AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界

導讀 一場沉默的改變正在發生
推薦序 「暗知識」和現代社會
寄語

01 橫空出世—暗知識的發現
·    驕傲的人類
·    天才的哽咽
·    機器發現了人類無法理解的知識
·    理性主義和經驗主義之爭
·    知識的生物學基礎—神經元連接
·    可表達的「明知識」
·    只可意會的「默知識」
·    既不可感受也不能表達的「暗知識」

02 榨取數據—機器能學會的知識
·    機器學習明知識
·    類推學派—機器學習默知識
·    機器發現暗知識

03 神經網路—萃取隱蔽相關性
·    從感知器到多層神經網路
·    神經網路模型：滿是旋鈕的黑盒子
·    霧裡下山：訓練機器模型
·    Alpha Go 的「上帝視角」
·    局部最優：沒到山底怎麼辦
·    深度學習—化繁為簡
·    化整為零的卷積神經網路
·    處理序列資訊的迴圈神經網路
·    AlphaGo 與強化學習
·    神經網路悖論
·    神經網路五大研究前沿
·    深度學習的局限性

04 逐鹿矽谷—AI 產業爭霸戰
·    最新技術巨浪
·    AI突破三要素
·    金字塔形的產業結構
·    產業的皇冠：演算法
·    技術制高點：晶
·    生態大戰—程式設計框架的使用和選擇
·    開源社區與AI 生態
·    亂世梟雄
·    大衛和哥利亞
·    AI的技術推動力
·    AI與互聯網的三個區別

05 颶風襲來—將被顛覆的行業
·    自動駕駛顛覆移動—10萬億美元的產業
·    醫療與健康—世界上最有經驗的醫生
·    智慧金融將導致一大批白領、金領失業
·    智能時代萬物皆媒，人機協作時代已經來臨
·    智慧城市—「上帝視角」的城市管理
·    重複體力勞動者將被機器人全面替代
·    打通巴別塔—黑天鵝殺手級應用
·    全方位衝擊

06 暗知識神蹟—機器能否超越人類
·    基於深度學習的AI本質
·    科研加速
·    唐詩高手
·    真假梵谷
·    下一場空戰
·    群體學習和光速分享
·    人類哪裡比機器強
·    人機融合

07 「神人」與「閒人」—AI 時代的社會與倫理
·    誰先失業
·    孩子該學什麼
·    AI時代的新工種
·    新分配制度：無條件收入還是無條件培訓
·    貧富懸殊解決之道：民間公益
·    權力再分配
·    是否該信任機器的決定
·    數據如何共享
·    自尊的來源
·    機器會產生自我意識嗎

結語 人類該怎麼辦
致謝

附錄1：一個經典的5 層神經網路LeNet-5
附錄2：迴圈神經網路RNN 和長- 短時記憶網路LSTM
附錄3：CPU、GPU 和TPU
附錄4：機器學習的主要程式設計框架
參考文獻
 

作者簡介



王維嘉

　　美國史丹佛大學博士，矽谷風險投資公司CEG Ventures的創始合夥人，曾於史丹佛大學師從人工智慧鼻祖之一、美國國家工程院院士伯納德．威德羅（Bernard Widrow）教授。

　　他在矽谷學習、工作、創業、投資超過30年，擁有十幾項美國基礎專利，開發了世界上第一台手持互聯網終端機器，是全球移動互聯網的佈道者和踐行者。目前仍於矽谷專注投資人工智慧，每年調查研究及訪問全球上千家高科技創業公司，大學和研究機構。曾受邀在鳳凰衛視、中國大陸證監會、深圳市政府等就人工智慧進行主題演講，反應熱烈。