文 | 硅兔赛跑 Amelie
编辑 | Juni
关于ChatGPT的热度讨论还在网上继续，其团队背后的掌舵人也逐渐被好奇的人们所关注。
1985年出生的Sam Altman，一直活跃在互联网世界中，目前他最响亮的头衔就是：ChatGPT团队的老板。
在自己的博客和推特页面上发表过很多见解，Sam Altman一直是一个勤于思考并乐于分享经验的技术宅男。4年前他就曾经写过一篇“鸡汤文”，标题是“How To Be Successful（如何变得成功）”，那时候AI技术方兴未艾，自然语言生成模型的道路还在探索期。
在这篇文章里，他列举了13个关于如何取得成功的想法——
选择复利增长、超强自信、学会独立思考、做好“销售”、富于冒险精神、专注、用心工作、大胆一点、任性一点、难以与之竞争、建立关系网、通过自身储备致富、强大的内驱力等。
看起来像是成功学里那一套知易行难的说教，但几年之后，在他自我肯定并极富创新的驱动意识下，他无疑如愿地获得了巨大的成功。
图源：Blog.samaltman
AI飞速发展的时代，作为互联网世界参与者的我们，如果想要更好地让ChatGPT“为我所用”，也许我们要做的不仅仅只是和它聊天，还要看看它的开发者们如何保持学习、不断提升自我专业技能，与此同时，我们自己也应保持学习的热情，多看看相关书籍、多思考、多实践，势必可以将AI的优势最大化，服务于我们的日常工作生活。
借助想象力和学习相关知识，让人工智能成为朋友，而非对手。
想成为下一个Altman？
看看这个Altman在读什么书？
Altman的成功，看起来并不是偶然——
19岁从斯坦福计算机系辍学成立位置服务提供商Loopt，不久公司便被收购；
不到30岁就成为YC总裁，30岁时就和马斯克等人共同创立了OpenAI；
34岁辞任YC总裁，担任OpenAI的CEO，在他领导下，OpenAI接连推出了重量级AI模型GPT-3、DaLL-E，以及名震全球的ChatGPT；
37岁，当下，OpenAI估值已经狂飙至300亿美元。
如今ChatGPT月活用户达到1亿人，成为有史以来增长最快的应用，只用了仅仅两个月。
以下是Altman最近在看的书
图源：Goodbooks
《活出生命的意义》（《Man's Search for Meaning》中文版）
《思考，快与慢》（《Thinking, Fast and Slow》中文版）
《从0到1》（《Zero to One》中文版）
《沉思录》（《Meditations》中文版）
《美丽新世界》（《Brave New World》中文版）
《安娜·卡列尼娜》（《Anna Karenina》中文版）
《硬派领导哲学》（《The Score Takes Care of Itself》中文版）
《无穷的开始 : 世界进步的本源》（《The Beginning of Infinity》中文版）
《爱因斯坦传》（《Einstein: His Life and Universe》中文版）
《闪电式扩张》（《Blitzscaling》中文版）
《基地》（《Foundation》中文版）
《超级智能》（《Superintelligence : Paths, Dangers, Strategies》中文版）
《建筑模式语言》（《A Pattern Language》中文版）
《理想国》（《The Republic》中文版）
图源：Goodbooks
《The Origin of Consciousness》（人类意识的起源，无中文版）
《美国大城市的死与生》（《The Death and Life of Great American Cities》中文版）
《The Old Way》（古道，无中文版）
《时间机器 : 施乐帕克与计算机时代的黎明》（《Dealers of Lightning》中文版）
《自然哲学的数学原理》（《The Principia》中文版）
《夏日终曲》（《Call Me by Your Name》中文版）
《恨，友谊，追求，爱情，婚姻》（《Hateship, Friendship, Courtship, Loveship, Marriage》中文版）
《道林·格雷的画像》（《The Picture of Dorian Gray》中文版）
《Hacking Sales》（黑客销售，无中文版）
《分子细胞生物学》（《Molecular Biology of the Cell》中文版）
《赢》（《Winning》中文版）
