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