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



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導讀



一場沉默的改變正在發生



　　一直以來人類的知識可以分為兩類：「明知識」和「默知識」（Tacit Knowledge，又稱隱性知識或內隱知識）。明知識就是那些可以用文字或公式清晰描述和表達出來的知識。默知識則是個人在感覺上能把握但無法清晰描述和表達的知識，也即我們常說的「只可意會，不可言傳」的那類知識。人類發明文字以來，積累的知識主要是明知識，因為只有明知識才可以記錄和傳播。直到大約70 年前，人類才意識到默知識的存在。今天，人工智慧，特別是其中的一個重要流派—神經網路，突然發現了海量的、人類既無法感受又無法描述和表達的「暗知識」—隱藏在海量資料中的相關性，或者萬事萬物間的隱蔽關係。這些暗知識可以讓我們突然掌握不可思議的「魔力」，能夠做很多過去無法想像的事情。本書就是要清楚闡述機器學習發掘出了什麼樣的暗知識，為什麼機器能夠發現這些暗知識，以及這些暗知識對我們每個人會有什麼影響。



　　本書分為三個部分。第一部分包括第一、二、三章，其中第一章裡我們發現AlphaGo（阿爾法圍棋）給我們帶來的最大震撼是人類完全無法理解機器關於下棋的知識。這個發現迫使我們重新審視人類對於「知識」的所有觀念。這一章回顧了2500 年來人類所熟悉的明知識和直至大約70年前才注意到的默知識。近幾十年的腦神經科學的研究成果讓我們對知識的本質有了更清楚的認識, 也回答了為什麼人類既無法感受，也無法理解機器發現的那些暗知識。這一章還分析了明知識、默知識和暗知識之間的區別，討論了為什麼暗知識的總量將遠遠超過人類能掌握的所有知識。



　　第二章介紹了機器是怎樣學習的，能學習哪些知識，同時介紹了機器學習的五大流派以及各流派從資料中挖掘知識的方法。



　　第三章則重點介紹了目前機器學習中最火的神經網路，包括神經網路的基本工作原理和目前在商業上應用最廣的幾種形態，以及各自適用的領域。有了這些基礎就可以判斷AI（人工智慧）在各個行業的商業機會和風險。也只有理解了這些原理，才能真正理解暗知識的特點。為易於閱讀和照顧不同讀者的需求，在這一章中我們儘量用通俗的語言解釋這些工作原理，而把精確的技術原理介紹放在附錄裡。



　　第二部分（第四、五章）討論了AI 對商業的影響。我們將看到機器發掘出來的暗知識對我們生活的直接影響。對於想把握AI 商業趨勢的讀者來說，這部分的內容至關重要。其中，第四章描述了當前的AI 產業生態，第五章詳盡探討了哪些行業將面臨AI 的顛覆，以及在不同行業的投資機會和陷阱。



　　第三部分（第六、七章）的內容是AI 對未來和社會的影響。第六章重點討論目前還沒有商業化的，但可能更深刻影響我們的一些神奇的AI 應用。第七章討論了機器和人的關係：機器能在多大程度上取代人的工作，會造成哪些社會問題（例如大面積失業）。



　　這兩章的主要目的是「開腦洞」，探討那些我們今天可能還看不到的更深遠的影響。本章也試圖回答人類的終極恐懼：機器人最終會控制人類嗎？ 本書的各個章節前後連貫，但也可以跳著讀，對於那些只對商業感興趣的讀者，可以跳過第二、三章直接讀第四、五章。



　　筆者在美國史丹佛大學讀博士期間做過人工智慧研究，後來在矽谷和中國創辦高科技公司，目前在矽谷專注於投資人工智慧。每年訪問調研上千家矽谷和中國的科技公司，接觸頂級大學最前沿的研究，這些都有助於筆者從大量的實踐中提煉出自己對行業的原創的分析和洞見，而不是人云亦云。



　　筆者長期對人類如何獲得知識感興趣，在投資、研究和寫作AI 的過程中，發現了暗知識這樣一個人類以往未曾發現的領域。這個概念的提出一定會引起爭議，筆者歡迎讀者的批評並期待在批評和討論中進一步深化在這方面的認識。



　　本書的目標讀者是企業和政府工作人員及其他知識階層，包括學生。暗知識對人類的影響剛剛開始。從暗知識這個新視角出發，可以更深刻地理解這次AI 巨浪。這波巨浪可能超過互聯網，許多行業都會深受影響。本書希望能回答「AI 對我的行業和職業會有什麼影響」。只有把AI的技術、趨勢和應用深入淺出地講清楚，讀者才可能舉一反三，理解AI 對自己的影響。本書從筆者自己的投資實踐出發，希望能為在AI 時代進行投資提供一些參考。在AI 颶風裡泥沙俱下，魚龍混雜，會有大量的炒作，讀完本書可以幫助讀者辨別真偽，不會被輕易唬住。在今後5到10年，不論是風險投資/ 私募股權投資還是在公開股票市場投資都需要有這樣的辨別能力。　



　　本書最後在討論人工智慧對整個社會的影響時也提出了一些未經檢驗的建議。每當讀到市面上科技類的書籍時，常被那些含混不清的描述所困擾。當年在史丹佛大學上課時留下的最深印象就是那些學科的開山鼻祖對自己學科理解之深入。他們能用最簡單的方式把最深奧的道理講明白，讓聽課的學生一下子就能理解一門學科的核心概念，而且一輩子不會忘記。從那以後，筆者就堅信，如果學生沒聽懂，一定是老師沒講明白。這本書希望用最通俗易懂的語言介紹暗知識和AI。任何具有高中以上學歷的讀者如果有沒讀懂的地方，一定是因為筆者沒有寫明白。



　　今天每個人都要面對海量的資訊和知識，如何讓讀者花最少的時間獲取最大量的資訊和知識成為一個挑戰。筆者最欣賞的文章和書籍是那些沒有一句多餘的話的，這也是筆者寫作本書的目標之一。本書希望能夠做到讀者在機場書店買了這本書後能在下飛機前讀完，而且讀完之後可以清晰地判斷這場技術大浪對自己的影響。