互联网时代的经济发展，高度依赖大型数据库。基于这样的认识，美国统计学家尼克·波尔森和詹姆斯·斯科特提出了“人工智能商”概念，撰写了《人工智能商》（民主与建设出版社，2020年10月）这部科普作品。

　　他们认为，人工智能并不等于机器人，而应该把它看成一种算法。因为，几乎每个人工智能系统都会遵循“算法管道”模式，如果把芯片、大量数据、云计算以及科学家的优秀思想四种整合在一起，就会发现，用人工智能解决实际问题的需求和能力将出现爆炸式增长。他们说，要克服“人工智能焦虑”，乐观看待人工智能的未来。拥有更高的“人工智能商”，才能更好地理解思想与技术的结合可以使人类变得多么优秀。

　　他们还认为，人工智能并不是新鲜事物，相关的重要思想其实很古老，至少存在了数百年。该书的内容，就是介绍7名历史人物及其重要思想。在他们看来，这些故事及其背后的思想可以告诉我们为什么智能机器需要聪明人，为什么聪明人需要智能机器。

　　那么，都是些什么样的人物和故事呢？

　　亚伯拉罕·瓦尔德，在第二次世界大战期间，他的团队做了关于美军飞机失踪的调查，提出了飞机个性化存活建议，指出了幸存者偏差问题及其解决方案，即“幸存推荐系统”。

　　亨利埃塔·莱维特，对于恒星图像逐张研究了几年，最终在1912年发现了科学家此前不知道的1777个脉动变星。莱维特在研究中发现了一个预测规则。

　　约翰·克雷文，深海搜寻失踪物体领域的顶级专家，这个领域需要考虑许多未知变量。克雷文团队采用的是贝叶斯搜索，这种方法产生于第二次世界大战时期，盟军据此找到并定位了德国U型潜艇。不过，它的起源可以追溯到18世纪50年代诞生的贝叶斯规则。

　　格蕾丝·霍普，软件女王，在20世纪中叶开启了编程语言革命。

　　艾萨克·牛顿，这位大科学家还是英国皇家铸币厂历史上最优秀的波动性监督员。

　　南丁格尔，作为护理改革的现实榜样，她的贡献还包括对克里米亚战争医疗数据进行了分析，发明了新的统计图（极区图，或叫鸡冠图）。

　　作者具有高超的叙事能力，从过去的历史切入讲起，然后，描述这些概念萌芽之后的发展历程，包括现在的研究成果和未来的大致趋势。我们领略了人工智能和大数据作为科技力量的壮大及其改变世界的能力。如何拥有更高的人工智能商？正如作者所言，它现在已经出现了，未来还会越来越普遍。同时，我们要警惕，人工智能不是“人”，更不是“超人”，它是算法，只是算法，没有生命意识，仅此而已。