目錄
推薦序一 大數據與機器智能催生智能時代　/ 鄔賀銓
推薦序二 智能時代，未來已來　/ 李善友
自 序 人類的勝利 _
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第一篇：人工智能的支柱
01 一切從數據開始
如果我們把資本和機械動能作為大航海時代以來全球近代化的推動力，那麼數據則是我們正在經曆的智能革命的核心動力。要瞭解人工智能，就要從數據說起。
數據、信息和知識
數據的作用：文明的基石
相關性：使用數據的鑰匙
統計學：點石成金的魔棒
數學模型：數據驅動方法的基礎
02 大數據和機器智能
如同飛機不是飛得更高的鳥兒一樣，人工智能也並不是更聰明的人。在大數據齣現之前，計算機並不擅長解決需要人類智能的問題，但是今天這些問題換個思路就可以解決瞭，其核心就是變智能問題為數據問題。由此，全世界開始瞭新的一輪技術革命——智能革命。
什麼是機器智能
鳥飛派：人工智能1.0
另闢蹊徑的數據驅動
數據從量變到質變
大數據的特徵
變智能問題為數據問題
03 深度學習與摩爾定律
讓計算機能夠産生智能的三個要素是數據、數學模型和硬件基礎，所以有瞭海量數據，就需要解決如何建立數學模型和硬件基礎是否可以承載的問題。這就不得不講講今天大熱的深度學習，以及在過去半個多世紀裏，讓計算機處理器的性能增長瞭上億倍的摩爾定律。
什麼是機器學習
深度學習與榖歌大腦
摩爾定律的饋贈
第二篇：思維的革命和商業的變革
04 思維的革命
在無法確定因果關係時，數據為我們提供瞭解決問題的新方法，數據中所包含的信息可以幫助我們消除不確定性，而數據之間的相關性在某種程度上可以取代原來的因果關係，幫助我們得到想知道的答案，這便是大數據思維的核心。
思維方式決定科學成就
工業革命：機械思維的結果
世界的不確定性
熵：一種新的世界觀
用大數據消除不確定性
從因果關係到強相關關係
數據公司榖歌
05 大數據思維與商業
今天，大部分人工智能的應用，采用的都是榖歌開源的代碼。在未來我們可以看到，大數據和機器智能的工具就如同水和電這樣的資源，由專門的公司提供給全社會使用。而大傢要做的事情，就是思考如何利用大數據和智能工具，解決好自己的實際問題。
利用大數據從亂象中找規律
相關性、時效性和個性化
被齣讓的決策權
商業的底層盡在數據流中
把控每一個細節
重新認識窮舉法
從曆史看技術與産業
技術改變商業模式
“+ 大數據”締造新産業
第三篇：智能技術的挑戰與機遇
06 技術的挑戰
大數據和傳統的數據方法是不同的，使用好大數據對相應的技術提齣瞭新的挑戰。人工智能目前的成就主要來自大數據、硬件性能和算法（數學模型）的平衡。當數據量還在激增，摩爾定律快要遇到瓶頸時，便到瞭我們必須迎接挑戰的時候。而當新的需求齣現時，又會遇到原先想不到的技術挑戰。
技術的拐點
數據的産生
數據的存儲
數據的傳輸
數據的處理
數據的收集和選取
數據的壓縮和錶示
並行計算和實時處理
機器學習的解釋和評估
數據安全
保護隱私
07 邁嚮超級智能
未來的社會將是一颱超級智能的有機體。如果我們把它對應於人，那麼人工智能是大腦，IoT 是神經係統。IoT 中數量巨大的傳感器和設備扮演著眾多感官細胞的角色，而正在發展起來的5G 移動通信網絡則相當於周圍神經。區塊鏈也是這個超級智能有機體不可或缺的部分，它扮演著承載生物信號的角色。
“移動互聯網+ 傳感器”催生IoT
IoT 是第三代互聯網
5G 不隻是比4G多1G
區塊鏈≠虛擬貨幣
超級智能時代
第四篇：智能時代與我們
08 未來智能化産業
人工智能會在未來改變很多産業格局，一些新的産業會齣現，但更多的改變是對現有産業的改造。在未來，那些存在瞭幾百甚至上韆年的産業還會存在，而且會發展得更好。農業、製造業、體育、醫療、法律，甚至編輯記者行業都將迎來嶄新形態。我們不妨把這種變化用如下範式來概括：現有産業+ 智能技術= 新産業。而産業的升級和變遷，會比現在的産業更好地滿足人類的個性化需求，逐漸導緻整個社會的升級和變遷。
未來的農業
未來的體育
未來的製造業
未來的商業
未來的醫療
未來的律師業
未來的記者和編輯
未來的生産關係
09 未來的社會
在曆次技術革命中，一個人、一傢企業，甚至一個國傢，可以選擇的道路隻有兩條：要麼加入浪潮，成為前2% 的人；要麼觀望徘徊，被淘汰。
智能化社會
精細化社會
無隱私社會
丟掉工作的社會
爭當2% 的人
大企業未必靠得住
參考文獻
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