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暗知识:机器认知如何颠覆商业和社会

图书分类: 科普
作者中文名: [美]王维嘉
ISBN: 9787508692982 商品编号: 750869298
出版日期: 2019-03-01 上架时间: 2019-05-07
出版社: 中信出版社 季度推荐:
关键词: 科普 暗知识 商业
适合阅读人?#28023;?/th> 全员
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定价:¥58.00会员价:¥52.20

天翼观点

一本书读懂“暗知识?#20445;?#37325;构知识版图,甄别AI核心技术,掌握机器认知时代的投资、就业法则。

内容简介

AlphaGo战胜了世界围棋冠军,但无论是聂卫?#20132;?#26159;设计AlphaGo的谷歌工程师都无法理解AlphaGo为什么这样走棋,这就是人工智能中令人困惑的“不可解?#25176;?rdquo;问题。作者从这个问题出发,发?#33267;?#19968;类全新的知识——“暗知识”。 一直以来人类的知识可以分为两类:“明知识”和“默知识”。明知识就是那些可以用语言、文字或公式清晰表达和描述的知识;默知识则是个人在感觉上能把握但无法清晰描述的知识,也即我们常说的“只可意会,不可言传”的那类知识。今天,人工智能突然发掘出了人类既无法感受又无法表达和描述的暗知识—隐藏在海量数据中的万事万物间的关系。本书介绍了机器学习五大流派从数据中挖掘暗知识的方法以及各自?#35270;?#30340;领域,尤其是神经网络的基本工作原理和目前在商业上应用最广泛的几?#20013;?#24577;。同时着重讨论了暗知识对商业和社会的直接影响,比如哪些行业将面临机器认知的颠覆,在不同行业里有哪些投资机会和陷阱。本书最后介绍了目前还没有商业化的,但可能更深刻影响我们的一些神奇的人工智能应用,以及人工智能会在多大程度上取代人的工作,造成哪些社会问题,如何让下一代做好准备?#21462;?/p>

作者简介

[美]王维嘉

中国科技大学学士和硕士,美国斯坦福大学博士。曾在斯坦福大学师从人工智能鼻祖之一、美国国家工程院院士伯纳?#38534;?#23041;德罗教授。在硅谷学习、工作、创业、投资超过30年,拥有十几项美国基础专利,开发了世界上第一台手?#21482;?#32852;网终端,是全球移动互联网的布道者和践行者。目前在硅谷专注投资人工智能,每年调研全球上千家高科技创业公司,访问世界学和研究所。曾受邀在凤凰卫视、中国证监会、深圳市政府等就人工智能进行演讲,反响强烈 。

他是硅谷风险投资公司 CEG Ventures 的?#35789;?#21512;伙人,也是中国企业家论?#24120;?#20122;布力)?#35789;?#32456;身理?#38534;?#20013;国企业研究所?#35789;?#29702;事长、欧美同学会2005委员会共同?#35789;?#20154;和第三届理事长、中国企业?#19968;?#20445;协会(阿拉善)?#35789;?#32456;身会员,以及数字中国共同?#35789;?#20154;常务理?#38534;?

图书目录

导读

序言 “暗知识”和现代社会

寄语

第一章? 横空出世——暗知识的发现?

?#26223;?#30340;人类

天才的哽咽

机器发?#33267;?#20154;类无法理解的知识

理性主义和经验主义之争

知识的生物学基础——神经元连接

可表达的“明知识”

只可意会的“默知识”

既不可感受也不能表达的“暗知识”

第二章? 榨取数据——机器能学会的知识?

机器学习明知识

类推学派——机器学习默知识

机器发现暗知识

第三章? 神经网络——萃取隐蔽相关性?

从感知器到多层神经网络

神经网络模型:满是旋钮的黑盒子

雾里下山:训练机器模型

AlphaGo 的“上帝视角”

局部最优:没到山?#33258;?#20040;办

深度学习——化繁为简

化整为零的卷积神经网络

处理序?#34892;?#24687;的循环神经网络

AlphaGo 与强化学习

神经网络悖论

神经网络五大研究前沿

深度学?#26263;?#23616;限性

第四章? 逐?#26500;?#35895;——AI产业争霸战?

最 新 技 术 巨浪

AI 突破三要素

金字塔形的产业结构

产业的皇冠?#26680;?#27861;

技术制高点?#30418;?#29255;

生态大战——编程框架的使用和选择

开源社区与 AI 生态

乱世枭雄

大卫和哥利亚

AI 的技术推动力

AI 与互联网的三个区别

第五章? 飓风袭来——将被颠覆的行业?

自动驾驶颠覆出行——10 万亿美元的产业

医疗与健康——世界上最有经验的医生

智能金融将导致一大批白领、金领失业

智能时代万物皆媒,人机协作时代已经来临

智慧城?#23567;?#19978;帝视角”的城市管理

重复体力?#25237;?#32773;将被机器人全面替代

打通巴别塔——黑天鹅?#31508;?#32423;应用

全方位冲击

第六章? 暗知识神迹——机器能否超越人类?

基于深度学?#26263;?AI 本质

科研加速

唐诗高手

真假凡·高

下一场空战

群体学习和光速分享

人类哪里比机器强

人机融合

第七章? “神人”与“闲人”——AI?时代的社会与伦理?

谁先失业

孩子该学什么

AI 时代的新工种

新分配制度?#20309;?#26465;件收入还是无条件培训

贫富悬殊解决之道?#22909;?#38388;公益

权力再分配

是否该信任机器的决定

数据如何共享

自尊的来源

机器会产生自我意识吗

结束语? ?人类该怎么办

致谢?

附录 1:一个经典的5层神经网络LeNet-5

附录 2:循环神经网络RNN和长—短时记忆网络 LSTM

附录 3:CPU、 GPU 和 TPU

附录 4:机器学?#26263;?#20027;要编程框架

参考文献

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