《中世纪战争艺术史》（《The Art of War in the Middle Ages》中文版）
《怪才的荒诞与忧伤》（《A Heartbreaking Work of Staggering Genius》中文版）
《Plentiful Energy》（充沛的能量，无中文版）
从他近期的书单中可以看出，他阅读范围涉猎很广，主要有哲学类、领导管理学类、科技类、经典文学类以及人物传记类。
比如哲学类如《活出生命的意义》《沉思录》《无穷的开始 : 世界进步的本源》《理想国》《自然哲学的数学原理》等；
领导管理类如《思考，快与慢》《从0到1》《硬派领导哲学》《闪电式扩张》等；
硬核科技类如《超级智能》《建筑模式语言》《时间机器 : 施乐帕克与计算机时代的黎明》《分子细胞生物学》等；
经典文学类如《美丽新世界》《安娜·卡列尼娜》《基地》《道林·格雷的画像》《中世纪战争艺术史》等；
同时还有如人物传记类的《爱因斯坦传》；城市规划类的《美国大城市的死与生》；LGBTQ文学类的《夏日终曲》、等不同主题的书籍。
我们知道，哲学类的书籍可以对AI发展的理解产生指导作用，因为哲学既关注基本的道德、伦理和人类价值观，又涉及人类意识、思维和语言等方面的问题，这些都是AI研究所需要考虑和解决的问题。
Altman阅读的这几本哲学类书籍都堪称经典，其中的智慧不仅可以为AI的发展提供有益的指导作用，还可以促进AI技术的进一步发展和应用，同时也能够确保AI的应用符合人类的价值观和道德标准。
在《活出生命的意义》这本书中主要在探讨人类的意义和价值观；《沉思录》作为古罗马哲学家马可·奥列里乌斯的个人笔记，它涵盖了伦理学、心理学等方面的问题；《无穷的开始 : 世界进步的本源》这本书里，多伊奇具体探讨了数学、物理学和哲学的关系；哲学经典《理想国》作为古希腊哲学家柏拉图的作品，启迪了后来的政治哲学、伦理学等问题；《The Origin of Consciousness》中探讨的意识的起源和演化，对于AI研究人员深入思考意识与人工智能的关系或许会有一定的帮助；
领导管理类的书其中涵盖的思想和理念对于AI智能化的发展也有一定的指导作用。
例如，《思考，快与慢》探讨了人类思维的特点和缺陷，这对于开发更智能、更高效的AI算法具有一定的启示作用；《从0到1》则讲述了创业者创造新产品和服务的思维方式和方法；《硬派领导哲学》从领导力和管理角度提供了对企业和团队的指导；而《闪电式扩张》、《Hacking Sales》、《赢》、《Plentiful Energy》等则涵盖了创新、营销、战略规划、资源管理等方面的内容，这些都是AI企业在发展过程中需要关注和解决的问题。
在硬核科技类的书籍中，《超级智能》这本书是关于人工智能和人类未来的重要著作之一，作者在其中探讨了人工智能可能会如何超越人类智能，以及如何确保人工智能的发展对人类是安全的；《建筑模式语言》作为一本关于建筑设计的经典著作，其中讲述了一些有关人类行为、环境设计和人类学等方面的基本原则，这些原则也可以应用到人机交互和智能设计等领域；《时间机器 : 施乐帕克与计算机时代的黎明》作为科普读物，其中介绍了计算机科学和信息技术的历史，并探讨了这些技术如何影响我们的生活和未来的发展，这也包括AI技术的应用和发展等。
另外，好的经典文学和现代畅销书，对于一个AI开发者的人文素养和综合素质提升无疑是非常有益的。
图源：Finimize
作为犹太人家庭中的一员，就如他们的祖祖辈辈一样，犹太人认为智慧才是一个人最大的财富，而智慧的来源就是书籍。Sam Altman尽管年轻，他从小就培养的阅读习惯让他一直没停止过“贪婪地”学习新的知识。
ChatGPT推荐你通过这几本书来了解它
如果你想更了解ChatGPT，不如来阅读它的阅读书单
图源：OpenAI
01、深度学习
[美] Ian Goodfellow、Yoshua Bengio &Aaron Courville
图源：Amazon
这本书被广泛认为是深度学习的“圣经”。三位专家在书中普及了数学的概念背景，涵盖了线性代数、概率论和信息论、数值计算和机器学习中的相关概念，介绍了一系列深度学习的主题。
虽然这本书的内容比较深奥，但算是理论与实践结合相宜得章的一本书。如果想要深入了解人工智能领域，特别是深度学习算法，这本书是非常值得一读的。
随着人工智能领域的发展，深度学习算法已经成为人工智能领域的核心算法之一，已经在很多领域得到了广泛的应用。如果是非AI专业的普通读者，可以在这本书中看到作者用生动的例子来说明深度学习算法的实际应用，通过对浅层神经网络、深层神经网络、卷积神经网络等基本概念和原理的了解，可以初步了解深度学习算法的基本框架和基本原理，为进一步深入学习打下基础。
