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暗知識:機器認知如何顛覆商業和社會

AlphaGo戰勝了世界圍棋冠軍,但無論是聶衛平還是設計AlphaGo的谷歌工程師都無法理解AlphaGo為什么這樣走棋,這就是人工智能中令人困惑的“不可解釋性”問題。作者從這個問題出發,發現了一類全新的知識——“暗知識”。一直以來人類的知識可以分為兩類:“明知識”和“默知識”。明知識就是那些可以用語言、文字或公式清晰表達和描述的知識。默知識則是個人在感覺上能把握但無法清晰描述的知識,也即我們常說的“只可意會,不可言傳”的那類知識。今天,人工智能突然發掘出了人類既無法感受又無法表達和描述的暗知識—隱藏在海量數據中的萬事萬物間的關系。本書介紹了機器學習五大流派從數據中挖掘暗知識的方法以及各自適用的領域,尤其是神經網絡的基本工作原理和目前在商業上應用最廣泛的幾種形態。同時著重討論了暗知識對商業和社會的直接影響,比如哪些行業將面臨機器認知的顛覆,在不同行業里有哪些投資機會和陷阱。本書最后介紹了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人工智能應用,以及人工智能會在多大程度上取代人的工作,造成哪些社會問題,如何讓下一代做好準備等。

(美)王維嘉 ·金融/投資 ·15.1萬字

美國創新簡史:科技如何助推經濟增長

本書詳細梳理了美國創新的重要歷史,并對當下的處境表示了擔憂,對未來提出了具體可行的策略支撐。本書的開頭部分,聚焦公費資助的科學創新如何為第二次世界大戰的勝利做出了貢獻、為戰后充滿活力的美國經濟奠定了基礎。作者通過分析美國歷史上科技突破助推經濟增長的成功案例,以及揭開塵封歷史中那些曾立下汗馬功勞的“關鍵人物”的不為人知的故事,將美國經濟開始飛躍的深層原因清晰地揭露出來。接下來,這一部分還解釋了科學的過度自信、政治家的互相沖突,以及預算問題如何促使公共開支逐漸傾向于削減科學經費。在第二部分,作者通過具體的經濟案例闡述了今天美國的公共資助已經成為推動科技研發的主力,盡管力度尚太低,但公共資助的科學將繼續獲得創新性并貢獻就業崗位。同時這一部分還解釋了為什么私營企業在科學方面的投資存在系統性的不足。第三給出了作者的核心觀點,也是一份關于創新的國家型戰略:吸取以前的經驗教訓,通過政府強有力的參與,擴大科技投資,鼓勵地方創新,并幫助普通的美國人創造更好的就業機會,以確保資金被明智地使用,利益在美國各地共享,重獲美國經濟增長的引擎,并終使美國落后的地區受益。

(美)喬納森·格魯伯 西蒙·約翰遜 ·商業史傳 ·14.9萬字

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