马斯克/Sam Altman/比尔·盖茨强推！10本AI领域必读书，从基础科普到风险分析

国庆长假不只是休闲小憩的时刻，也是充电思考的好机会。HyperAI超神经特别精选了一份 AI 领域必读书单：从马斯克对生存危机的风险思考、OpenAI 创始人对智能原理的硬核关注，到机器学习基本原理的科普、行业落地的实用指南……这个假期，不妨用阅读打开视野，在书籍的陪伴下把握人工智能的现在与未来。

如果我们真的能创造出比人类更强大的智能，它是否还能受人类控制？事实上，马斯克持续关注着「AI 可能导致人类命运的终结」这一尖锐话题。人工智能领域的权威学者 Stuart Russell 在《人类兼容》（Human Compatible）一书中探讨了 AI 安全与人类的未来关系。Russell 在书中提出了提出了「人类兼容」的智能观，认为未来 AI 应改善现有的目标设定模式，确保能够真正服务于人类整体利益。

这本书被认为是 AI 安全领域的里程碑式科普，在学术界引发了不少后续研究和讨论，其中关于「人类价值对齐」的论述，如今几乎已成为欧美政策中的常用概念。前世界首富比尔·盖茨也曾在推荐书单中称赞这本著作清晰易懂，《纽约时报》《卫报》《金融时报》等媒体则普遍给出正面评价，认为它兼具了技术洞见与大众理解。

在《生命3.0》（LIFE 3.0）中，麻省理工学院教授 Max Tegmark 探讨了确保技术进步与人类未来目标保持一致的可行路径。他在书中提出「生命 1.0、2.0、3.0」的进化阶段：1.0 是基因驱动的生物，2.0 是文化驱动的人类，3.0 则是由人工智能塑造的未来生命形态。从乐观的「繁荣乌托邦」，到悲观的「技术独裁」，作者强调了人类需要提前思考并塑造多样化未来。这也是马斯克书单中鲜有持「人工智能造福人类未来」观点的书目。

书中跨越物理学、哲学、伦理学与计算机科学，既有科学严谨性，又充满未来想象力，被誉为“思考 AI 与人类未来关系的入门必读书”。该书曾在跻身《纽约时报》畅销书排行榜长达两周，并被美国前总统奥巴马列入「2018 年最佳书籍」榜单。

马斯克曾多次表示，人类需要对 AI 格外小心，「AI 可能比核武器更危险」，牛津大学哲学家 Nick Bostrom 撰写的《超级智能》（Super Intelligence）也因此进入他的阅读书目。这本书几乎奠定了 AI 风险研究的学术基础，作者从哲学与未来学的角度，分析了「全脑模拟」「人工进化」等多种可能的技术路线，并提出了「智能爆炸」的假设，认为机器开始自我优化后，可能在极短时间内远超人类。

除马斯克之外，比尔·盖茨、霍金等科技领袖都公开推荐过此书。该书曾进入《纽约时报》畅销书榜单，《卫报》《经济学人》等媒体则认为它推动了 AI 风险问题走向主流。

对科技创业者而言，跨界思考本身就是推动 AI 和其他前沿技术的重要动力。相对于马斯克对人类命运的高瞻远瞩，OpenAI 创始人 Sam Altman 似乎更青睐于思考物理世界的底层运行逻辑。Sam Altman 的精选书单中有加州理工学院教授 Paul M. Bellan的《等离子体物理学基础》，该书系统讲解了等离子体的运动、波动、磁场作用等基本原理，是物理学经典教材。

目前，该书译本在全球范围内高校广泛使用。同时，由于作者在书中兼顾了理论和实验的呈现，非常适合跨专业学习者阅读。

除了宇宙运行的底层逻辑，Sam Altman 也热衷于了解如何在创业阶段快速打造高估值公司。他认为，对于任何有兴趣了解快速增长战略，并希望将一家企业从初创企业一跃成为全球巨头的人来说，雷德·霍夫曼 (Reid Hoffman) 著《闪电式扩张》(Blitzscaling)都是必读之作。作者提出了一个极具争议但又影响深远的概念：在新兴市场中，速度往往比效率更重要，企业在面对机会窗口时，必须不惜牺牲短期效率以最快的速度抢占市场份额和用户规模。

在硅谷，这本书和「闪电式扩张」概念一度被奉为创业圣经。

《天才制造者》（Genius Makers）是一部科技新闻式的作品，讲述了 Google、Facebook 等科技巨头在 AI 崛起过程中的关键人物和事件。作者 Cade Metz 是《纽约时报》科技记者，他通过大量采访，勾勒出 Geoff Hinton、Yann LeCun、Demis Hassabis 等「AI 三巨头」的故事，以及围绕深度学习的突破如何改变科技格局。

在媒体、书评、科技圈的讨论里，这本书常被推荐给希望理解近代 AI 进展与竞争格局的读者，无论是刚刚接触 AI 的行业小白，还是想要回顾行业发展的入门者，这本书都是推荐阅读的不二选择。

科技小白想要零基础看懂、用懂 AI，清华大学出版的《机器学习》是不错的入门级实操指南。周志华教授的《机器学习》是国内的机器学习经典教材之一，系统介绍了监督学习、无监督学习、集成方法、神经网络等核心方法，并辅以数学推导和案例分析。

尽管是学术教材，但写作风格相对清晰，配合大量插图与例题，适合具备一定基础的读者循序渐进学习。《机器学习》在豆瓣的评分高达 9.1，在内页广受认可，是了解 AI 工具与算法背后逻辑的权威之作。

作为在中美科技界都有深厚积累的投资人和科技领袖，李开复在《AI·未来进行式》中详细比较了中美在 AI 技术与产业落地上的差异：中国在数据和应用场景上有巨大优势，而美国则在基础研究和技术突破上领先。该书不仅涵盖医疗、教育、金融等行业的应用前景，还讨论了人工智能对就业和社会结构的冲击，对于希望了解 AI 全球产业格局的读者来说是不错的参考。

刘慈欣、微软 CEO Satya Nadella 都曾推荐过这本书。2021 年，此书的英文版曾被 The Wall Street Journal、The Washington Post、Financial Times 等媒体评为年度推荐书目之一。

在 AI 席卷全球的当下，大数据与人工智能已经逐渐勾勒出未来的科技蓝图。计算机博士吴军撰写的《智能时代》紧扣「大数据 + 人工智能」的核心主题，讲述了机器学习、神经网络等关键原理，同时结合产业发展与社会应用，解释 AI 如何重塑金融、医疗、教育、交通等行业。

对于希望快速理解 AI 背景和大趋势的读者，这本书既是入门读物，也是思考未来的参考指南。

Mariya Yao  撰写的《应用人工智能：商业领袖实用手册》（Applied Artificial Intelligence: A Handbook for Business Leaders）是专为企业决策者和管理者准备的。作者有意避开了过多的技术细节，重点讲述如何在企业内部落地 AI，提供了从需求识别、数据准备到团队建设、项目实施的完整流程，还穿插了多家公司的真实案例。

《应用人工智能》在亚马逊上获得了 4.6 星的高分。而 Goodreads 上的读者则普遍认为，这本书足以作为商业领导者理解 AI 的起点。

以上是 HyperAI超神经本次推荐的书单，欢迎大家在评论区多多交流阅读收获～