暗知识:机器认知如何颠覆商业和社会

暗知识:机器认知如何颠覆商业和社会 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中信出版社
作者:王维嘉
出品人:
页数:360
译者:
出版时间:2019-3
价格:58元
装帧:软精装
isbn号码:9787508692982
丛书系列:
图书标签:
  • 人工智能
  • 科普
  • 科技
  • 暗知识
  • 哲学
  • 商业
  • 计算机
  • 思考
  • 机器学习
  • 认知科学
  • 商业变革
  • 社会影响
  • 数据驱动
  • 人工智能
  • 决策系统
  • 知识管理
  • 智能时代
  • 颠覆性创新
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具体描述

AlphaGo战胜了世界围棋冠军,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、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最广泛的几种形态。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等。

书籍简介:《解码隐秘力量:技术浪潮下的生存法则与未来图景》 导语: 在这个信息洪流汹涌、技术迭代如疾风骤雨的时代,我们所见的只是冰山一角。在技术、商业和社会的表层之下,潜藏着一股股塑造世界轨迹的隐秘力量。它们无声无息地运行着,决定着谁能乘风破浪,谁将被时代洪流所吞噬。本书并非聚焦于那些被广为人知的人工智能模型或主流科技趋势,而是深入剖析那些隐藏在光环背后的底层逻辑、未被充分讨论的结构性变革,以及个体在面对巨大力量转移时的生存策略。 第一部分:沉默的权力转移——从透明到不透明的边界 我们正目睹一场深刻的权力结构转移,其核心在于信息控制权与决策权力的隐蔽化。 1. 数据的“新炼金术”与“暗语”: 数据已不再仅仅是资源,它演变成了一种新型的“炼金术”原料,能够将原始信息转化为具有预测性和干预性的权力。本书探讨了数据流如何被重塑、过滤和引导,从而构建出服务于特定目的的“认知滤网”。我们分析了大型数据平台如何通过精密的算法设计,不仅反映现实,更主动地塑造现实。这种塑造过程往往是透明度缺失的,其内部运作机制如同一种“暗语”,只有少数掌握技术和资本的群体能够真正解读和运用。我们将追溯这种“暗语”如何影响市场定价、舆论导向,乃至政治决策的微小齿轮。 2. 基础设施的“黑箱化”与依赖性: 现代社会对核心数字基础设施的依赖达到了前所未有的程度。然而,这些支撑我们日常运作的系统——从能源网格、金融结算系统到全球物流枢纽的软件底层——正变得越来越复杂且不透明。本书揭示了这种“黑箱化”带来的潜在风险。当关键系统的运作逻辑被封装起来,即使是监管机构和使用者也难以完全理解其内部的脆弱性、偏见或潜在的故障点。我们考察了这种依赖性如何为特定的技术维护者赋予了不成比例的、甚至可以说是“静默的”影响力。 3. 认知领域的主权争夺: 信息战已进化至认知战的层面。这不再是简单的虚假信息传播,而是对人类心智模型的系统性干预。本书关注的是,在海量信息刺激下,人类的注意力资源是如何被系统性地掠夺和分配的。我们探讨了新型的“注意力经济学”如何运作,它如何通过精妙的激励机制,引导用户在潜意识中做出有利于平台的行为,从而达成商业目标,并探讨了这种认知引导对社会共识形成的深远影响。 第二部分:商业模式的结构性裂变——看不见的护城河与组织韧性 在技术驱动的商业竞争中,传统的竞争优势正在消融,取而代之的是更为隐蔽和难以模仿的结构性优势。 4. 平台生态的“飞轮效应”与“网络粘性”: 本书超越了对“网络效应”的表面描述,深入分析了构建超强用户粘性和生态锁定效应的底层架构。我们研究了企业如何设计复杂的激励和惩罚机制,使得用户和合作伙伴一旦进入生态系统,退出成本变得高昂,形成一种“自洽的”商业闭环。这种粘性,而非产品本身的卓越性能,才是当今许多科技巨头最深的护城河。 5. 组织流程的“自动化心智”: 企业管理正经历一场静默的革命:流程的自动化正在取代部分传统的中层管理职能。这不是关于机器人取代工人,而是关于决策权如何被嵌入到软件流程中。本书考察了企业内部如何建立起一套“自动化心智”——一套基于规则和历史数据的、无需人工干预即可自动执行复杂决策的系统。这带来了前所未有的效率,但也要求企业重新定义管理者的角色,并警惕流程僵化带来的创新窒息。 6. 资本的“潜流”:风险投资的代际影响: 风险投资和私募股权的流向,是预示未来商业格局的关键指标,但其决策过程往往不透明。本书分析了新一代投资逻辑如何偏好那些具有快速规模化潜力、且能够迅速建立垄断地位的领域,以及这种资本流向如何无意中抑制了某些更具长期社会价值但短期回报不确定的创新形态。我们审视了资本如何成为加速结构性变革的催化剂,而非仅仅是支持者。 第三部分:社会适应与个体导航——在不确定性中构建锚点 面对技术带来的深层结构变化,社会和个体的适应策略必须超越表面的技能学习,转向更深层次的思维模式重构。 7. 技能的“稀释效应”与“深层专长”的重估: 随着工具的普及和AI对基础技能的自动化接管,大量曾经“有用”的技能正在迅速贬值,产生“技能稀释效应”。本书强调,在未来,真正的价值将不再停留于“会用工具”,而在于能够提出“正确的问题”,以及掌握那些难以被算法模型化的、涉及复杂情境理解和跨领域整合的“深层专长”。我们提供了识别和培养这些未来稀缺技能的框架。 8. 信任体系的重塑与“小范围协作”的兴起: 大规模、中心化的信任机制正面临挑战。在信息过载和机构公信力下降的背景下,个体和社区正在回溯到更小、更紧密的信任圈子中寻找安全感和协作基础。本书探讨了新型的“微社区”和基于去中心化技术的协作模式如何成为应对宏观不确定性的有效锚点,以及这种趋势对传统社会契约的潜在冲击。 9. 理解“滞后效应”:技术普及的社会延迟: 一项颠覆性技术从诞生到真正被社会完全理解、规范和适应,往往存在显著的时间差,即“滞后效应”。本书旨在帮助读者识别这种延迟的来源和表现形式,从而避免在技术浪潮的最初期盲目追逐泡沫,或在后期因保守而错失真正的转型机会。我们分析了过去几十年技术普及的历史案例,以期为当前的局势提供参照系。 结语: 《解码隐秘力量:技术浪潮下的生存法则与未来图景》旨在提供一套审视当代复杂性的思维工具。它邀请读者超越新闻标题的喧嚣,潜入驱动世界运行的底层机制。理解这些隐秘的力量,不是为了预测未来,而是为了更清晰地认知我们当下所处的环境,从而更有意识地规划我们的生存与发展路径。这是一场关于洞察力、适应性和结构性思维的深度探索。

