一學期也可為兩個學期。第三版的作者還包括 Norvig 博士，內容介紹了人工智慧理論與實踐領域最新信息。
2.Machine Learning（機器學習）
作者：Tom M. Mitchell
Tom M. Mitchell 是 CMU 計算機科學系的教授。
這應該是你踏入人工智慧領域要讀的入門書。本書首版於 1997 年，被引用過無數次，介紹了計算機演算法是如何讓機器不斷自我提升。書中介紹了很多學習風格，以及學習理論。閱讀本書無需有人工智慧背景知識。
3.How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed（如何創造思維：人類思想所揭示出的奧秘）
作者：Ray Kurzweil
Ray Kurzweil 已經獲得了多個理論和創新獎，擁有 9 個名譽博士頭銜，多次獲得美國總統頒發的榮譽。
本書中，Kurzweil 極富創造性地首次描述了人類思維的運作方式，並通過這種方式介紹了如何製作一個像人腦一般複雜的計算機大腦。他打算使用神經科學的前沿進展、他自己的研究，以及最新的人工智慧研究來做逆向工程人腦使用技術。人工智慧會改變生活的主要方式。
4.The Singularity is Near（奇點臨近）
作者：Ray Kurzweil
Ray Kurzweil 在本書中用「奇點」描述了他的想法。奇點會隨著人類智能與人工智慧的慢慢結合而到來。我們最終會採用人類複雜的思維並將它發展到計算機智能上，讓計算機智能在很多方面都會大大超過人類。
雖然 Kurzweil 不否認這會是最終的結果，他還是傾向於 人與人工智慧會有一個樂觀的未來。
5.The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind（情感機器：常識思維、人工智慧以及人類心智的未來）
作者：Marvin Minsky
Marvin Minsky 是認知科學家，也是 MIT 人工智慧實驗室的創始人之一。他在人工智慧理論和實踐方面有很深的研究。
Minsky 反對將思維、直覺、感覺和情緒分開來思考，他相信並在這本書中描述了，所有的這些都僅僅是不同的思維過程，如果我們學會如何利用這個過程，我們就能教機器像人類一樣思考，讓它們也擁有直覺、感覺和情緒。
6.The Economic Singularity: Artificial Intelligence and the Death of Capitalism（經濟奇點：人工智慧與資本主義之死）
作者：Calum Chace
Calum Chace 是一名職業作家，之前當過記者，也在商務領域摸爬滾打過，干過營銷員也當過 CEO。
Chace 在本書中強調了「經濟奇點」會在未來幾十年內到來，到時候，大多數人都無法工作賺錢了，因為人工智慧會做所有的工作。他說，這有可能是好事，不過還得看我們如何規劃，也可能給世界經濟帶來毀滅性的災難。因此，我們需要一個新的經濟體系。機器人在很多地方都變得越來越常見，很快它們會佔領每一個工作崗位，接管一般瑣碎的工作。我們已經思考在人工智慧接管我們的工作之前它們需要有具備人類心智和觸覺。
7.Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies（超級智能：路線圖、危險性與應對策略）
作者：Nick Bostrom
Nick Bostom 是牛津大學的教授和教員。
Bostom 使用了很棒的類比來說明了當通用人工智慧的心智比人類更強時會發生什麼。在寫作這本書的過程中，地球上的大猩猩和其它所有物種的命運都掌握在人類手中，因為人類的大腦能力更強。那麼帶有更強大的智能的人工智慧又將如何看待人類呢？它們會像我們看待大猩猩甚至螞蟻一樣看待我們嗎？它們會滅絕人類以拯救非人類的生物嗎？
8.The Philosophy of Artificial Intelligence（人工智慧哲學）
作者：Margaret A. Boden
這本文集收集了關於人工智慧所面臨的哲學問題的書。這裡既有來自領域廣泛的專家的經典和當代文章，也有來自人工智慧思想領袖的作品。目前所面臨的問題是：計算機（不管是一台還是很多台）能否可以模擬人類心智？
這份手冊來自劍橋大學，由 Margaret A Boden 編輯整理。其中包含了一份廣泛的閱讀清單以及將讀者引入這一主題的信息介紹。
9.The Emperors New Mind: Concerning Computers, Minds, and the Laws of Physics（皇帝新腦：有關電腦、人腦及物理定律）
作者：Roger Penrose 和 Martin Gardner
