前言 这是一本写给对概率统计及应用有兴趣的非专业读者的书，目的是帮助他们理解高科技发展中概率统计等概念的意义。本书写作中以悖论、谬误，以及一些饶有趣味的数学案例作先导，引起读者的兴趣和思考，在解答问题的过程中讲述概率论中的基本知识和原理及其在物理学、信息论、网络、人工智能等技术中的应用。书中介绍的著名趣味概率问题包括赌博点数分配问题、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、博士相亲、中国餐馆过程等。通过讨论这些简单有趣的例子，让读者了解概率统计中的重要概念，诸如随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习、判别型和生成型，等等。 针对概率论，有法国牛顿之称的拉普拉斯（1749—1827）曾说：“这门源自赌博机运之科学，必将成为人类知识中最重要的一部分，生活中大多数问题，都将只是概率的问题。” 两百多年之后的当今文明社会，证实了拉普拉斯的预言。这个世界充满了不确定性，作为数学领域的一个重要分支，概率的基本概念早已渗透到人们的工作和生活中，小到人人都可以买到的彩票，大到如今热度不减的各种大数据，还有近年来突飞猛进的人工智能技术，包括打败人类顶级围棋手的“阿尔法狗”、自动车辆使用的“深度机器学习”算法、代表人工智能突破里程碑的ChatGPT等，都与概率论密切相关。 因此，人人都有必要学点概率论，了解概率与统计有哪些基本理论。世界是随机的吗？它们是如何被应用到现代科学及人工智能中的？然而，因涉及复杂的数学计算等问题，这个领域使公众望而生畏。本书旨在尽可能地跳出数学公式，用平铺直叙的方式将概率与统计中一些艰深的概念转为公众更容易理解的实际案例。 历史启迪思考，阅读使人受益。概率论本来就是从多种赌博游戏中诞生的，因此，本书第1章从概率论的诞生历史开始，继而通过介绍经典概率论中几个著名悖论，让公众了解大数定律、中心极限定理、贝叶斯定理…