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，为我们开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。赶紧打开这本书，让我们一起拥抱人工智能

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，打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入的了解和切身体会，多年来访问、调研数百家硅谷和中国的科技公司，接触权威的前沿技术，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，为迎接机器认知时代做好准备。

一直以来人类的知识可以分为两类：明知识和默知识（Tacit Knowldge，又称默会知识）。明知识就是那些可以用文字或公式清晰描述和表达出来的知识。默知识则是个人在感觉上能把握但无法清晰描述和表达的知识，也即我们常说的只可意会，不可言传的那类知识。人类发明文字以来，积累的知识主要是明知识，因为只有明知识才可以记录和传播。直到大约 70 年前，人类才意识到默知识的存在。今天，人工智能，特别是其中的一个重要流派神经网络，突然发现了海量的、人类既无法感受又无法描述和表达的暗知识隐藏在海量数据中的相关性，或者万事万物间的隐蔽关系。这些暗知识可以让我们突然掌握不可思议的魔力，能够做很多过去无法想象的事情。本书就是要清楚阐述机器学习发掘出了什么样的暗知识，为什么机器能够发现这些暗知识，以及这些
暗知识对我们每个人会有什么影响。
本书分为三个部分。
第一部分包括第一、二、三章，其中第一章里我们发现 AlphaGo（阿尔法围棋）给我们带来的最大震撼是人类完全无法理解机器关于下棋的知识。这个发现迫使我们重新审视人类对于知识的所有观念。这一章回顾了 2 500 年来人类所熟悉的明知识和直至大约 70 年前才注意到的默知识。近几十年的脑神经科学的研究成果让我们对知识的本质有了更清楚的认识 , 也回答了为什么人类既无法感受，也无法理解机器发现的那些暗知识。这一章还分析了明知识、默知识和暗知识之间的区别，讨论了为什么暗知识的总量将远远超过人类能掌握的所有知识。
第二章介绍了机器是怎样学习的，能学习哪些知识，同时介绍了机器学习的五大流派以及各流派从数据中挖掘知识的方法。第三章则重点介绍了目前机器学习中最火的神经网络，包括神经网络的基本工作原理和目前在商业上应用最广的几种形态，以及各自适用的领域。有了这些基础就可以判断 AI（人工智能）在各个行业的商业机会和风险。也只有理解了这些原理，才能真正理解暗知识的特点。为易于阅读和照顾不同读者的需求，在这一章中我们尽量用通俗的语言解释这些工作原理，而把精确的技术原理介绍放在附录里。
第二部分（第四、五章）讨论了 AI 对商业的影响。我们将看到机器发掘出来的暗知识对我们生活的直接影响。对于想把握 AI 商业趋势的读者来说，这部分的内容至关重要。其中，第四章描述了当前的 AI 产业生态，第五章详尽探讨了哪些行业将面临 AI 的颠覆，以及在不同行业的投资机会和陷阱。
第三部分（第六、七章）的内容是 AI 对未来和社会的影响。第六章重点讨论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 AI 应用。第七章讨论了机器和人的关系：机器能在多大程度上取代人的工作，会造成哪些社会问题（例如大面积失业）。这两章的主要目的是开脑洞，探讨那些我们今天可能还看不到的更深远的影响。本章也试图回答人类的终极恐惧：机器人最终会控制人类吗？
本书的各个章节前后连贯，但也可以跳着读，对于那些只对商业感兴趣的读者，可以跳过第二、三章直接读第四、五章。
笔者在美国斯坦福大学读博士期间做过人工智能研究，后来在硅谷和中国创办高科技公司，目前在硅谷专注于投资人工智能。每年访问调研上千家硅谷和中国的科技公司，接触顶级大学最前沿的研究，这些都有助于笔者从大量的实践中提炼出自己对行业的原创的分析和洞见，而不是人云亦云。
笔者长期对人类如何获得知识感兴趣，在投资、研究和写作 AI的过程中，发现了暗知识这样一个人类以往未曾发现的领域。这个概念的提出一定会引起争议，笔者欢迎读者的批评并期待在批评和讨论中进一步深化在这方面的认识。
本书的目标读者是企业和政府工作人员及其他知识阶层，包括学生。暗知识对人类的影响刚刚开始。从暗知识这个新视角出发，可以更深刻地理解这次 AI 巨浪。这波巨浪可能超过互联网，许多行业都会深受影响。本书希望能回答AI 对我的行业和职业会有什么影响。只有把 AI 的技术、趋势和应用深入浅出地讲清楚，读者才可能举一反三，理解 AI 对自己的影响。本书从笔者自己的投资实践出发，希望能为在 AI 时代进行投资提供一些参考。在 AI 飓风里泥沙俱下，鱼龙混杂，会有大量的炒作，读完本书可以帮助读者辨别真伪，不会被轻易忽悠。在今后 5~10 年，不论是风险投资 / 私募股权投资还是在公开股票市场投资都需要有这样的辨别能力。本书最后在讨论人工智能对整个社会的影响时也提出了一些未经检验的 建议。
每当读到市面上科技类的书籍时，常被那些含混不清的描述所困扰。当年在斯坦福大学上课时留下的最深印象就是那些学科的开山鼻祖对自己学科理解之深入。他们能用最简单的方式把最深奥的道理讲明白，让听课的学生一下子就能理解一门学科的核心概念，而且一辈子不会忘记。从那以后，笔者就坚信，如果学生没听懂，一定是老师没讲明白。这本书希望用最通俗易懂的语言介绍暗知识
和 AI。任何具有高中以上学历的读者如果有没读懂的地方，一定是因为笔者没有写明白。
今天每个人都要面对海量的信息和知识，如何让读者花最少的时间获取最大量的信息和知识成为一个挑战。笔者最欣赏的文章和书籍是那些没有一句多余的话的，这也是笔者写作本书的目标之一。本书希望能够做到读者在机场书店买了这本书后能在下飞机前读完，而且读完之后可以清晰地判断这场技术大浪对自己的影响。

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，开发出世界上第一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顶级中国企业家组织，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。

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