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
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

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