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人工智能是研究智能本质、用机器模拟智能的学科。在谈人工智能之前需要首先看一下人的智能，它是长期生物进化的产物，被高度优化过了。人的智能可以细分为推理、决策、问题求解、理解和学习5个方面，具有很强的自学习、自适应和自更新的能力。这5个方面还仅是智能中较为理性、适合进行定量化研究的成分。智能几乎人人都有，但这样一件看起来平常的事情却又是不可触及的，因为其内在的脑机制我们还知之甚少。当我们观察一个普通出租车司机的日常工作时，就会发现一系列典型的人工智能问题——行车路线规划、交通信号与标志识别、路况判别、解答乘客的问询、提供导游服务等，其中任何问题都需要整合众多先验知识，融合多通道的信息，才能最终高效地给出一个可行的方案。完成这些问题对人来说并非难事，然而要让计算机自动完成这些任务，不仅是对技术的挑战，更是对科学的挑战。虽然智能如此复杂，但却是人工智能研究吸引人的地方。
虽然我们对人类自身智能的本质依然知之甚少，实现通用智能的目标任重而道远，但是在模拟智能方面，将人工智能应用于特定场景已经解决了很多实际问题。实用主义的研究和探索积累了丰硕的成果。近年来阿尔法围棋算法战胜人类棋手的新闻，更让人工智能的概念进入了大众视野，成为热门讨论话题。实际上，人工智能技术早已渗透到日常生活中，给我们带来了许多便利。互联网文本、图像和视频信息检索，基于计算机视觉的人脸识别、车牌识别乃至辅助驾驶，基于自然语言处理的智能语音助手、问答机器人和机器翻译，以及电子商务应用中的内容推荐等，都是人工智能技术的应用。这些应用背后是人工智能的一个重要分支——机器学习。机器学习的算法和模型利用了概率论与统计学、线性代数、数值优化理论等学科的成果，让计算机可以从经验数据中自动分析、学习数据中的统计规律，完成特定场景下的应用任务。随着计算机性能的日新月异和互联网兴起带来的数据积累，机器学习方法得到了快速发展和广泛应用。
本书面向初学者，比较全面地介绍了机器学习的基本方法，循序渐进地阐述了其中的数学原理，让读者能够知其然并知其所以然。书中结合应用场景，列举了大量编程实例，帮助读者开展动手实践，理论与实践相辅相成，让读者对算法原理产生更加直观和感性的认识。这些内容有助于消除普通人对人工智能的畏惧感和神秘感，让大家看到人工智能内在的实现细节。这些介绍让大众能够看清楚从原始问题的提出到实现的完整过程，这些将需求形式化、设计特异性算法、在有限的资源中完成计算的步骤几乎就是计算机解决问题的全部奥秘。人工智能也是由一行行的程序代码来实现的，其中不允许出现一丝一毫的逻辑错误。我们现在常说“细节是魔鬼”，或者说“细节决定成败”，就是说脱离实现细节谈人工智能只能流于空谈。这是本书在具体科学内容之外想传递给读者的务实理念。
本书适合人工智能和计算机行业的学习者和从业者阅读，可引导读者从机器学习这个分支走进人工智能的广阔领域，帮读者打下理论和应用的基础。本书还可作为进一步探索的导引。本书的著者曾是我的硕士和博士研究生，在10年的复旦大学求学生涯中，他非常系统地进行了人工智能的学习，并就参考视觉神经生物学机制的算法模型进行了长期探索，拥有非常好的学术积累。我相信这本书会给人工智能爱好者带来有益的收获。
复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师
危辉
2021年8月5日