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滦南县，河北省财政直管县 [1]  ，隶属河北省唐山市，位于河北省东北部，南临渤海，背靠京津，县域面积1482.6平方千米。 [2]  滦南县属暖温带半湿润季风型大陆性气候区， [3]  辖16个镇、1个街道 [4]  县政府驻友谊路街道。 [5]  截至2017年末，滦南县户籍总人口571357人。 [3] 

唐开元二十八年（740年），设马城县，1963年，恢复滦南县建置。 [2]  县境内唐港高速公路、沿海高速公路横亘东西，迁曹铁路、坨港铁路、滦海公路、迁曹公路、水曹铁路、迁曹髙速纵贯南北。 [3]  县境内有北河公园、潘家戴庄惨案纪念馆等旅游景点。 [6-7] 

2017年12月13日，滦南县获评第一届河北省文明县城。 [8]  2019年2月2日，被文化和旅游部命名为2018-2020年度“中国民间文化艺术之乡”。 [9]  2020年7月，全国爱卫会确认滦南县为2019年国家卫生县城。 [10] 

2018年，滦南县地区生产总值370亿元，比上年增长7%；固定资产投资201.6亿元，同比增长12.5%；公共财政预算收入12.66亿元，同比增长15%。

观察这两幅图，容易发现：5个词在两个向量空间中的相对位置差不多，这说明两种不同语言对应向量空间的结构之间具有相似性，从而进一步说明了在词向量空间中利用距离刻画词之间相似性的合理性。

不同语言在这个向量空间中有很多相似之处。这意味着两种语言的转换过程类似于两个向量空间的转换过程。这就把翻译从语言问题转成了数学问题，即寻找将一个向量空间映射到另一个向量空间的线性变换。为此，可以采用由专业人士编辑的小型双语词典，通过对比两种语言的对应词语语料集来求得这个线性变换。接下来就简单了，把变换运用到更大的语言空间中，即可得到任何一个词的对应词。尽管Tomas Mikolov方法很简单，但是非常有效，英语和西班牙语之间词语翻译的准确率能接近90%。这种方法可以用来拓展和提炼现有词典，甚至可以查找这些词典中的错误。而且谷歌这个团队的确在一个英语-捷克语词典中发现了大量错误。

值得注意的是，word2vec通过一个词和它周围词的关系把词这种离散符号向量化，并在向量表示中体现符号的语义，这种思想的应用并不限于自然语言这种符号序列。只要在某种特定结构（序列、树、网络等）里结点和周围的结点形成某种关系，都可以把结点看成自然语言中的“词汇”符号，用类似的方法处理。事实上，已经有学者把word2vec的词嵌入方法用于社交网络的分析，取得了很好的效果，相关研究已发表在2014年的ACM SIGKDD国际会议上。

展望未来

深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理这些领域的能力已经接近或达到人类的水平，使机器像我们人一样能“看”，能“听”，能“说”。除此以外，我们更希望深度学习在普通人类不擅长的信息处理领域大显神威，小到天气预测、股票预测，大到历史和社会的发展态势分析和预测，甚至科学知识的发现（例如用深度学习方法发现新的数学或物理定律）。我认为在这些领域获得突破的意义更大，因为人工智能的终极目标不是模仿人类，而是超越人类。

1. McCulloch W S, Pitts W H. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5:115-133.

2. Minsky M, Papert S. (1969). Perceptrons. MIT Press, Cambridge, MA.

3. Rumelhart D, Hinton G, Williams R. (1986). Learning internal representations by error propagation. In Parallel Distributed Processing, chapter 8. MIT Press, Cambridge, MA.

4. Cortes C, Vapnik V. (1995). Support-vector networks. Machine Learning 20 (3): 273.

5. Hinton G E, Salakhutdinov R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, 313(5786), 504–507.

6. Bengio Y, Lamblin P, Popovici D, et al. (2007). Greedy layer-wise training of deep networks. In NIPS'2006.

7. Dahl G E, Yu D, Deng L, et al. (2012). Context-dependent pre-trained deep neural networks for large vocabulary speech recognition. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 20(1), 33-42.

8. Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. In NIPS'2012.

9. LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, et al. (1998b). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278–2324.

10. Bengio Y, Ducharme R, Vincent P, et al. (2003). A neural probabilistic language model. JMLR, 3, 1137-1155.

11. Mikolov T, Sutskever I, Chen K, et al. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. In NIPS'2013.

12. Mikolov T, Sutskever I, Chen K, et al. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. In NIPS'2013.

13. Mikolov T, Le Q V, Sutskever I. Exploiting Similarities among Languages for Machine Translation. arXiv, 2013.

《科学的极致：漫谈人工智能》既有科学的严谨性，又不乏趣味性，以通俗的语言和生动的示例将科学之美展现得淋漓尽致，有助于读者开阔视野，培养创造性思维和批判性思维，激发进一步探索科学的兴趣。

适合所有对人工智能感兴趣的科学爱好者阅读。

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