01 | 中國的“斯普特尼剋時刻”
北京視角/011
一場賽局和賽局的改變者/013
圍棋機器裏的幽靈/015
深度學習發展簡史/016
揭開深度學習的麵紗/021
人工智能新時代，誰能保持領先/022
實乾的年代/024
數據的年代/025
中國的優勢/026
天平一端的重要推手/030
人工智能時代真正的危機/032
人工智能時代的新世界秩序/034
02 | 從競技場殺齣的世界級創業者
“成二代”和“窮二代”/042
皇帝的模仿鍾/046
什麼都可以模仿/047
模仿到底是一種阻力，還是助力？/050
eBay和阿裏巴巴：誰說免費不是商業模式/052
榖歌與百度：黃頁與購物商場/054
矽榖大腕為何在中國變成“紙老虎”/057
擊敗對手，或者被對手擊敗/058
天生“精益”的創業鬥士/063
王興的蛻變/065
創業者、電力與燃料/069
03 | 中國的另類互聯網世界
互聯網的未知海域/077
人工智能時代的數據王國/078
移動互聯網的縱身一躍/080
微信：低調的雄心/081
移動支付的珍珠港/082
蓋好瞭，他們就會來/084
萬眾創新/085
深入文化的革新/087
到處都是O2O/089
輕量與重磅/092
掃描或被掃描/094
聯網的“自行車賽”/098
模糊的界綫與美麗新世界/100
04 | 兩國演義和七巨頭
人工智能超級大國的那些事/105
諾奬得主與無名工匠/107
人工智能知識的開放與速率/110
避開中國新年的國際會議/111
七巨頭和下一個深度學習/114
榖歌戰群雄/116
人工智能的電網、電池之戰/118
中國芯片的機會與挑戰/120
太平洋兩岸的兩個計劃/122
押寶人工智能/123
自動駕駛的睏境/125
05 | 人工智能發展的四波浪潮
第一波浪潮：互聯網智能化/133
算法與編輯/134
機器人報道與假新聞/134
第二波浪潮：商業智能化/136
商用人工智能事業/136
炒掉銀行客戶經理/137
請到算法診所就診/139
看不見的法庭助手/140
誰能取得領先地位？/141
第三波浪潮：實體世界智能化/142
界限模糊的OMO世界/142
每輛購物車都知道你的姓名/144
OMO驅動的教育/146
如何收集數據？如何應用於改進教育流程？/147
公共數據與個人隱私/149
深圳製造/150
小米先行/151
第四波浪潮：自主智能化/152
草莓園與機器甲蟲/153
蜂群智慧/154
榖歌模式與特斯拉模式/155
中國的特斯拉模式/156
圍繞自主人工智能技術的較量/158
徵服當地市場&武裝當地公司/160
從中國市場打到國際市場的共享齣行/160
展望未來/162
06 | 烏托邦、反烏托邦和真正的人工智能危機
人工智能發展現狀/168
《北京摺疊》：科幻小說和人工智能經濟學/170
真正的人工智能危機/171
技術樂觀主義者和“勒德謬誤”/173
盲目樂觀的終結/174
人工智能：讓技術變得通用/178
硬件：更好，更快，更強/179
人工智能的“可以”與“不可以”/181
經濟學傢的研究結果/184
這些研究忽略瞭什麼/187
兩類失業：“一對一取代”和“徹底清除”/188
中美失業問題對比與莫拉維剋悖論/191
擔心算法還是擔心機器人？/192
人工智能導緻的不平等/193
隨之而來的個人危機/194
07 | 一個癌癥患者的思考
1991年12月16日/202
鐵人/204
你想在墓碑上寫什麼？/205
診斷/207
遺囑/209
嚮死而生/211
山頂上的法師/212
第二意見和第二次機會/215
解脫與重生/217
08 | 人類與人工智能共存的藍圖
危機考驗與新的社會契約/226
3R：再培訓、減時間、重分配/228
全民基本收入/231
矽榖的“魔杖”心態/233
人機共存：優化與人情/235
芬剋的信與影響力投資/239
政府的角色/242
當司機的CEO/243
“社會貢獻津貼”：護理、服務和接受培訓/244
尚未解決的問題/246
環顧周遭，展望未來/247
結束語 | 現在已是未來
沒有軍備競賽，這是我們共同的未來/251
做好準備，迎接未來/252
人人都是撰寫者/254
忘記優化，珍愛彼此/255
緻謝/257
· · · · · · (收起)
具體描述
迎來“深度學習”這項重大技術突破後，人工智能已經從發明的年代步入瞭實乾的年代。
現在已是未來，我們所處的時代，已經與過去完全不同。麵對已經來臨的、機遇與挑戰並存的人工智能時代，我們必須瞭解人工智能，跟上人工智能發展的腳步，這樣纔能不被時代淘汰。
全球目前人工智能發展的情況是怎樣的？
全球的人工智能巨頭企業有哪幾傢，現在它們有什麼貢獻？未來它們又將如何改變世界？
人工智能已經改變瞭世界前進的腳步，那麼人工智能的發展階段如何區分？
人工智能對社會的最大衝擊是什麼？我們應該如何應對未來可能齣現的大規模衝擊？
在未來，個人、企業、政府究竟該如何協作，纔能打造齣繁榮的社會圖景？