作者简介

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德·威德罗教授。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持互联网终端,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 的创始合伙人,也是中国企业家论坛(亚布力)创始终身理事、中国企业研究所创始理事长、欧美同学会2005委员会共同创始人和第三届理事长、中国企业家环保协会(阿拉善)创始终身会员,以及数字中国共同创始人常务理事。

目录信息

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
· · · · · · (收起)

读后感

评分

关于人工智能及其经济社会影响的图书,一直是近几年的热门选题,乐观者有之,悲观论调也很常见,观点交锋之中的共识在于人类即将迎来革命性变革。 在众多人工智能的图书中,王维嘉的这本《暗知识》颇具启发性,一则跳出了一般性的技术框架,在人类获取知识、处理知识、应用知识...  

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很通俗的内容 没什么特色,3.5分吧' 人类未来会与ai机器共生共存,机器早晚会有自我意识,目前的矩阵运算的ai芯片会很快赋予机器接近人类的思维 人类需要克服的自身的陋习,而不是对机器的恐惧 人工智能时代是我们进步的必然不可逆,作为在银行工作过的人,我深刻的觉得早晚会...

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关于人工智能的科普。包括技术原理、商业应用的现状与展望、人工智能未来发展等方面。 作者在斯坦福的博士导师是神经网络鼻祖之一,书中对人工智能原理的介绍比较深入。 对人工智能的商业应用,书中花了比较多的篇幅说自动驾驶,看得出来作者在这个领域有比较深入的研究。其他...  

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关于人工智能及其经济社会影响的图书,一直是近几年的热门选题,乐观者有之,悲观论调也很常见,观点交锋之中的共识在于人类即将迎来革命性变革。 在众多人工智能的图书中,王维嘉的这本《暗知识》颇具启发性,一则跳出了一般性的技术框架,在人类获取知识、处理知识、应用知识...  

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关于人工智能及其经济社会影响的图书,一直是近几年的热门选题,乐观者有之,悲观论调也很常见,观点交锋之中的共识在于人类即将迎来革命性变革。 在众多人工智能的图书中,王维嘉的这本《暗知识》颇具启发性,一则跳出了一般性的技术框架,在人类获取知识、处理知识、应用知识...  

