导读

一直以来人类的知识可以分为两类：“明知识”和“默知识”（Tacit Knowldge，又称默会知识）。明知识就是那些可以用文字或公式清晰描述和表达出来的知识。默知识则是个人在感觉上能把握但无法清晰描述和表达的知识，也即我们常说的“只可意会，不可言传”的那类知识。人类发明文字以来，积累的知识主要是明知识，因为只有明知识才可以记录和传播。直到大约70年前，人类才意识到默知识的存在。今天，人工智能，特别是其中的一个重要流派——神经网络，突然发现了海量的、人类既无法感受又无法描述和表达的“暗知识”——隐藏在海量数据中的相关性，或者万事万物间的隐蔽关系。这些暗知识可以让我们突然掌握不可思议的“魔力”，能够做很多过去无法想象的事情。本书就是要清楚阐述机器学习发掘出了什么样的暗知识，为什么机器能够发现这些暗知识，以及这些暗知识对我们每个人会有什么影响。

本书分为三个部分。

第一部分包括第一、二、三章，其中第一章里我们发现AlphaGo（阿尔法围棋）给我们带来的最大震撼是人类完全无法理解机器关于下棋的知识。这个发现迫使我们重新审视人类对于“知识”的所有观念。这一章回顾了2 500年来人类所熟悉的明知识和直至大约70年前才注意到的默知识。近几十年的脑神经科学的研究成果让我们对知识的本质有了更清楚的认识，也回答了为什么人类既无法感受，也无法理解机器发现的那些暗知识。这一章还分析了明知识、默知识和暗知识之间的区别，讨论了为什么暗知识的总量将远远超过人类能掌握的所有知识。

第二章介绍了机器是怎样学习的，能学习哪些知识，同时介绍了机器学习的五大流派以及各流派从数据中挖掘知识的方法。

第三章则重点介绍了目前机器学习中最火的神经网络，包括神经网络的基本工作原理和目前在商业上应用最广的几种形态，以及各自适用的领域。有了这些基础就可以判断AI（人工智能）在各个行业的商业机会和风险。也只有理解了这些原理，才能真正理解暗知识的特点。为易于阅读和照顾不同读者的需求，在这一章中我们尽量用通俗的语言解释这些工作原理，而把精确的技术原理介绍放在附录里。

第二部分（第四、五章）讨论了AI对商业的影响。我们将看到机器发掘出来的暗知识对我们生活的直接影响。对于想把握AI商业趋势的读者来说，这部分的内容至关重要。其中，第四章描述了当前的AI产业生态，第五章详尽探讨了哪些行业将面临AI的颠覆，以及在不同行业的投资机会和陷阱。

第三部分（第六、七章）的内容是AI对未来和社会的影响。第六章重点讨论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AI应用。第七章讨论了机器和人的关系：机器能在多大程度上取代人的工作，会造成哪些社会问题（例如大面积失业）。这两章的主要目的是开脑洞，探讨那些我们今天可能还看不到的更深远的影响。本章也试图回答人类的终极恐惧：机器人最终会控制人类吗？

本书的各个章节前后连贯，但也可以跳着读，对于那些只对商业感兴趣的读者，可以跳过第二、三章直接读第四、五章。

笔者在美国斯坦福大学读博士期间做过人工智能研究，后来在硅谷和中国创办高科技公司，目前在硅谷专注于投资人工智能。每年访问调研上千家硅谷和中国的科技公司，接触顶级大学最前沿的研究，这些都有助于笔者从大量的实践中提炼出自己对行业的原创的分析和洞见，而不是人云亦云。

笔者长期对人类如何获得知识感兴趣，在投资、研究和写作AI的过程中，发现了暗知识这样一个人类以往未曾发现的领域。这个概念的提出一定会引起争议，笔者欢迎读者的批评并期待在批评和讨论中进一步深化在这方面的认识。

本书的目标读者是企业和政府工作人员及其他知识阶层，包括学生。暗知识对人类的影响刚刚开始。从暗知识这个新视角出发，可以更深刻地理解这次AI巨浪。这波巨浪可能超过互联网，许多行业都会深受影响。本书希望能回答“AI对我的行业和职业会有什么影响”。只有把AI的技术、趋势和应用深入浅出地讲清楚，读者才可能举一反三，理解AI对自己的影响。本书从笔者自己的投资实践出发，希望能为在AI时代进行投资提供一些参考。在AI飓风里泥沙俱下，鱼龙混杂，会有大量的炒作，读完本书可以帮助读者辨别真伪，不会被轻易忽悠。在今后5~10年，不论是风险投资/私募股权投资还是在公开股票市场投资都需要有这样的辨别能力。本书最后在讨论人工智能对整个社会的影响时也提出了一些未经检验的建议。

每当读到市面上科技类的书籍时，常被那些含混不清的描述所困扰。当年在斯坦福大学上课时留下的最深印象就是那些学科的开山鼻祖对自己学科理解之深入。他们能用最简单的方式把最深奥的道理讲明白，让听课的学生一下子就能理解一门学科的核心概念，而且一辈子不会忘记。从那以后，笔者就坚信，如果学生没听懂，一定是老师没讲明白。这本书希望用最通俗易懂的语言介绍暗知识和AI。任何具有高中以上学历的读者如果有没读懂的地方，一定是因为笔者没有写明白。

今天每个人都要面对海量的信息和知识，如何让读者花最少的时间获取最大量的信息和知识成为一个挑战。笔者最欣赏的文章和书籍是那些没有一句多余的话的，这也是笔者写作本书的目标之一。本书希望能够做到读者在机场书店买了这本书后能在下飞机前读完，而且读完之后可以清晰地判断这场技术大浪对自己的影响。

王维嘉
2019年1月13日于硅谷