《给孩子讲人工智能》这本书让小学生都能听懂的大模型原理，大模型入门必看！

文章介绍涂子沛所著《给孩子讲人工智能》，通过生动故事和插图讲解AI发展历程、底层逻辑及未来趋势。内容涵盖图灵测试、达特茅斯会议、专家系统、神经网络等关键节点，重点解析深度学习原理及其突破性应用。作者认为AI将改变就业格局，建议读者优化知识结构。该书通俗易懂，适合各年龄段读者，是理解AI和大模型的优秀入门读物。

乔代码嘚

368人浏览 · 2025-10-09 10:59:40

乔代码嘚 · 2025-10-09 10:59:40 发布

今天的孩子是未来智能社会的原住民，他们非常有必要了解一些人工智能（下文简称AI）的知识，推荐一本适合给孩子看的讲解AI的书籍——《给孩子讲人工智能》。这本书我家娃在小学的时候读过，表示挺好看。我也仔细通过过一遍，在这里择要介绍介绍。

作者涂子沛先生是一位数据科学家，曾担任阿里巴巴集团副总裁，出版过《大数据》等多部大数据方面的书籍。在这本书里，他给孩子们讲了AI的前世今生和底层逻辑，勾勒出未来的世界和征途。

每一个章节都以有趣的故事开场，用通俗易懂的文字娓娓道来，配有直观的插图帮助读者理解相对抽象的概念。我曾经推荐给三年级的孩子们阅读，读得津津有味。

一、讲述AI的前世今生

我借助AI软件整理了一张人工智能发展的重要节点时间轴，下面重点介绍几个：

图灵测试：如何判断机器是否具有和人类相当的智能？这就不得不提到人工智能史上一位伟大的——艾伦·图灵。1950年，密码学家图灵提出了著名的图灵测试：一群人和一台机器分别在不同的房间，他们通过键盘和显示器进行对话，只要有30%的人类测试者在5分钟内无法辨别和自己对话的是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，可以被认为有智能。图灵预测到2000年一定会有机器通过图灵测试，现实比图灵预测迟到了14年。

**达特茅斯会议：**1956年夏天，两位29岁的年轻人发起和组织了著名的达特茅斯会议，会议上美国达特茅斯学院的助理教授麦卡锡说服大家使用“人工智能”这个词来命名一个新领域，其核心含义是，通过计算机软件合成，制造出和人类一样的智能。参会的10名核心成员先后都有了举足轻重的成就。

MYCIN专家系统：人工智能诞生之初，人类认为只要赋予机器逻辑和推理能力，就能具备一定智能。随着研究的推进，人们逐渐认识到，仅仅具有逻辑推理远远不够。费根鲍尔（达特茅斯会议参会者之一西蒙的学生）出现了，他提出了“专家系统”，要让机器拥有大量知识。在他的领导下，斯坦福大学接连开发了好几个当时著名的专家系统，1984年，他们开发了一个辅助医生研究血液传染病的系统（MYCIN），利用“知识+逻辑”，制定了400多条规则，模拟医生开出处方。但随着规则的增多，问题就开始出现了，一条新的规则，必须保证不和所有老规则矛盾，导致开发一个专家系统的时间很长，费根鲍尔带领团队开发第一个专家系统整整用了10年。

**模仿神经网络：**1957年，美国康奈尔大学计算机教授罗森布拉特提出了感知器概念，基于人类大脑和神经系统的认识，模仿神经网络进行机器学习，即先明确自变量和因变量，然后根据这些推导可能的结果，通过很多数据告诉计算机，然后不断调整神经网络中各个感知器的权重，让它输出的最终结果更加符合现实数据，机器可以自我学习、自我进化。

但受限于当时计算能力，神经网络陷入了10多年的“冰河期”。

此后，经历了深度学习、图像识别、情绪识别、大语言模型等一系列的突破，AI进入了高速发展期。

二、揭秘现代AI的底层逻辑

作者用“调制一杯鸡尾酒”作比喻，形象地描绘出现代AI的底层逻辑。

写到这里，作者特别提到了深度学习和辛顿教授。

在神经网络10多年的“冰河期”中，也有极少数学者一直坚持研究，其中有一个人后来成了旗帜性的人物，他就是卡内基-梅隆大学的教授——辛顿。

辛顿时心理学出身，他痴迷于认知科学，数十年如一日地专注于神经网络研究，几乎所有人都劝他放弃却不动摇。终于辛顿在2006年提出了深度神经网络的概念，即增加神经网络中感知器的层数，以分析、捕捉事务更深层次的特征。

辛顿认为，随着层数的增加，整个网络的参数也会增多，其构造的函数具有更强的模拟能力，它可以无限逼近人类思考的过程。辛顿赋予了这种方法一个新名字——深度学习。

深度学习试图全面模仿人类神经网络的机理：每一个神经元既可以存储也可以计算，计算和存储都是分布式的，每一层的每一个神经元都接收上一层的输入信息，当一个神经元处理完一个信息后，信息就会被传导到其他神经元，其传导关系是强是弱、中间如何转换，就是神经网络中需要通过学习确认的权重大小。

2012年，辛顿带领团队参加了图像网络（ImageNet）图像识别大赛。在此之前，冠军团队的错误率一直在25%以上。辛顿用深度学习的方法，把错误率大幅降低到15.3%，这个进步使得整个人工智能领域为之沸腾。2017年的大赛中，错误率又被降到了2.25%，已经远超一个普通人的错误率。此时深度学习算法已经超越了人类的“眼睛”，图像识别迎来了新纪元。

举个例子，在人脸识别的时候，深度学习可以把人脸的每一个部位的特征都找出来，各个特征不断叠加、验证，从而提高识别的准确率。

深度学习的进步，并不全是辛顿的功劳，除了算法本身的不断变化，还有计算能力的大幅提升和大数据的出现这两个外部因素。

三、给未来劳动者的建议：你会被AI淘汰吗？

作者认为简单的体力和脑力劳动者会直接被淘汰。牛津大学的奥斯本教授等多个国家的学者曾经对所有职业做过一次预测和分析，比较一致的看法是以下16种职业被人工智能取代的可能性最大：

作者同时给读者提出优化知识结构的建议，按重要性排行如下：

我读的版本是2020年版的，2024年又出了第二版，作者补充了一些内容，现在封面长下面这样，可以给孩子读一读。

这本书籍的PDF版，还有更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

在这里插入图片描述

四、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。