用户评价

评分

这本书的叙事结构简直是一场智力上的冒险,作者以一种极其细腻和富有洞察力的方式,引导我们穿越了看似坚不可摧的商业壁垒,直抵那些在传统认知框架下被忽视的“灰色地带”。它不仅仅是在探讨某种新兴的技术趋势,更像是在剖析人类心智与信息处理机制之间那微妙的共振点。我特别欣赏作者在阐述复杂概念时所展现出的那种游刃有余的文字功力,仿佛他们并非在解释理论,而是在为我们搭建一座通往更高维度的观察站。阅读的过程中,我几次停下来,反复咀嚼那些关于决策制定和市场动态的精辟论断,它们如同散落在广袤沙漠中的绿洲,为我枯竭的商业思维注入了新的活力。这本书的价值,不在于它提供了即刻可用的操作手册,而在于它重塑了我们理解“价值”和“权力”生成方式的底层逻辑。那些原本以为是常识的商业法则,在作者的解构下,显得如此脆弱和具有时效性,让人不禁对未来充满了既敬畏又兴奋的复杂情绪。

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这本书的文风有一种独特的沉静力量,它不疾不徐,却字字珠玑。它避开了流行读物中常见的夸张口号和浮躁的语调,转而采用了一种近乎学术的严谨和对事物本质的执着探究。我喜欢作者在处理敏感议题时表现出的那种平衡感——既不全然悲观,也不盲目乐观,而是提供了一套更具韧性和持久性的思维框架。这种框架帮助读者跳脱出日常运营的琐碎泥潭,去审视那些决定长期走向的宏观变量。书中对“涌现现象”的论述尤为精彩,它将原本被视为“黑箱”的复杂系统,用一套可理解的逻辑语言重新编码,这不仅为理解市场竞争提供了新的视角,也对个人在信息洪流中的定位产生了深刻的启发。这是一部需要慢品细读的作品,每一次重读都会有新的感悟浮现。

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初读时,我以为这会是一本关于技术革新的书,但很快我就意识到,作者的野心远超于此。这本书实际上是一部关于“理解力”的著作。它探讨的不是工具本身,而是工具如何改变了我们对现实的感知、记忆和预测能力,以及这种感知变化如何反作用于社会结构和商业的微观运作。书中对认知负荷与信息过载之间关系的剖析,精准地击中了现代职场人的痛点,让人在阅读时产生强烈的代入感和被理解的舒适感。作者的表达方式非常具有画面感,即便是抽象的理论,也能被转化为清晰可见的场景,这种叙事技巧使得全书的阅读体验极为流畅,阅读的阻力几乎为零,但思考的深度却被层层递进地提高了。它像一把精巧的钥匙,打开了通往一个更复杂、但也更清晰的商业世界的门扉。

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如果要用一个词来形容这本书的阅读体验,那一定是“颠覆”。它不是那种读完后可以轻松归档在“商业管理”书架上的普通读物,它更像是一本需要被反复研读、时常翻阅的工具书,但这里的“工具”指的是认知升级的工具。作者在构建论点时,善于引用跨学科的案例,从古老的哲学思辨到最新的神经科学发现,这种宏大的视野使得书中的结论具有了惊人的穿透力和解释力。我尤其被其中关于“适应性偏差”的章节所吸引,它精准地描摹了大型组织在面对快速变化的外部环境时,其内部认知的僵化过程,这对于任何身处变革浪潮中的管理者而言,都是一剂强效的清醒剂。整本书的节奏控制得极佳,既有令人深思的哲学思辨,又不乏对现实世界运作的辛辣讽刺,读起来酣畅淋漓,毫无晦涩感。

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这本书给我最大的冲击,来自于它对现有知识体系的彻底“去魅化”过程。它没有陷入那种对未来技术的过度渲染和空洞赞美,反而以一种近乎冰冷的、实证主义的冷静,揭示了信息不对称背后那更深层的、非线性驱动力。我感觉自己仿佛换了一副透镜,去看待那些每天都在上演的商业博弈,原来看似随机的涨跌、看似偶然的成功,背后竟然隐藏着如此精密的“算法”运作。特别是书中对“不可见数据”和“环境反馈回路”的论述,极大地拓宽了我对“有效信息”边界的认知。这种对既有范式的挑战,并非以挑衅的姿态出现,而是以一种循序渐进、水到渠成的逻辑推演,让人心悦诚服地接受其观点。读完后,我发现自己看新闻时的关注点都发生了微妙的偏移,不再满足于表面的事件描述,而是本能地去探寻驱动这些事件背后的结构性力量。

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关于智能化,ai,机器学习,差不多都是这种东西吧,现在估摸也说不出什么新的花样了

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国人写得算不错的了 内容稍微有点水 暗知识这个概念不错

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完全是篇文献综述,前半部分讲ai的技术和发展,后半部分讲商业模式,基本就是把文献和新闻报道堆砌,再加了点评论。“暗知识”的概念很不错,但读完之后并不觉得这本书跟这个概念有多大关系。

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明知识。默知识。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。 在围棋上,阿尔法狗发现了人类2000多年来都未能发现的知识。

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国人写得算不错的了 内容稍微有点水 暗知识这个概念不错

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