随着人工智能行业的发展，越来越多的人才能够分享他们对人工智能开发的见解。跟上人工智能最新和最重要的更新的最佳方法之一是寻找不同行业领导者的意见，并关注那些您最感兴趣的人。
以下列出了一些我最喜欢的AI专家。几乎所有人都有关于这个主题的书籍，分享了各种重要的观点。他们中的许多人还在会议和研讨会上发表了有关该主题的演讲，您可以在YouTube上观看。
•Gerd Leonhard：这位未来的欧洲作家和演讲者分享了有关技术改变我们未来的方式以及我们如何应对这些变化的有趣见解。我个人喜欢跟随他的工作，因为他采取了人性化的方法，把重点放在人性与技术的独特特征上，而不是相反。莱昂哈德的作品也在鼓励我写这本书方面发挥了重要作用。
网站：www.futuristgerd.com
书：技术与人性：人与机器之间即将发生的冲突。
•Andrew Ng：这位世界着名的机器学习和深度学习专家是Coursera的联合主席和联合创始人，Coursera是斯坦福大学的兼职教授，也是百度人工智能研究的负责人。他也是深度学习技术方面最受尊敬的教育工作者之一，他通过Coursera教授有关该主题的课程，可在以下网址访问：www.deeplearning.ai。
网站：www.andrewng.org
出版物：www.andrewng.org/publications
•Stuart Russell：被认为是人工智能的先驱，Stuart Russell是加州大学伯克利分校的领先AI研究员和计算机科学教授。拉塞尔已经发表了大量有关创建更安全人工智能的论文和演讲，可以在YouTube上观看。
网站：https：//people.eecs.berkeley.edu/~russell
/
书：人工智能：现代方法。
•Elon Musk：特斯拉的首席执行官兼联合创始人是关于人工智能潜在陷阱主题的最杰出演讲者之一。他创立了Open AI Research，这是一家致力于发现和制定安全人工智能技术之路的非营利性公司。
网站：https：//www.openai.com
•Demis Hassabis： 2014年由谷歌收购的领先的人工智能研究公司DeepMind的创始人兼首席执行官，这位英国神经科学家是世界顶级人工智能研究人员和专家之一。
网站：http：//demishassabis.com
出版物：http：//demishassabis.com/publications
•Max Tegmark：这位瑞典裔美国宇宙学家和麻省理工学院教授也是生命未来研究所的主席。他撰写了200多篇关于从宇宙学到人工智能等主题的技术论文。
网站：https：//futureoflife.org/team
/
书：生命3.0：在人工智能时代成为人类。
•李开复：这位台湾风险资本家和Sinovation
Ventures的首席执行官开发了世界上第一个独立于讲话者的连续语音识别系统，作为他博士学位的一部分。卡内基梅隆大学的论文。他被公认为中国人工智能技术的领先专家之一。
网站：http：//www.sinovationventures.com
•Fei-Fei Li博士：作为斯坦福人工智能实验室和斯坦福视觉实验室的主任，李飞飞是计算机视觉领域的领先专家之一。她还是Google Cloud的人工智能和机器学习的首席科学家。
网站：http：//vision.stanford.edu/feifeili
•Jenn Wortman Vaughan：作为专注于机器学习和算法经济学的Microsoft Research高级研究员，Jenn Wortman Vaughan专注于AI可以增强人类能力的方式。
网站：http：//www.jennwv.com
•Nuria Oliver，博士： Oliver是欧洲人工智能协会会员和40项专利的共同发明人，因其在人类行为计算模型和社会利益大数据方面的工作而闻名。她目前是沃达丰数据科学研究主任。
网站：http：//www.nuriaoliver.com
•Oren Etzioni：作为艾伦人工智能研究所的首席执行官，Oren Etzioni被认为是第一个创造“机器阅读”一词的人，并且是第一个用于比较购物的商业AI代理商的创造者。
网站：http：//allenai.org/team/orene
•Erik Brynjolfsson：麻省理工学院（麻省理工学院）数字经济倡议主任和机器平台人群的作者：利用我们的数字化未来和第二个机器时代：辉煌技术时代的工作，进步和繁荣。 Brynjolfsson拥有独特的才能，可以通过简单易懂的方式交流复杂的AI主题。
网站：http：//ebusiness.mit.edu/erik
图书：机器平台人群：利用我们的数字化未来和第二个机器时代：辉煌技术时代的工作，进步和繁荣。