和大部分人工智慧書籍不一樣，這本書經過了透徹的研究說明了人工智慧機器將永遠無法做到人類心智能夠做到的所有事情。Roger Penrose 聲稱這本書全面地分享了他在物理學、數學、宇宙學和哲學上的研究。不管你是否認為人工智慧能否比肩人類，這本書都是必讀的。
Roger Penrose 是牛津大學的 Emeritus Rouse Ball 數學教授以及瓦德漢學院的榮譽院士。
10.Artificial Intelligence Simplified: Understanding Basic Concepts（人工智慧簡述：基本概念理解）
作者：Dr. Binto George 和 Gail Carmichael
這本書簡述了人工智慧的核心概念，以及在你開始了解人工智慧時應該知道些什麼。在深入到更高深的教科書之前，這是一本值得一讀的書；你也可以將這本書作為進入大學學習人工智慧課程之前的預訓練。這本書覆蓋了幾乎所有的基本概念：從通用的演算法到博弈樹再到自然語言處理和超級智能。
Binto George 博士是西伊利諾大學計算機科學學院的教授。在從印度科學院（Indian Institute of Science）獲得了博士學位之後他曾在 Rutgers 工作過一段時間。
人工智慧白皮書
1.Preparing for the Future of Artificial Intelligence（為人工智慧未來做好準備）
來自：美國政府
這份白皮書發表於 2016 年 10 月。它介紹了人工智慧目前在社會中所處的狀態以及其在經濟中所發揮的作用。它也提出了關於人工智慧的短期和長期願景的問題。這份白皮書絕對值得一讀，因為它不僅時間非常近，而且其信息源非常權威。美國國家科學技術委員會旗下的機器學習和人工智慧小組委員會是該白皮書的主要作者。
2.Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk（作為全球風險中積極因素和消極因素的人工智慧）
來自：http://Intelligence.org
該白皮書的作者是 Eliezer Yudkowsky，其得到了 Machine Intelligence Research Institute 的贊助。這份白皮書研究了人工智慧如果像現在這樣繼續高速發展可能在未來造成的多種後果。因為我們還不知道人工智慧將向哪個方向發展，所以我們也不清楚其所帶來的影響哪些是積極的、哪些是消極的；因此 Yudkowsky 同時研究了這兩個方面。
Eliezer Yudkowsky 是 Machine Intelligence Research Institute 的一位全職研究員，他住在加州的舊金山灣區。
3.Learning to Trust Artificial Intelligence Systems（學習信任人工智慧系統）
來自：IBM
在這份白皮書中，我們可以看到我們總是會不得不面對新的先進技術，而且最終我們會認識到這些技術將能夠以這樣或那樣的方式使我們的生活更好。這份白皮書認為人工智慧（IBM 喜歡稱其為「增強智能（augmented intelligence」）也是這樣。人工智慧將會越來越多地出現在我們的生活之中，我們會適應它，我們的生活也將因為它而變得更加美好。
這份人工智慧白皮書的作者是 Guruduth Banavar 博士，他是 IBM 研究院的副院長以及認知計算部門的首席科學官。
4.Artificial Intelligence and Life in 2030（2030 年的人工智慧與生活）
來自：斯坦福大學
這是一份人工智慧如何影響人類、社區與社會的報告。該報告回顧了過去 100 年科技是如何造成影響的。它由斯坦福大學於今年 9 月份發布。注意，報告中也觀察了人工智慧對社會造成的挑戰，比如經濟與道德問題。
5.Extreme Automation and Connectivity: The Global, Regional, and Investment Implications of the Fourth Industrial Revolution
來自：瑞士聯合銀行為世界經濟論壇
發佈於今年 1 月份，如果你想找人工智慧白皮書，這是不可錯過的一份。由全球接入互聯網的連通性引發的「第四次工業革命」，生產線中大部分的自動化，加速這一進程的正是人工智慧。
6.Disruption Ahead
來自：德勤
德勤聯合 IBM 專門投入資源做了此份報告，讓各種商業與個人能用到這一技術。在此白皮書中，你會學到他們如何做人工智慧，期待的收穫是什麼，以及期待什麼時候發生文中提到的里程碑。在讀此報告時，你會學到大量 Watson 的工作機制以及目前是如何部署機器的。裡面也有如今的使用案例。
