1. 深度数学 1.1. 组合与选择，是发明新事物的两个不可或缺的条件 1.1.1. 保尔·瓦雷里（PaulValéry） 1.2. 利用以往的数学定理证明过程训练算法，以发现新的定理 1.3. 谷歌设在伦敦的总部整体有一种现代牛津大学的感觉，提供了有助于员工们集中注意力、进行深度思考的最佳设施及环境 1.3.1. 24小时免费食物供应，配有专门的咖啡师随时为激活员工大脑活力而服务 1.3.2. 90米长的跑道，提供免费按摩服务 1.3.3. 可以上厨师丹·巴滕（DanBatten，曾与英国厨神杰米·奥利弗共事）...

1. 数学图灵测试 1.1. 能不能将这种计算机证明语言翻译成易于与人交流的方式呢？ 1.1.1. 剑桥大学的两位数学家蒂莫西·高尔斯（TimothyGowers）和莫汉·加内萨林加姆（MohanGanesalingam）开展了此项研究 1.1.1.1. 他们决定一起组建团队，创建一个能够生成人类直接能读得懂的计算机证明 1.1.2. 1998年，高尔斯成为菲尔茨奖获得者并登上新闻头条，同年被聘为劳斯·鲍尔（RouseBall）讲席教授 1.1.3. 莫汉·加内萨林加姆（MohanGanesalingam） 1.1.3.1.&nbs...

1.      语言游戏 1.1.        如果你想成为一名作家，理解语言是很重要的，或者至少要有理解语言的愿望 1.2.        若要通过图灵测试，算法需要能够接受千变万化的“自然语言”作为输入，并对其进行处理，然后生成与人类可能做出的反应相对应的输出 1.3.        “自然...

1. 心流机 1.1. 在音乐中你会期盼旋律从不稳定解决到稳定，最终实现某种张力的解决 1.2. 将马尔可夫链系统中的自由与约束条件结合起来，从而形成一种更具结构化的组合 1.3. 美籍匈牙利心理学家米哈里·契克森米哈赖（MihalyCsikszentmihalyi）于1990年首次提出并确立了“心流”（flow）这一概念 1.3.1. 人们在心流状态下最为快乐，这是一种对正在进行的活动和所在情境的完全投入和集中，是一种人们因为过于沉浸在一项活动中而忽略身边一切事物的状态 1.3.2. 心流状态是内在动机的最佳形式，在这里人可以完全...

1. 人为何创作音乐 1.1. 音乐一直具有算法性质，这意味着在所有的艺术形式中，它受到人工智能进步的威胁最大 1.1.1. 音乐也是所有艺术形式中最抽象的一种，它利用结构和模式，而正是这种抽象的性质使它与数学紧密相连 1.1.2. 在这个世界里，算法将像人类一样得心应手 1.2. 音乐不仅仅是结构和模式而已，必须通过表演来赋予其生气 1.3. 对宗教仪式的需求是人类代码的一部分 1.3.1. 宗教仪式由一系列的活动组成，包括手势、言语和物品摆放，这些活动在一个神圣的地方按照固定的顺序或模式进行 1.3.2. 从...

1.      艾米 1.1.        人工智能作曲家 1.1.1.          分析机可能会生成任意复杂程度、精细程度的科学的音乐作品 1.1.1.1.           阿达·洛夫莱斯 1.1.2.  &nbs...

1. 音乐 1.1. 巴赫的作品以严格的对位著称，他十分中意对称的结构 1.2. 巴托克的作品很多都以黄金比例为结构基础，他非常喜欢并善于使用斐波纳契数列 1.3. 有时，作曲家是本能地或者不自知地被数学的模式和结构所吸引，而他们并没有意识到这些数学模式的意义 1.4. 有时，他们主动去寻找新的数学思想来作为他们作品的框架 2. 有量卡农 2.1. prolationcanon 2.2.  又称mensurationcanon或proportionalcanon 2.3. 在中世纪的一种复调作...

1. 数学研究 1.1. 数学研究变得更为艰难了 1.1.1. 学科分支越发密集，问题越发复杂 1.1.2. 攻读博士学位的3年时间，只够去理解导师所给题目的含义 1.1.3. 随后，再花费数年时间去研究、探索，运气不错的话，会得到一些研究成果 1.1.4. 然而，你发表的论文却面临着没人能审核它 1.2. 审核别人发表的论文是得不到太多报酬的，但期刊论文的审核必须经过同行的评审 1.2.1. 有一个像Coq证明助手这样的系统就非常重要了 1.3. 数学的发展虽然受到人类大脑局限性的制约，但借助于计算机...

1.      计算机 1.1.        对于计算机来说，它就很擅长处理这种重复而机械且计算量庞大的任务 1.1.1.          在速度与准确性等方面，计算机是远超过手工计算的 1.2.        计算机只能执行指令，并无自主创造力 1.2.1. &...

1. 数学 1.1. 灵光乍现，从来都是厚积薄发 1.1.1. 亨利·庞加莱（HenriPoincaré） 1.2. 数学的起源可以追溯到人类试图理解自己所生活的环境，预测接下来会发生什么，从而使我们更加适应环境，并选择对我们有利的事物 1.2.1. 数学是人类的一种生存行为 1.3. 数学有关直觉 1.3.1. 数学不仅仅是计算的事 1.3.2. 美学的敏感性和思想的逻辑正确性一样重要 1.3.3. 能感觉到该以怎样的逻辑去探索未知 1.3.4. 当DeepMind的算法发现怎样以非常相似的...