02、Natural Language Processing with PyTorch
[美] Delip Rao &Brian McMahan
图源：Amazon
这是本关于PyTorch进行自然语言处理实战的书，目前没有中文版。
作为一种人工智能技术，自然语言处理通过计算机处理和理解人类语言，包括文本和语音等形式。自然语言处理在日常生活和工作中有很多应用，例如智能客服、语音识别、智能翻译等。
PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以帮助人们更快、更有效地构建和训练神经网络模型。这本书会介绍如何使用PyTorch来解决自然语言处理的问题，例如情感分析、机器翻译、文本生成等。
总之，自然语言处理为解决人工智能问题提供了无限机会，使亚马逊Alexa和谷歌翻译等产品成为了可能。如果您是NLP和深度学习的新手，那么本实用指南将向您展示如何使用PyTorch（一个基于python的深度学习库）来应用这些方法。
03、自然语言处理综论
[美] Daniel Jurafsky &James H. Martin
图源：Amazon
这本书出版以来，一直好评如潮，被国外许多大学选作自然语言处理或计算语言学的教材，被认为该领域教材的“黄金标准”。
在这本书里，介绍了自然语言处理的基本概念、理论框架和主要技术，包括语言学、文本预处理、文本分类、机器翻译、问答系统等。如今我们日常生活中，智能客服、语音识别、智能翻译等，都是技术上用自然语言处理来帮助人们更好地理解和使用这些应用。它适合对自然语言处理有一定了解并希望深入学习的读者，尤其是大学计算机科学专业的学生、研究人员和AI技术开发者等。如果你本身具备编程、机器学习、统计学等相关领域的知识储备，那便可以更好地理解和学习本书内容。
04、基于深度学习的自然语言处理
[以色列] Yoav Goldberg
图源：Amazon
对于想要在NLP领域中应用深度学习技术的读者来说，这是一本非常有价值的书籍。
这本书作为一个深入学习NLP和深度学习的指南，能让读者了解如何使用PyTorch框架来实现深度学习模型。它和前面提到的书籍有所不同，它更加注重实践和技术细节，需要一定的机器学习和编程基础才能更好地理解和应用。
了解自然语言处理这个概念之后，会明白如何使用计算机来处理自然语言文本。进而学习如神经网络、反向传播算法等基本的机器学习概念和深度学习算法，如文本分类、命名实体识别、情感分析等常用的自然语言处理任务等，以及如何使用深度学习技术解决这些问题。
这本书甚至可以作为一个深入学习NLP和深度学习的指南，让读者了解如何使用PyTorch框架来实现深度学习模型。
05、模式识别与机器学习
[英] Christopher M. Bishop
如果你打算开始学习机器学习，这本书是本必读的入门读物。
在这本书里，讲解了机器学习领域中的模式识别问题，涉及的内容更加广泛，包括统计模型、决策树、神经网络、支持向量机等多种机器学习方法。同时，该书还介绍了各种机器学习方法的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘等方面。
机器学习作为AI领域的重要分支，已经在各个领域取得了重要的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等方面。深入理解机器学习算法的原理和应用，对于从事AI研发和相关领域工作的人员来说非常重要。
这本书会让你知道机器学习的整个过程，为什么会有这样的方法，为什么会有这样的模型，它背后的直觉和动机是什么，从而让读者在理解和使用机器学习时有一个质的飞跃。
如果你问ChatGPT，它自认为还可以火多久？它会“谦虚”地给你一个看起来还不错的答案：
图源：OpenAI
AI不断进化的同时，我们更需要不断精进技能提高认知以适应AI智能化的发展。
当一位斯坦福教授在上周发布的论文中证实，ChatGPT已经有了9岁小孩的心智之时，2023年的AI似乎已经越过了一个门槛，世界已在不知不觉中悄然改变。
“我认为人工智能将成为经济赋权的最强大力量，并且我们已经看到很多人正在为此变得更加富有。”｜图源：Twitter
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