AI.未来

前言/001 01 | 中国的“斯普特尼克时刻” 北京视角/011 一场赛局和赛局的改变者/013 围棋机器里的幽灵/015 深度学习发展简史/016 揭开深度学习的面纱/021 人工智能新时代，谁能保持领先/022 实干的年代/024 数据的年代/025 中国的优势/026 天平一端的重要推手/030 人工智能时代真正的危机/032 人工智能时代的新世界秩序/034 02 | 从竞技场杀出的世界级创业者 “成二代”和“穷二代”/042 皇帝的模仿钟/046 什么都可以模仿/047 模仿到底是一种阻力，还是助力？/050 eBay和阿里巴巴：谁说免费不是商业模式/052 谷歌与百度：黄页与购物商场/054 硅谷大腕为何在中国变成“纸老虎”/057 击败对手，或者被对手击败/058 天生“精益”的创业斗士/063 王兴的蜕变/065 创业者、电力与燃料/069 03 | 中国的另类互联网世界 互联网的未知海域/077 人工智能时代的数据王国/078 移动互联网的纵身一跃/080 微信：低调的雄心/081 移动支付的珍珠港/082 盖好了，他们就会来/084 万众创新/085 深入文化的革新/087 到处都是O2O/089 轻量与重磅/092 扫描或被扫描/094 联网的“自行车赛”/098 模糊的界线与美丽新世界/100 04 | 两国演义和七巨头 人工智能超级大国的那些事/105 诺奖得主与无名工匠/107 人工智能知识的开放与速率/110 避开中国新年的国际会议/111 七巨头和下一个深度学习/114 谷歌战群雄/116 人工智能的电网、电池之战/118 中国芯片的机会与挑战/120 太平洋两岸的两个计划/122 押宝人工智能/123 自动驾驶的困境/125 05 | 人工智能发展的四波浪潮 **波浪潮：互联网智能化/133 算法与编辑/134 机器人报道与假新闻/134 第二波浪潮：商业智能化/136 商用人工智能事业/136 炒掉银行客户经理/137 请到算法诊所就诊/139 看不见的法庭助手/140 谁能取得领先地位？/141 第三波浪潮：实体世界智能化/142 界限模糊的OMO世界/142 每辆购物车都知道你的姓名/144 OMO驱动的教育/146 如何收集数据？如何应用于改进教育流程？/147 公共数据与个人隐私/149 深圳制造/150 小米先行/151 第四波浪潮：自主智能化/152 草莓园与机器甲虫/153 蜂群智慧/154 谷歌模式与特斯拉模式/155 中国的特斯拉模式/156 围绕自主人工智能技术的较量/158 征服当地市场&武装当地公司/160 从中国市场打到国际市场的共享出行/160 展望未来/162 06 | 乌托邦、反乌托邦和真正的人工智能危机 人工智能发展现状/168 《北京折叠》：科幻小说和人工智能经济学/170 真正的人工智能危机/171 技术乐观主义者和“勒德谬误”/173 盲目乐观的终结/174 人工智能：让技术变得通用/178 硬件：更好，更快，更强/179 人工智能的“可以”与“不可以”/181 经济学家的研究结果/184 这些研究忽略了什么/187 两类失业：“一对一取代”和“彻底清除”/188 中美失业问题对比与莫拉维克悖论/191 担心算法还是担心机器人？/192 人工智能导致的不平等/193 随之而来的个人危机/194 07 | 一个癌症患者的思考 1991年12月16日/202 铁人/204 你想在墓碑上写什么？/205 诊断/207 遗嘱/209 向死而生/211 山顶上的法师/212 第二意见和第二次机会/215 解脱与重生/217 08 | 人类与人工智能共存的蓝图 危机考验与新的社会契约/226 3R：再培训、减时间、重分配/228 全民基本收入/231 硅谷的“魔杖”心态/233 人机共存：优化与人情/235 芬克的信与影响力投资/239 政府的角色/242 当司机的CEO/243 “社会贡献津贴”：护理、服务和接受培训/244 尚未解决的问题/246 环顾周遭，展望未来/247 结束语 | 现在已是未来 没有军备竞赛，这是我们共同的未来/251 做好准备，迎接未来/252 人人都是撰写者/254 忘记优化，珍爱彼此/255 致谢/257