本篇转自阿里云微信公众号，点击获取，全文如下。

带着新栏目「周末荐书」，和大家说一句迟到的新年快乐！

受各位读者的启发，我们将不定期采访阿里云及达摩院的科学家们，为大家推荐读过或者想读的书目。



01 《深度医疗》 Eric Topol


推荐人：黄非 达摩院语言技术实验室研究员

理由：AI技术与医疗健康行业的结合日趋紧密。这本书介绍了AI技术如何在方方面面改善医患体验，从病历记录、医学图像分析、辅助诊疗到精神健康等各方面。有一些技术相对成熟，有一些还在探索中。此书对于AI应用于医疗健康领域有一个全景式的介绍。

结合我们将多模态AI和对话技术应用于老年痴呆症等疾病筛查的经验，这本书提出的一些观点对业界很有启发，如医学模型的可解释性、AI如何对医生提供辅助协作，以及如何建设有情感、有温度的医疗AI技术。



02 《解惑：心智模式决定你的一生》 Schumacher, E.F


推荐人：华先胜 达摩院城市大脑实验室负责人 IEEE Fellow

理由：这是我知道的关于写人的心智最深刻的一本书了（东方最全面深入的著作就得看阳明心学或唯识论了），上个世纪六十年代英国著名思想家Schumacher,E.F 所著，是本有一定难度的书。

书中探讨了世界的四个层次，指出人和其他三个层次的根本区别；进而提出两个契合：头脑和心智的契合，理解的科学与操纵的科学的契合。

也是第一次看到西方哲学里将心和脑，智慧和操纵，做了明确的区分，明确了之间的结合和服从关系，并指明之间关系不清会带来的三种后果。然后又探讨了提升自己心智模式的四个下手的地方：我的内在，我的外在，他人的内在，他人的外在。而其中最关键的是了知和做主自己的内在。

另外，它把世界上的问题也分成两类：汇聚性问题和发散性问题。特别是关于发散性问题的解决思路，对企业的管理、孩子的教育等有非常大的启示性。这本书，是可以改变一个人一生的书，而且不只是在术的层面，更有道的层面的深刻阐释。



03 《人月神话》 Frederick P.Brooks


推荐人：贾扬清 阿里云计算平台事业部高级研究员，达摩院AI平台负责人

理由：我们需要有多种多样的人才，有可能是一个非常优秀的架构师，有可能是一个非常优秀的管理者。《人月神话》虽然出书很久，但是书中提到的软件工程的规律以及团队角色的思考，今天依然非常有效，值得技术管理者常读常新。



04 《哥德尔、艾舍尔、巴赫》 Douglas R Hofstadter


推荐人：李飞飞 阿里云数据库产品事业部负责人

理由：这本书获得了普利策奖，主要从逻辑学、艺术、音乐三个角度去探索文字和思想的本职，以及创造性的成就是如何达成的。从哥德尔、艾舍尔和巴赫三个人的思想和经历出发来探索思想、思考、智能和创造性的本质。

作者认为哥德尔、艾舍尔和巴赫只是用不同的方式，在不同的领域来表达一样相同的本质核心的问题：Do words and thoughts follow formal rules, or do they not? 这是本书探讨的最核心的一个问题。对于理解认识的机理，这本书值得深入阅读。

ShoelessCai评注：Coursera有北大哲学系的网课，陈波老师推荐过此书。



05 《论人的本性》 Edward O.Wilson


推荐人：施尧耘 达摩院量子实验室负责人

理由：2021让我印象深刻的书有很多，《Our Inner Ape》、《Frontiers of Illusion》等，但如果只推荐一本，就是《On Human Nature》，即《论人的本性》。

E. O. Wilson 被称为是“当代达尔文”，他用优雅的语言深刻地指出，我们习以为常的直觉、冲动、观念、行为等等，其深藏的基石是人类的进化。他对人性的四个主要方面——aggression, sex, altruism and religion —— 的剖析让人茅塞顿开，也催人自省。



06 《思考，快与慢》 Danial Kahneman


推荐人：杨红霞 达摩院智能计算实验室，人工智能科学家

理由：人工智能学者一直试图从大脑工作模式中汲取灵感，但大脑究竟如何思考是非常复杂的课题。诺贝尔经济学奖获得者Danial Kahneman 教授的《思考，快与慢》指出，人的思考有块和慢两种模式。我们很多下意识的反应是“快模式”，而一些需要深入思考的则是“慢模式”。举个例子，如果每天从家到公司的路线一模一样，沿着固定的路线走，是“快思考”。但是如果突然有一天修路了，需要重新规划路径，就是“慢思考”。

我觉得这对未来人工智能的发展很有启发。目前预训练大模型是学界、业界的研究热点，过去一年我们也打造了10万亿参数的多模态大模型。我们认为，未来大模型和小模型可以协同发展，分别承担慢思考和快思考的任务。云上能容纳海量知识的大模型，就像超级大脑，有能力进行慢思考，而在端上与大模型协同的小模型可以执行快思考。

ShoelessCai评注：此书大篇幅说到大数定律与小样本集合的差异，需要读者对条件概率、贝叶斯公式具有一定的理解，可以参见“猜测某人属于哪个学院”那一章节。内容较学术，推荐精读。