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19-04-12 10:29 来源:中国青年网 编辑:张兰琴

  暗知识:机器认知如何颠覆商业和社会

  书名:暗知识:机器认知如何颠覆商业和社会 

  作者:[美]王维嘉 

  出版社:中信出版社 

  书号:978-7-5086-9298-2 

  出版时间:2019年4月 

  定价:58.00元 

  编辑推荐: 

  本书中对人工智能的商机也有详细描述,准确预测了移动互联网的发展趋势,通俗易懂的话语和工作生活中的真实例子教你如何重构知识版图,甄别AI核心技术,掌握机器认知时代得投资和就业法则。 

  内容简介: 

  本书介绍了机器学习五大流派从数据中挖掘暗知识的方法以及各自适用的领域,尤其是神经网络的基本工作原理和目前在商业上应用最广泛的几种形态。同时着重讨论了暗知识对商业和社会的直接影响,比如哪些行业将面临机器认知的颠覆,在不同行业里有哪些投资机会和陷阱。本书最后介绍了目前还没有商业化的,但可能更深刻影响我们的一些神奇的人工智能应用,以及人工智能会在多大程度上取代人的工作,造成哪些社会问题,如何让下一代做好准备等。 

  作者简介: 

  王维嘉 

  中国科技大学学士和硕士,美国斯坦福大学博士。拥有十几项美国基础专利,开发了世界上第一台手持互联网终端,是全球移动互联网的布道者和践行者。他是硅谷风险投资公司CEG Ventures的创始合伙人,也是中国企业家论坛(亚布力)创始终身理事、中国企业研究所创始理事长、欧美同学会2005委员会共同创始人和第三届理事长、中国企业家环保协会(阿拉善)创始终身会员,以及数字中国共同创始人常务理事。 

  精彩书摘: 

  既不可感受也不能表达的“暗知识” 

  既然可以感受的是默知识,可以表达的是明知识,那么机器刚刚发现的,既无法感受也无法表达的知识就是暗知识。明知识又被分为两类:第一类是那些既可以感受又可以表达的,例如浮力定律、作用力反作用力定律等。第二类是不可感受可以表达的,如大部分的数学以及完全从数学中推导出来但最后被实验验证了的物理定律,以及相对论和量子力学。 

  为了理解暗知识的本质,我们必须先搞清楚“知识”与我们今天常用的“信息”和“数据”有什么不同。稍加研究就能发现关于信息、数据和知识的定义有很多并且非常混乱。笔者在下面给出一组符合信息论和脑神经科学研究结果的简单而自洽的定义。 

  信息是事物可观察的表征,或者说信息是事物的外在表现,即那些可观察到的表现。在我们没有望远镜时,谈论肉眼以外星空里的信息毫无意义。 

  数据是已经描述出来的部分信息。任何一个物体的信息量都非常大,要想精确地完全描述一块石头,就要把这块石头里所有基本粒子的状态以及它们之间的关系都描述出来,还要把这块石头与周围环境和物体的关系都描述出来。而关于这块石头的数据通常则少得多,例如它的形状、重量、颜色和种类。 

  知识则是数据在时空中的关系。知识可以是数据与时间的关系,数据与空间的关系。如果把时间和空间看作数据的一部分属性,那么所有的知识就都是数据之间的关系。这些关系表现为某种模式(或者说模式就是一组关系)。对模式的识别就是认知,识别出来的模式就是知识,用模式去预测就是知识的应用。开普勒的行星运动定律就是那些观测到的数据中呈现的时空关系。牛顿定律的最大贡献可能不在于解释现有行星的运动,而在于发现了海王星。这些数据在时空中的关系只有在极少数的情况下才可以用简洁美妙的数学方程式表达出来。在绝大多数情形下,知识表现为数据间的相关性的集合。这些相关性中只有极少数可以被感觉、被理解,绝大多数都在我们的感觉和理解能力之外。 

  人类的理解能力由感受能力和表达能力组成。人类的感受力有限,局限性来自两个方面。一是只能感受部分外界信息,例如人眼无法看到除可见光之外的大部分电磁波频谱,更无法感受大量的物理、化学、生物和环境信息。二是人类的感官经验只局限在三维的物理空间和一维空间。对高维的时空人类只能“降维”想象,用三维空间类比。对于数据间的关系,人类凭感觉只能把握一阶的或线性的关系,因为地球的自转是线性的,所以“时间”是线性的。例如当我们看到水管的水流进水桶里时,水面的上升和时间的关系是线性的,我们凭感觉可以预测大概多长时间水桶会满。人类感官对于二阶以上的非线性关系就很难把握。例如当水桶的直径增加1倍时,水桶能盛的水会增加4倍,这点就和“直觉”不相符。 

  人类的表达能力只限于那些清晰而简单的关系,例如少数几个变量之间的关系,或者是在数学上可以解析表达的关系(“解析表达”的意思就是变量之间的关系可以用一组方程式表达出来)。当数据中的变量增大时,或当数据间的关系是高阶非线性时,绝大多数情况下这些关系无法用一组方程式描述。所以当数据无法被感受,它们之间的关系又无法用方程解析表达时,这些数据间的关系就掉入了人类感官和数学理解能力之外的暗知识大海。 

    

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