AI·未来

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前言/001

01 | 中国的“斯普特尼克时刻”

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

互联网的纵身一跃/080

微信:低调的雄心/081

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/

谷战群雄/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

第一波浪潮: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/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

《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

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

(收起)

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