尤瓦爾·哈拉瑞 - 連結

哈拉瑞是當代最具影響力的歷史學者之一。他的代表作《人類大歷史》以宏觀的視角，描繪了人類從石器時代到現代的演變與延續。而這本新作《連結》，則以近年最熱門的 AI 議題為切入點，講述了一部由「資訊」主導的人類歷史。

我們或許以為，在遠古蠻荒的時代，最強大的物種必定擁有最強壯的身體。這個判斷雖然正確，卻不完整。那個年代，哪裡是獵場、哪裡有可採集的果實、哪些植物有毒、如何製造致命武器----這些資訊才是部族勝敗的關鍵。資訊，從來都是人類社會的核心資源。

接著，作者指出我們另一個常見的誤解：資訊不等於真相。他提出另一條更深刻的思考路徑----資訊等於秩序。這條路徑在人類歷史上無比重要。以秦始皇為例，他透過嚴密的資訊控制，確保有利於統治的知識得以流通。始皇帝死後，由於資訊的管道被李斯與趙高兩位大臣所控制，矯詔賜死了本該繼承皇位的公子扶蘇，並囚禁了他們的政敵。這一切都展現了資訊的權力。

資訊的威力毋庸置疑，而且正不斷增強。

在古代，資訊傳播極為困難。識字不僅是文化象徵，更是通往上層社會的門票。書籍珍稀且昂貴，往往成為家族傳承的寶物。資訊因此長期掌握在少數人手中。直到印刷術的出現，書籍的傳播能力才迎來爆發。

例如邪典《女巫之鎚》，原本只在神職體系內流傳，被視為荒誕之談。然而在印刷術推波助瀾下，它大量複製、廣泛傳播，最終被有心人用作審判「女巫」的依據。那些被審判的所謂女巫，多只是社會秩序下的無辜犧牲者。

進入現代，網路的出現將人們連結在一起，也放大了資訊的破壞力。各方勢力的「網軍」無不試圖散播有利於自身秩序的資訊。這場資訊戰延續了四十年左右，直到新的載體----人工智慧（AI）的出現。更可怕的是，與書本或網路這些被動媒介不同，AI 可能擁有「意識」，能主動將知識轉化為行動。

說到這裡，也許有人會覺得有些玄幻，但作者的論述脈絡其實極為嚴謹。他在書的後段討論了「資訊與政府效能」的關係。雖然篇幅稍長，但頗具啟發。AI 的確能讓政府更有效地「管制」人民，但同時也可能讓獨裁者陷入 AI 所建構的資訊繭房。要避免這樣的危機，人類必須保有對政府與 AI 的「糾錯能力」。唯有如此，資訊才能再次與真相畫上等號。

整體而言，《連結》是一本值得一讀的作品，內容深刻又具時代意義。祝各位閱讀愉快。

Annalyn Ng & Kenneth Soo - 文科生也看得懂得資料科學

小弟對機器學習以及AI很有興趣。唸書時也一度想將它作為研究的方向。不過最後還是沒有勇氣選擇它，因為那時候的學術風氣感覺AI陷入瓶頸了。不過事實上也確實是陷入了瓶頸。或許這幾年其實也沒什麼進步，只是處理器算的比較快罷了(這是一位在機器學習的領域有所成就的教授所分享的感言)。或許，從學術上或許真是沒什麼進步。因為老演算法在大數據下的表現不輸給新演算法。甚至還可能有更好表現。然而在應用上有著非常明顯的進步，這點相信你我都有看到。

我看了許多機器學習的書。也上了一些線上課程。但仍對這個領域一知半解。或許是時候退後一步，重新審視這門科學了。《文》這本書標榜文科生都能看。我翻了幾頁，確實是沒有數學公式在裡面，也沒有什麼表示式。作者是用更為生動的方式機器學習的原理介紹給讀者。

本書第一個章節介紹完最最基本的機器學習名詞解釋後，接下來的各個章節就分別介紹一種演算法的原理、適用場景、使用限制與注意事項。每個介紹的內容都很連貫，讓讀者更能理解其中的原故。或許書中沒有公式會讓人感覺浮雲一般。但其實不用太執著這點。不過可能我的想法不準確，因為我本身是看過公式再回過頭讀這本的，所以比較不會有『感覺不到』的情況吧？

這本書沒有死板的公式。而是更多演算法設計的奧妙。比如在社群網路分析時使用的PageRank中，能在如下的網路圖依照彼此的關連度交互運算，找出最關鍵的結點。

 

而k-nearest neighbors演算法就是對某結點分類時，會參考臨近結點的類型。書中的翻譯不錯，說這就「物以類聚」概念的實現。

本書介紹的演算法雖然多，但是說明簡單清晰。對於初學者或只是想稍微了解機器學習的大眾們來說是絕佳的讀物。除了教學外，更能當成一部科普的書籍。可以推薦給任何有興趣的讀者。