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暗知识:机器认知如何颠覆商业和社会电子书

作者曾师从人工智能鼻祖之一,美国国家工程院院士伯纳德·威德罗教授。作者在硅谷创业投资30余年,对中美的创新机制有深的了解和切身体会,多年来访问调研数百家硅谷和中国的前沿公司,触*大学的前沿技术,从大量的实践中提炼出自己对行业的分析和判断。作者曾经准确预测了移动互联网的发展趋势,在本书中对人工智能的商机也有详细描述,不想被人工智能淘汰的人一定要读这本书。

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作       者:(美)王维嘉

出  版  社:中信出版社

出版时间:2019-04-01

字       数:17.2万

所属分类: 经管/励志 > 经济 > 经济学理论

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“AlphaGo”战胜了世界围棋,但无论是聂卫平还是设计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“不可解释性”问题。作者从这个问题出发,发现了一类全新的知识——“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、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适用的领域,尤其是神经网络的基本工作原理和目前在商业上应用广泛的几种形态。同时着重讨论了暗知识对商业和社会的直影响,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等。   这是人工智能的国民读本。人工智能是继互联网后的又一科技革命浪潮,与我们每个人的未来命运休戚相关,不应该是少数人的专利。王维嘉博士用“暗知识”这把钥匙,为我们启了人工智能时代的大门,让人工智能不再高冷,轻松易读,通透易懂。赶紧这本书,让我们一起拥抱人工智能<br/>【推荐语】<br/>    1.新知识——本书首次提出“暗知识”这一新概念,这不仅是一场人工智能领域的科技革命,更是一场认知革命。本书教你重构知识版图,甄别AI核心技术。 2.破纪录——作者在得到App直播一小时销售5000本书,破了得到直播首发电子书的记录。 3.  双硬核——作者兼具研究者和投资者双重身份,既能保证学术严谨,又经手过大量投资项目。作者在硅谷创业投资30余年,对中美的创新机制有深的了解和切身体会,多年来访问、调研数百家硅谷和中国的科技公司,触权威的前沿技术,从大量的实践中提炼出自己对行业的分析和判断,并全部写到了本书里,实用性非常强。 4.强预测——作者曾经准确预测了移动互联网的发展趋势,在本书中对人工智能未来的泡沫和商机也有详细描述和预测。人脸识别、自动驾驶、芯片研发、精准医疗。。。。。。哪些领域和技术适合投资和创业,哪些是充满破绽的泡沫?基本的判据就是三个:*,这个行业是不是产生大量的数据;第二,大量的数据里是不是包含复杂的关系;第三,这个行业是不是有钱。读懂暗知识,免于被割韭菜。 5.  不蒙圈——本书用通俗易懂的话语和工作生活中的真实例子教你理解人工智能领域里那些高深词汇,再也不会弄混深度学习、机器学习、监督学习、神经网络、蒙特卡洛算法。。。。。。任何一个高中学历以上的人,如果看不懂这本书,就是作者的失败。 6.你是否不想被替代——机器学会的暗知识对未来我们的就业和生活都将带来重大影响。虽然很多工作将被替代,但同时又会出现新的就业机会,如果不想被人工智能替代,请你读读这本书,为迎机器认知时代做好准备。    <br/>【作者】<br/>王维嘉,斯坦福大学电气工程系博士,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德·威德罗教授。王维嘉博士是数字信号处理、人工智能、移动网络专家,拥有12项可穿戴计算、移动互联领域的美国发明专利。曾任美国太平洋贝尔光纤宽带设计,蜂窝数据公司移动网络架构师,英特威尔可穿戴计算高级研究员;他在硅谷创办美通无线,发出世界上个无线互联网终端和基于TCP/IP的无线网络。 同时也是硅谷风险投资公司CEG Ventures创始管理合伙人。他先后参与创办多家中国企业家组织,是中国企业家论坛创始终身理事、数字中国/中国IT互联网峰会创始常务理事,欧美同学会2005委员会共同创始人第三届理事长,阿拉善企业家生态协会创始终身会员第三届副会长。深圳市政府互联网高级顾问,深圳市“功勋人物”。<br/>
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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

骄傲的人类

天才的哽咽

机器发现了人类无法理解的知识

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:没到山底怎么办

深度学习——化繁为简

化整为零的卷积神经网络

处理序列信息的循环神经网络

AlphaGo 与强化学习

神经网络悖论

神经网络五大研究前沿

深度学习的局限性

第四章 逐鹿硅谷 ——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:算法

技术制高点:芯片

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

智慧城市——“上帝视角”的城市管理

重复体力劳动者将被机器人全面替代

打通巴别塔——黑天鹅杀手级应用

全方位冲击

第六章 暗知识神迹 ——机器能否超越人类

基于深度学习的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:无条件收入还是无条件培训

贫富悬殊解决之道:民间公益

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 机器学习的主要编程框架

参考文献

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