由于可用的术语和不同的机器学习算法，人工智能世界可能令人生畏。在阅读了 50 多本最受推荐的机器学习书籍后，我编制了我的个人必读书籍清单。

选择的书籍基于所介绍的思想类型，以及深度学习、强化学习和遗传算法等不同概念的呈现程度。最重要的是，该列表基于最能为未来学家和研究人员构建可证明负责任且可解释的 AI 铺平道路的书籍。

“生活3.0”有一个雄心勃勃的目标，那就是探索未来我们如何与人工智能共存的可能性。通用人工智能(Artificial General Intelligence，AGI)是英国数学家欧文·古德(Irving Good)在 1965 年提出的智能爆炸论点的最终和不可避免的结果。该论点规定，超人类的智能将是能够不断自我改进的机器的结果。情报爆炸的名言如下：

“让超智能机器定义为一种机器，它可以远远超越任何人的所有智力活动，无论多么聪明。由于机器设计是这些智力活动之一，超智能机器可以设计出更好的机器;毫无疑问，届时将会出现“智能爆炸”，而人类的智能将被远远甩在后面。因此，第一台超智能机器是人类需要做出的最后一项发明。”

Max Tegmark 将这本书带入了生活在一个由 AGI 控制的世界中的理论未来。从这一刻起，爆炸性的问题被问到，例如什么是智能?什么是记忆?什么是计算?而且，什么是学习?这些问题和可能的答案如何最终导致机器的范式，可以使用各种类型的机器学习来实现实现人类水平智能所需的自我改进的突破，以及不可避免的超级智能?

这些是 Life 3.0 探索的前瞻性思维和重要问题的类型。生命 1.0 是简单的生命形式，例如细菌，只能通过修改其 DNA 的进化来改变。Life 2.0 是可以重新设计自己的软件的生命形式，例如学习新的语言或技能。Life 3.0 是一个人工智能，它不仅可以修改自己的行为和技能，还可以修改自己的硬件，例如升级机器人自我。

只有当我们了解 AGI 的好处和缺陷时，我们才能开始审查选项以确保我们构建一个友好的 AI 并且能够与我们的目标保持一致。为了做到这一点，我们可能还需要了解什么是意识?人工智能意识与我们自己的意识有何不同?