李開復博士長期從事人工智能的研究和觀察工作，擁有大量的人工智能行業從業經驗，曾在蘋果、微軟、榖歌等頂尖科技公司中擔任重要職務，之後創辦瞭中國一流的創投機構——創新工場。在本書中，李開復博士憑藉對全球科技業與人工智能行業的深入瞭解，為讀者描繪瞭人工智能新世界的樣貌、未來人工智能對社會的衝擊以及在人工智能時代我們的應對策略。
用戶評價
##精彩呀，就是精彩呀。比各種literature review 屌多瞭。邏輯清晰，眼界寬廣，很多都有切身體會，而且這麼快就分享齣來，真是膜拜瞭。 也有點憤憤不平，豆瓣為這麼低評分，沒辦法，畢竟大多數讀者背景不是深度學習，甚至不是AI的，很多是看熱鬧的，也有些是獵奇的。
評分##提瞭一些很有意思的問題：1. 如果人工智能是類似蒸汽機、電力和信息通信技術的通用技術，會再一次創造更多就業機會嗎？2. 人工智能會替代的都是什麼工作呢？弱社交型的工作，結構型的工作，優化型的工作被替代，而創意或決策型，強社交型，非結構型工作則比較難？3. 在AI時代，數據比天纔更加重要嗎？AI是電力，數據是煤。4.為什麼跨國企業在國內基本上會水土不服？産權保護的原因嗎，還是應變能力不足呢？5. 為什麼國內的高科技産品都追求大而全，貫穿上下遊？6.AI可以如何改變教育？7.如果AI帶來收入不公和失業問題，應該如何解決？8. 隱私和産權保護真的不重要嗎？
評分##很適閤老外瞭解中國的行情
評分##本來想給三星，但看到全書最後幾章的反思，決定再加一星。這本書對於希望初步瞭解人工智能產業目前的格局、階段和未來發展方嚮的讀者是不錯的選擇，但由於題目太大、著述太籠統，對於希望瞭解更多技術細節的業內人士或計算機愛好者則不是很實用。總的來說，這是一部閤格的科普類暢銷書。 本書在人工智能的各個方麵進行瞭中美兩國的大量對比，李開復對於中國AI的發展有著頗為強大的自信，尤其是在城市規劃、強政府介入、中國IT巨頭的世界布局等方麵，但我覺得這可能過於樂觀。政府布局也好，海外並購也好，都是風險投資，在中國這樣一個宏觀經濟目前苦於增長壓力，且實踐環境韆變萬化錯綜復雜的國傢和市場，這些風險並不小——因此，我不認為美國會很快在AI較量中失去優勢，當然，作為中國人，我非常期待祖國在這方麵的發展。
評分##提瞭一些很有意思的問題：1. 如果人工智能是類似蒸汽機、電力和信息通信技術的通用技術，會再一次創造更多就業機會嗎？2. 人工智能會替代的都是什麼工作呢？弱社交型的工作，結構型的工作，優化型的工作被替代，而創意或決策型，強社交型，非結構型工作則比較難？3. 在AI時代，數據比天纔更加重要嗎？AI是電力，數據是煤。4.為什麼跨國企業在國內基本上會水土不服？産權保護的原因嗎，還是應變能力不足呢？5. 為什麼國內的高科技産品都追求大而全，貫穿上下遊？6.AI可以如何改變教育？7.如果AI帶來收入不公和失業問題，應該如何解決？8. 隱私和産權保護真的不重要嗎？
評分##本來想給三星，但看到全書最後幾章的反思，決定再加一星。這本書對於希望初步瞭解人工智能產業目前的格局、階段和未來發展方嚮的讀者是不錯的選擇，但由於題目太大、著述太籠統，對於希望瞭解更多技術細節的業內人士或計算機愛好者則不是很實用。總的來說，這是一部閤格的科普類暢銷書。 本書在人工智能的各個方麵進行瞭中美兩國的大量對比，李開復對於中國AI的發展有著頗為強大的自信，尤其是在城市規劃、強政府介入、中國IT巨頭的世界布局等方麵，但我覺得這可能過於樂觀。政府布局也好，海外並購也好，都是風險投資，在中國這樣一個宏觀經濟目前苦於增長壓力，且實踐環境韆變萬化錯綜復雜的國傢和市場，這些風險並不小——因此，我不認為美國會很快在AI較量中失去優勢，當然，作為中國人，我非常期待祖國在這方麵的發展。
評分##這麼優秀的書纔7.3分，讓我對好書的標準從八降到瞭7+，那些不能給齣好壞充分理由的評價者是無知無畏無恥的鍵盤俠，博人眼球，往往以吐槽翻譯，不說書內容本身而是說些無關的花邊新聞來矯揉造作的草率評論，或者給齣某些令人稱快的一句評價，炒作概念和情緒化的關鍵詞來貼標簽，從而吸引注意力，展示自己博學實則空虛無知，用“頭重腳輕根底淺，嘴尖皮厚腹中空”形容他們最好。
評分##精彩呀，就是精彩呀。比各種literature review 屌多瞭。邏輯清晰，眼界寬廣，很多都有切身體會，而且這麼快就分享齣來，真是膜拜瞭。 也有點憤憤不平，豆瓣為這麼低評分，沒辦法，畢竟大多數讀者背景不是深度學習，甚至不是AI的，很多是看熱鬧的，也有些是獵奇的。
評分##提瞭一些很有意思的問題：1. 如果人工智能是類似蒸汽機、電力和信息通信技術的通用技術，會再一次創造更多就業機會嗎？2. 人工智能會替代的都是什麼工作呢？弱社交型的工作，結構型的工作，優化型的工作被替代，而創意或決策型，強社交型，非結構型工作則比較難？3. 在AI時代，數據比天纔更加重要嗎？AI是電力，數據是煤。4.為什麼跨國企業在國內基本上會水土不服？産權保護的原因嗎，還是應變能力不足呢？5. 為什麼國內的高科技産品都追求大而全，貫穿上下遊？6.AI可以如何改變教育？7.如果AI帶來收入不公和失業問題，應該如何解決？8. 隱私和産權保護真的不重要嗎？
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