•Sebastian Thrun： Udacity的主席兼联合创始人，Udacity是人工智能，机器学习和深度学习教育的领先在线培训平台。Thrun还创立了谷歌X和谷歌的自动驾驶汽车团队。
网站：http：//robots.stanford.edu
•Nick Bostrom：这位瑞典哲学家和人类未来研究所所长是“ 超级智能：路径，危险，策略”的作者。Bolstrom也是所谓“超级智能”的专家，他强调了控制人工智能在达到高级智能水平时的重要性。
网站：www.nickbostrom.com
书：超级智能：路径，危险，策略。
•Neil Jacobstein： Singularity大学人工智能和机器人课程主席，Jacobstein为DARPA，NSF，NASA，NIH，EPA，DOE以及美国陆军和空军等组织的AI研究和开发项目提供咨询。
网站：https：//su.org/faculty-speakers/neil-jacobstein
除了上面列出的那些，还有许多其他领先的AI专家，他们有很多贡献我们的理解，值得关注。
关键人工智能条款
算法
计算机用于完成每项任务的分步方法。由于计算机最好地理解数字，因此将步骤组合为数学方程式，例如：“如果x = 1，则……”。{22}
人工神经网络
该术语用于指代模拟连接神经元单元的AI系统，模拟神经元在大脑中的相互作用方式。{} 23
认知计算
人工智能的常用同义词，尤其是IBM。
认知科学
一门学科，研究人类大脑的各种过程，如语言学，信息处理和决策。目标是发现更多关于认知的知识。{24}
计算机视觉
这项技术使计算机能够看到并识别他们所看到的内容。{25}依靠此技术才能正常工作的产品示例包括面部识别应用程序，自动驾驶汽车和无人驾驶飞机。近年来，计算机视觉准确性有了显着提高，更好地允许许多人工智能产品实际看到。
深度学习
神经网络的使用由许多层的大量（数百万）人工神经元组成。深度学习非常适合涉及庞大，复杂数据集的项目。{26}
专业系统
一种模拟人类专家决策能力的计算机系统。专家系统是基于规则的，通常使用“if-then”语句。{27}
自然语言生成（NLG）
软件将结构化数据转换为可理解的书面文本的能力，类似于人类，但速度更快，每秒数千页。{28} NLG是自然语言处理（NLP）的一种形式，并且最近越来越受欢迎，因为它可以用于产生各种各样的结果，例如产品描述，财务报告或新闻报道。
自然语言处理（NLP）
计算机识别和理解人类语言的能力，并根据口头指示采取行动。这是Siri，Google智能助理，亚马逊Alexa和其他智能个人助理使用的基本技术。由于NLP技术的改进，智能个人助理，翻译服务和聊天机器人等产品现在具有更强的理解能力，使其对人类更有用。{29}
语音识别
使计算机能够识别口语并将其翻译成文本的技术。{30}
图灵测试
由数学家Alan Turing开发的经典测试，用于确定计算机是否具有像人类一样“思考”的能力。该测试基本上是“模仿游戏”，其中一个人试图弄清楚他们是否正在与计算机或另一个人通信。{31}
这些只是许多人工智能相关的单词和短语中的一部分，您可能会在未来开始听到更多。
弱AI，强AI和超级AI
另一个与人工智能相关的重要概念是人工智能主要有三个层次。这些级别是人工窄智能，人工智能和人工超智能。
•人工狭窄智能（也称为弱AI）基本上是我们目前使用的当前AI。这包括人工智能的基本应用，如亚马逊产品推荐，Facebook新闻源和自动驾驶汽车，仅举几例。基本上，这个想法是AI擅长执行单个任务但不能同时处理多个域并且没有人类级别的智能。{32}
•人工智能（或强人工智能），尚未实现，是指可以像人类一样灵活，灵活地跨域执行任务的人工智能。{33} 人工智能的目的是建立具有与人类思维相媲美的智力的“思维机器”。{34}
人工智能专家对于何时实现人工智能有一些相互矛盾的看法，包括谷歌研究总监彼得诺维格在内的一些人认为它永远无法实现。{35}
•根据瑞典哲学家和人工智能专家尼克博斯特罗姆的说法，当人工智能在几乎每个领域都比智能人类更聪明时，人工超智能将会实现。{36}
主流媒体的大部分新闻都集中在关于我们什么时候会达到人工智能或人工超级智能的预测（换句话说，当人工智能与人类同等或更聪明时）。这些类型的讨论会在某些人身上产生担忧感甚至恐慌感。在本书中，我们不会花费大量时间在可能的未来场景上，而是在现在如何应用AI，以及它的潜在应用，以及它们将来可能产生的变化。
人工智能技术和应用已经开始成为新闻中的主要话题。不幸的是，有很多误导性的故事和文章引起了广大公众的广泛混淆。人工智能指数是人工智能相关新闻的最佳和最值得信赖的来源之一。这个综合性网站提供了大量关于人工智能的可靠信息，包括来自Sebastian Thrun，Erik Brynjolfsson，李开复和Andrew Ng等领先AI专家的最新趋势和见解。该网站可在以下网址找到：www.aiindex.org