暗知识:机器认知如何颠覆商业和社会

(副标题)：无 ;

(作者): [美]王维嘉 ;

内容简介：

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序言
“暗知识”和现代社会

自2017年AlphaGo大胜柯洁，人工智能即将碾轧人类的话题便进入大众视野，迅即引起普遍的狂热和焦虑。我认为，王维嘉这本《暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会》的出版，是对这种情绪的有效清醒剂和解毒药。

说这本书是清醒剂，是因为它极为简明清晰地叙述了人工智能的科学原理及其技术实现，无论是神经网络结构，其自我学习的过程，还是深度学习和卷积机制，《暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会》比现在出版的任何一本书都讲得更清楚、易读。以人类认知为背景来解读人工智能，正好可以为当前人工智能领域中泛起的非理性狂热降温。其实，早在20世纪60年代，控制论创始人维纳（Norbert Wiener）的学生阿比布（Michael Arbib）在《大脑、机器和数学》一书中，已经清晰地叙述了神经元网络数学模型和学习机原理，并讲过这些原理有助于我们“从‘机器’中‘赶走鬼魂’”。阿比布讲的“机器”是指大脑的记忆、计算和学习等功能，它们自笛卡儿以来被视为机器的有机体（生物），“鬼魂”则是指生物的本能和学习能力。而王维嘉的《暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会》一书，“赶走”的不是以往所说的有机体的神秘性，而是对人工智能研究和可能性的想象中的“鬼魂”，即误以为当神经元网络的连接数量接近于人脑时，它们会涌现出如人类那样的自我意识和主体性等。

人工智能的神经元网络系统能做什么？如上所说，早在它被做出来以前，数学家已经证明，无论神经元网络多么复杂，它等价于有限自动机；而一个能和环境确定性互动（自耦合、反馈和自我学习）的有限自动机（神经元网络），只不过是某一种类型的图灵机（通用计算机）。

也就是说，人工智能革命之基础——神经元网络的自我学习及其与环境互动所能达到的极限，都超不过图灵机的行为组合。从20世纪下半叶至今，伴随着人工智能的快速、高度发展，关于

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​ 暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会
版权信息
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
符号学派——机器自己摸索出决策逻辑
贝叶斯学派——机器从结果推出原因的概率
类推学派——机器学习默知识
机器发现暗知识
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