编者按：4月27日至5月5日是中国传媒大学春季读书周，融媒体中心联合研究生院策划推出“中传春季读书周｜博导带你读书”系列推送，邀请学校“文、工、艺、管”等学科博士生导师推荐经典和前沿著作，引导师生探索AI+社会、AI+传媒等领域，积极营造浓厚的读书氛围。
推荐人简介
沈浩，中国传媒大学教授，博士生导师，媒体融合与传播国家重点实验室大数据首席科学家，国家舆情实验室执行主任、首席科学家；中国市场信息调查业协会副会长。擅长大数据挖掘、人工智能、复杂网络分析、空间网络分析、数据可视化、舆情分析和社会计算等研究领域。著有《数据展现的艺术》等著作以及几十篇学术论文，被国家信息中心评为2017年中国十大最具影响力大数据领域学者。
《预知社会——群体行为的内在法则》
书籍简介
书评
读者普遍认为《预知社会——群体行为的内在法则》是一本非常奇妙且富有洞见的书。虽然内容具有较强的学术性，却能以不枯燥的方式呈现，使得读者能够顺畅地阅读并理解复杂的社会物理学概念。书中结合了大量设想、实验和结果，虽然涉及众多人名，但核心观点和理论依然清晰。有读者提到，通过阅读这本书，他们对社会心理学有了更深的认识，尤其是如何预测和理解社会群体行为。
《预知社会——群体行为的内在法则》是一本推荐给对社会科学、群体行为、以及物理学与社会科学交叉领域感兴趣的读者的书籍。它不仅适合学术研究者，也适合一般读者，尤其是那些对理解社会动态和人类行为模式感兴趣的人。书中跨学科的视角和深入浅出的解释，使其成为理解社会复杂性的重要读物。
《预知社会——群体行为的内在法则》一书中对“涌现”（emergence）的解释涉及了复杂系统中个体行为如何自发地组织成集体行为的现象。涌现是一个重要的概念，因为它说明了即使在没有中央控制的情况下，大量个体的相互作用也能产生有序的集体模式和行为。
以下是涌现概念在书中的几个关键点：
1. 无序中的秩序：尽管个体行为可能是随机和不可预测的，但当个体数量增多时，群体行为会展现出一定的规律性和模式。
2. 集体现象：涌现现象通常与集体行为有关，如鱼群游动、鸟群飞行或人类社会中的群体动态。
3. 非线性动力学：涌现行为往往是非线性的，意味着系统中的微小变化可以通过相互作用产生不成比例的大影响。
4. 临界状态：在某些情况下，系统达到一个临界点时，小的扰动可以触发整个系统行为的显著变化。
5. 自组织：涌现通常与自组织过程相关，其中系统内的个体遵循简单规则，但整个系统表现出复杂的集体特性。
6. 相互作用：个体之间的相互作用是涌现现象的关键驱动力，这些相互作用可以是社会联系、经济交易或政治联盟。
7. 模式识别：通过分析涌现的模式，研究者可以识别出社会行为背后的潜在规则和结构。
8. 预测与设计：了解涌现现象可以帮助我们更好地预测社会趋势，并指导我们如何设计出更有效的社会结构和政策。
《人工智能：一种现代方法》（上下册）
书籍简介
《人工智能：一种现代方法》是由伯特兰·罗素（Stuart Russell）和皮特·诺维格（Peter Norvig）合著的人工智能经典之作，全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践。全书内容丰富，涵盖了从搜索算法、知识表示、推理、规划、机器学习到自然语言处理等多个方面。
书评
1. 系统性：书籍以统一的风格将人工智能的理论和实践相结合，真正做到理论和实践相辅相成。
2. 全面性：作为该领域的权威教材，涵盖了人工智能的基础、问题求解、知识推理与规划等经典内容，同时包括不确定知识与推理、机器学习、通讯感知与行动等专门知识。
3. 易读性：文字阐述深入浅出，适合初学者和有一定经验的读者，能够满足不同层次读者的需求。
4. 实用性：书中的算法和理论不仅具有坚实的理论基础，同时也贴近实际应用，具有很强的操作性和实用性。非常适合博士生在进行人工智能领域的研究时阅读和参考。
5. 更新性：新版在旧版的基础上进行了大量更新，反映了人工智能领域的最新进展，如深度学习等。
6. 学术界推荐：被世界各地的大学广泛采用为教材，包括MIT、CMU、Stanford等顶尖学府，是人工智能领域的经典之作。
7. 实践界推荐：适合希望提高计算系统设计水平的专业人士，对于参加信息学奥林匹克竞赛和ACM程序设计竞赛的选手及其教练员也具有参考价值。
8. 专家评价：多位领域内专家推荐，认为本书是人工智能领域的核心专业书籍，对于科研人员和从业者是必读之作。
这是一本全方位探索人工智能领域的“大书”，不仅详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了各个研究方向最前沿的进展，是高等院校本科生和研究生的首选教材，也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。
统筹｜尚新英 张 磊
编辑｜章磐石 黄俊柏
责编｜刘 怡 申皓文