1. 创造力 1.1. 创建一种算法，其首要任务是放弃已知的所有艺术风格，然后判断由算法自己所产生的艺术品是否具有与所有艺术风格都截然不同的特性，即真正独树一帜的艺术风格 1.2. 抗性模型同样适用于人类创造力代码的引导 1.3. 神经科学家的研究发现，就像在GoogleBrain上运行的生成式对抗网络算法一样，人类大脑也有两个相互竞争的系统 1.3.1. 一个系统是表现欲（生成模型），产生制造东西的冲动，是创造、表达的系统 1.3.2. 另一个系统是抑制剂（判别模型），是对我们的想法产生怀疑、质疑和批评的系统 1.3.2.1.&n...

1.      混沌 1.1.        艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见 1.1.1.          保罗·克利 1.1.2.          绘画是自我发现，每个优秀的艺术家都在描绘他自己的样子 1.2.  &nbsp...

1. 分形 1.1. 1904年，瑞典数学家科赫（HelgevonKoch）首次发表了雪花图案的结构——科赫曲线（又称雪花曲线），它被认为是一种数学怪胎，一种奇怪的人工构造 1.1.1. 但实际上并不是，自然界中到处都是以分形结构存在着的图形 1.1.2. 既不能说科赫曲线是一维的，也不能说它是二维的 1.1.2.1. 因为无论将它放大到什么程度，它都不会是以直线或光滑曲线所构成的，那么它就不包含任何一维的几何图形 1.1.2.2. 它被称作曲线也就意味着它不占任何面积，所以它也不是二维的 1.1.2.3. 科赫曲线约为1...

1.      生物的创造力 1.1.        在进化树中是否有其他的物种已经具有与我们人类相当的创造力水平 1.2.        20世纪50年代中期，动物学家德斯蒙德·莫里斯（DesmondMorris）在伦敦动物园做了这样一个试验 1.2.1.          ...

1.      数字绘画 1.1.        事物的可预测性与不可预测性构成了我们熟识的世界 1.1.1.          汤姆·斯托帕德（TomStoppard） 1.2.        艺术作品就是通过各种形式给人带来美的感受，从而使人们获得精神上的愉悦与放松 1.3...

1. 现代算法 1.1. 知识不仅建立在真理之上，也建立在错误之上。 1.1.1. 卡尔·荣格（CarlJung） 1.2. 现代算法是可以自学的，尤其是推荐系统算法，它可以根据每个人的喜好推荐有趣的东西给我们 1.2.1. 算法通过与用户之间的交互过程，获取用户的个人偏好信息，并从中学习进一步完善自身，发现其中的关联关系，以便为下一位用户提供更优质的推荐信息 1.2.2. 比如说适合的电影、书籍、音乐，等等 1.3. 人机交互给算法提供了持续学习的新数据，使它可以不断进行自我调整以适配我们的喜好 1.3.1. ...

1. 自下而上 1.1. 代码在未来可以自主学习、适应并进行自我改进 1.2. 程序员通过编程教会计算机玩游戏，而计算机却会比教它的人玩得更好，这种输入寡而输出众的事情不大可能实现 1.3. 早在20世纪50年代，计算机科学家们就模拟该过程创造了感知器 1.3.1. 其原理是：神经元就像一个逻辑门，接收输入的信息，然后通过计算来判断是否触发并产生兴奋反应 1.3.2. 通过调整权值和阈值来模拟你的行为 1.3.3. 更为精细的感知器，如S型神经元，可进一步地平滑输出，而不仅限于“是”和“否”两种结果 1.3.4.&nbsp...

1. 算法 1.1. 当下，我们的生活完全依赖于算法 1.1.1. 上网搜索内容 1.1.2. 使用GPS导航 1.1.3. 观看由奈飞公司（Netflix）推荐的电影 1.1.4. 在线预约 1.2. 算法正在引导我们进入数字时代，但很少有人意识到在计算机诞生之前，算法作为数学的核心已存在了数千年 1.2.1. 自古希腊以来，算法的身影一直伴随着数学的诞生与发展 1.2.2. 欧几里得除了证明素数有无穷多个外，还发现了一个方法，按照这个方法就能解决最大公约数等问题 1.2.2.1. 在欧几里...

1. 基本信息 所罗门的密码：AI时代的价值、权力与信任Solomon'sCode 奥拉夫·格罗思马克·尼兹伯格著 中信出版社,2022年5月出版 1.1. 读薄率 书籍总字数257千字，笔记总字数37780字。 读薄率37780÷257000≈14.7% 1.2. 读厚方向 千脑智能 脑机穿越 未来呼啸而来 虚拟人 AI3.0 新机器人 人工不智能：计算机如何误解世界 天才与算法：人脑与AI的数学思维 人工智能时代与人类未来 AI未来进行式 1.3. 笔记--章节对应关系 笔记 章节 字数 发布日期2024年 读所罗门的...

1. 国际象棋 1.1. 1997年计算机“深蓝”（DeepBlue）击败了顶尖国际象棋手，但机器取代数学研究机构还言之尚早 1.2. 下国际象棋与数学的形式化证明颇有相似之处，但学者认为中国围棋的思维方式更能够体现数学家思考的创造性和直觉力 1.3. 国际象棋与围棋相比，则是随着棋子一个个被吃掉，棋局变得越来越简单 1.4. 计算机科学家克劳德·香农（ClaudeShannon）估计的国际象棋走法数量约为120位（称为香农数） 1.5. 国际象棋的行棋步骤以一种可控、有序的方式逐级建立分支，最终形成一个包含各种可能性的树状结构，计...