7.Artificial Intelligence, Robotics, Privacy and Data Protection（人工智慧、機器人、隱私和數據保護）
來自：歐盟
這個主題是歐盟在馬拉喀什的一場會議上討論的，此白皮書於今年 10 月發布，主題集中在隨著人工智慧和機器人的崛起，為什麼開始討論數據保護和隱私問題如此重要。因為這些計算機像超級計算機一樣有著前所未有的能力，也因為隨著技術進一步發展我們需要現在就開始考慮如何保護地球上每個人的數據與隱私。
8.The Robot and I: How New Digital Technologies Are now Making Smart People , Businesses Smarter by Automating Rote Work
來自：Cognizant
說到金融，大部分人都是去銀行或在網上銀行查閱信息，只需要點擊幾下按鈕。但想想十年前是如何處理經濟事項的？技術進步，特別是在人工智慧領域的進步，已經消除了金融操作中的許多步驟，從而使得個人和商業金融活動更為智能。
9.Research Priorities for Robust and Beneficial Artificial Intelligence（穩健有益的人工智慧的優先研究項）
來自：加州大學伯克利分校
此份白皮書是在人工智慧研究的主題上你最應該閱讀的白皮書之一，多位研究人員思考人工智慧的哪些研究領域是對人類收益最大的，還解釋了為什麼。他們都給出了各自的理由，由可靠的科學以及各自的經驗與觀點所支撐。
Stuart Russell 是加州大學伯克利分校計算機科學教授，也是工程系的 Smith-Zadeh 教授。
Daniel Dewey 是 Open Philanthropy Project 的項目經理。
Max Tegmark 是 MIT 的教授。
10.The New Wave of Artificial Intelligence（人工智慧新浪潮）
來自：Evry
由 Evry 發布的此份白皮書是來教育讀者為什麼新的人工智慧公司要通過升級舊的人工智慧概念來進行變革？為什麼它們要在眾多產業使用人工智慧技術創造全新的未來？觀測為什麼、什麼時候來創造人工智慧商業非常的重要，即使最後結果與舊商業一樣，你也需要從頭開始做人工智慧。在你使用一項完全不同的技術時，整個流程是獨一無二的。
選自Richtopia 作者：DERIN CAG 機器之心編譯 參與：吳攀、杜夏德、李亞洲
作者：機器之心鏈接：知乎專欄來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。@智能玩咖 AI圖書館社群聯盟內部資料（1500G）
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關於機器學習的書單，可以分為給業內人士的入門書單，給有一定基礎的進階書單，以及針對外行的科普書籍。這類科普書籍，會展示機器學習與其他學科的關聯，從而能夠帶給不同學科背景的讀者諸多啟發。對於不了解這個行業的讀者，閱讀這類書，可以避免閱讀碎片化的科普小文帶來的缺少系統性了解的問題；而對於從業者，由於這些書多是由大師寫成，其語句中多包涵言外之音，會給讀者帶來如打通任督二脈的豁然貫通感。霍金曾說，他的時間簡史，每多一個公式，銷量就會降低一半，所以今天推薦的這些書中都不會包含公式。
首先推薦的是《終極演算法：機器學習和人工智慧如何重塑世界》[The Master Algorithm]
這本書的名字，顯示著作者試圖在機器學習的各個流派間進行整合，最終提出機器學習里的「牛頓三定律」的理想。作者在這本書里，介紹了當前常用的演算法的發展歷程，這些演算法包括決策樹，遺傳演算法，神經網路，樸素貝葉斯及貝葉斯網路，隱式馬爾可夫鏈，K最近鄰及支持向量機，作者還介紹了無監督學習的演算法。在介紹演算法時，作者還介紹了機器學習里最大的兩個阻礙，過擬合及維度災難。
對上面的這些名詞看不懂，看過書你就明白了。這本書中，沒有公式與代碼，有的只是對機器學習中的演算法本質一針見血的點破，有的只是依據這些演算法而編出的日常生活中的故事，是對機器學習中核心演算法的概念化的模型。一言以概之，這是一本所有有高中數學水平且無計算機背景的讀者都能夠讀懂的科普書。如果你不想對控制著我們衣食住行方方面面的機器學習演算法一無所知，那麼這本書是你必讀的書。
人工智慧之父馬文·明斯基經典作品：情感機器+心智社會
