AlphaGo戰勝了世界圍棋，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、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。
這是人工智能的國民讀本。人工智能是繼互聯網后的又一科技革命浪潮，與我們每個人的未來命運休戚相關，不應該是少數人的專利。王維嘉博士用暗知識這把鑰匙，為我們開啟了人工智能時代的大門，讓人工智能不再高冷，輕松易讀，通透易懂。趕緊打開這本書，讓我們一起擁抱人工智能
1.新知識本書首次提出暗知識這一新概念，這不僅是一場人工智能領域的科技革命，更是一場認知革命。本書教你重構知識版圖，甄別AI核心技術。
2.破紀錄作者在得到App直播一小時銷售5000本書，打破了得到直播首發電子書的記錄。
3. 雙硬核作者兼具研究者和投資者雙重身份，既能保證學術嚴謹，又經手過大量投資項目。作者在硅谷創業投資30余年，對中美的創新機制有深入的了解和切身體會，多年來訪問、調研數百家硅谷和中國的科技公司，接觸權威的前沿技術，從大量的實踐中提煉出自己對行業的分析和判斷，并全部寫到了本書里，實用性非常強。
4.強預測作者曾經準確預測了移動互聯網的發展趨勢，在本書中對人工智能未來的泡沫和商機也有詳細描述和預測。人臉識別、自動駕駛、芯片研發、精準醫療。。。。。。哪些領域和技術適合投資和創業，哪些是充滿破綻的泡沫？基本的判據就是三個：*，這個行業是不是產生大量的數據；第二，大量的數據里是不是包含復雜的關系；第三，這個行業是不是有錢。讀懂暗知識，免于被割韭菜。
5. 不蒙圈本書用通俗易懂的話語和工作生活中的真實例子教你理解人工智能領域里那些高深詞匯，再也不會弄混深度學習、機器學習、監督學習、神經網絡、蒙特卡洛算法。。。。。。任何一個高中學歷以上的人，如果看不懂這本書，就是作者的失敗。
6.你是否不想被替代機器學會的暗知識對未來我們的就業和生活都將帶來重大影響。雖然很多工作將被替代，但同時又會出現新的就業機會，如果不想被人工智能替代，請你讀讀這本書，為迎接機器認知時代做好準備。
一直以來人類的知識可以分為兩類：明知識和默知識（Tacit Knowldge，又稱默會知識）。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，人工智能，特別是其中的一個重要流派神經網絡，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數據中的相關性，或者萬事萬物間的隱蔽關系。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象的事情。本書就是要清楚闡述機器學習發掘出了什么樣的暗知識，為什么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么影響。
本書分為三個部分。
第一部分包括第一、二、三章，其中第一章里我們發現 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于下棋的知識。這個發現迫使我們重新審視人類對于知識的所有觀念。這一章回顧了 2 500 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 , 也回答了為什么人類既無法感受，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，討論了為什么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數據中挖掘知識的方法。第三章則重點介紹了目前機器學習中最火的神經網絡，包括神經網絡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（人工智能）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。為易于閱讀和照顧不同讀者的需求，在這一章中我們盡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里。
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。對于想把握 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系：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？
本書的各個章節前后連貫，但也可以跳著讀，對于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。
筆者在美國斯坦福大學讀博士期間做過人工智能研究，后來在硅谷和中國創辦高科技公司，目前在硅谷專注于投資人工智能。每年訪問調研上千家硅谷和中國的科技公司，接觸頂級大學最前沿的研究，這些都有助于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并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么影響。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 颶風里泥沙俱下，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，不會被輕易忽悠。在今后 5~10 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。本書最后在討論人工智能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。當年在斯坦福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。從那以后，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信息和知識，如何讓讀者花最少的時間獲取最大量的信息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余的話的，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后能在下飛機前讀完，而且讀完之后可以清晰地判斷這場技術大浪對自己的影響。
王維嘉，斯坦福大學電氣工程系博士，曾在斯坦福大學師從人工智能鼻祖之一、美國國家工程院院士伯納德·威德羅教授。王維嘉博士是數字信號處理、人工智能、移動網絡專家，擁有12項可穿戴計算、移動互聯領域的美國發明專利。曾任美國太平洋貝爾光纖寬帶設計，蜂窩數據公司移動網絡架構師，英特威爾可穿戴計算高級研究員；他在硅谷創辦美通無線，開發出世界上第一個無線互聯網終端和基于TCP/IP的無線網絡。
同時也是硅谷風險投資公司CEG Ventures創始管理合伙人。他先后參與創辦多家頂級中國企業家組織，是中國企業家論壇創始終身理事、數字中國／中國IT互聯網峰會創始常務理事，歐美同學會2005委員會共同創始人第三屆理事長，阿拉善企業家生態協會創始終身會員第三屆副會長。深圳市政府互聯網高級顧問，深圳市功勛人物。
導讀
序言 暗知識和現代社會
寄語
第一章 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
第二章 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
第三章 神經網絡萃取隱蔽相關性
從感知器到多層神經網絡
神經網絡模型：滿是旋鈕的黑盒子
霧里下山：訓練機器模型
AlphaGo 的上帝視角
局部最優：沒到山底怎么辦
深度學習化繁為簡
化整為零的卷積神經網絡
處理序列信息的循環神經網絡
AlphaGo 與強化學習
神經網絡悖論
神經網絡五大研究前沿
深度學習的局限性
第四章 逐鹿硅谷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：算法
技術制高點：芯片
生態大戰編程框架的使用和選擇
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
第五章 颶風襲來將被顛覆的行業
自動駕駛顛覆出行10 萬億美元的產業
醫療與健康世界上最有經驗的醫生
智能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
重復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
全方位沖擊
第六章 暗知識神跡機器能否超越人類
基于深度學習的 AI 本質
科研加速
唐詩高手
真假凡·高
下一場空戰
群體學習和光速分享
人類哪里比機器強
人機融合
第七章 神人與閑人AI時代的社會與倫理
誰先失業
孩子該學什么
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
結束語 人類該怎么辦
致謝
附錄 1：一個經典的5層神經網絡LeNet-5
附錄 2：循環神經網絡RNN和長短時記憶網絡 LSTM
附錄 3：CPU、 GPU 和 TPU
附錄 4：機器學習的主要編程框架
參考文獻
新書資訊