這兩本書的作者被譽為人工智慧之父，不是因為他發現了某一個特別NB的演算法。而是因為其對人類的認知過程有著獨特的見解，從而能利用對人類認知的洞察來指導機器學習演算法的研發。其在70年代寫成的心智社會一書，令當前的人工智慧研究者還會常讀常新。這本書雖然價格有些高，但考慮到讀一遍根本不指望能看懂，要看三遍才能有些領悟，算算閱讀單價，就不算高的。再加上這本書送朋友，那是多麼有逼格的一件事啊。
這本書是人工智慧之父集一生功力寫成的集大成之作。如何讓機器有感情，是在機器智能即將超越人之後的人工智慧的下一個天花板。情感計算的概念，也隨著Chatbot（聊天機器人）而火了起來。閱讀這本書，會讓讀者認識到情感不一定是人類獨有的特徵。情況也可以被表示為一連串的計算。而賦予機器情感，我們也能造成有常識，有直覺的機器。如果你想打破人工智慧的黑盒子，這本書也是一本需要反覆研讀的大作。
科學的極致 漫談人工智慧 集智俱樂部
集智俱樂部有一群有激情有實力的小夥伴，其中既有來自學術界的張江教授，也有基於深度學習開發了彩雲天氣，彩雲翻譯等APP的創業者。而這本書則是集智眾人的智慧結晶。這本書由於是中國人寫成，所以避免了翻譯作品的語言障礙。楊瀾曾經在她的博客中推薦過這本書，說她從這本書中收穫甚多，可見這本書是很容易讀懂的。正如書名所顯示，這本書涉及諸多人工智慧領域。而書中諸多的插圖，例子和參考文獻則讓這本書贏在了細節上。
機器之心 雷·庫茲韋爾
奇點臨近，尤其是當Alpha Go橫掃圍棋界的時候，又會被人再一次提起。而這個詞就來自於本書的作者，著名未來學家雷·庫茲韋爾。這本書中的預言究竟會不會實現，讀者需要保持批判性的判斷，不可人云亦云。而要批判性的提問，就先要讀讀原文，看看作者做了哪些價值性的假設，從而閱讀後不止是腦洞大開，還能提升自己在面臨未來註定層出不窮的人工智慧的新聞時的判別能力。
數學之美
這本書雖然叫做數學之美，其實由於作者是谷歌的搜索專家，所以寫的多半是自然語言處理領域的發展。關於這本書，溢美之詞已經太多了。而我這裡想說的不是其將演算法背後的原理講述的多麼清晰，而是作者講述了其和諸位自然語言處理領域的先驅的個人故事，其中描述了諸多學者的風骨以及其背後的道德力量。這是這本書少有被人提起，但卻能令人記憶深刻的地方。
網易雲課堂
IBM中國研究院認知計算機系列課程是從整個AI的發展講的，將技術的時候穿插著我這個學經濟的人都聽的懂的例子～我覺得很好課程也挺新的，2016年的～不想再做資料收集狂，收了最後一個都不會看。倒不如按照邏輯和節奏一步步來。
分享一些我認為真正用得上，循序漸進的文檔。
1、數學類基礎書籍和資料：
鏈接：http://pan.baidu.com/s/1slqeb61 密碼：ir13
2、大數據，數據科學，機器學習資料：
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3、《Deep Learning》AI聖經：
鏈接：http://pan.baidu.com/s/1bpniLT9 密碼：kvnz
當然，還收集了很多人工智慧科普類的書籍，各位大佬寫的給吃瓜群眾看得入門書籍。感覺不太符合知乎這種聚集宇宙最高精尖人才的地方就不放出來了。有需要的朋友可以私信我哈
FMI飛馬會分享關於機器學習的書籍
1. Think Stats: Probability and Statistics for Programmers.
《統計思維：程序員數學之概率統計》By Allen B. Downey
2. Probabilistic Programming Bayesian Methods for Hackers
《貝葉斯方法:概率編程與貝葉斯推斷》
By Cam Davidson-Pilon
3. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
《深入理解機器學習:從原理到演算法》By Shai Shalev-Shwartz Shai Ben-David
4. The Elements of Statistical Learning
《統計學習要點》
By Trevor Hastie, Robert Tibshirani Jerome Friedman
5. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R
《統計學習導論:基於R應用》
By Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani
所有書籍的羅列，可以按自己的學習進度進行選擇！
推薦閱讀：
※深度學習——分類之Inception v3——factorized convolution
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