全书是关于人工智能时代的现状与未来的分析与展望。事实与观点中新意都不多。
总体评价3星，有一定参考价值。
以下是书中一些内容的摘抄，#号后面是kindle电子版中的页码，【】中是我根据上下文补充的信息：
1：他们就是让沃森回到2003年，与全球的顶尖科学进行一场科研竞赛。结果是，沃森提出了7个被证明有效的方案，而全世界这个领域所有顶尖的科学家在10年间提出的解决方案也只有10个。#84
2：20世纪英籍犹太裔大学者迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi）的观察精彩地总结了这个状况：“我们所知的多于我们所能说的。”#313
3：上面我们介绍了三个例子：阿尔法狗击败最好的人类围棋选手，Facebook和爱彼迎这类没有任何传统行业资产的新兴公司取得成功，通用电气邀请在线用户来帮助设计并销售该公司自己擅长的产品，这些例子展示了重塑商业世界的三大趋势。#451
4：正如我们将反复声明的那样，人的能力、优质产品和服务，以及强大的组织能力对于企业的成功来说仍然至关重要。#471
5：许多不同领域的研究都得到了同样的结论：恰恰是因为在位者熟谙现状，沉迷其中，以致看不到新技术的浮现及其未来的潜力和可能的演化。这种现象被称为“知识魔咒”和“现状偏见”，它甚至会影响到管理良好的成功企业。#537
6：电气化是迄今为止最具颠覆性的技术之一。在20世纪的前几十年，它使美国制造业出现大规模灭绝。#550
7：那些认为电气化只是一种更好动力源的工厂业主完全错失了机会，随着时间的推移，他们发现自己落后于电气化的竞争对手。这些落后者可能一直在生产精妙的产品，并通过高效的分销网络向忠诚的客户销售。#571
8：现在的人已经很难想起此前的文书流转时代，当时，一车车满载的文件夹往返于人群和部门之间。“文书矿井”是该时代“硕果仅存”且令人困扰的一个地方，它设在地下，是由美国政府人事管理办公室负责的一个低效率部门。#650
9：哈默和钱皮的基本想法是：企业不能认为自己是在部门内执行任务（例如在采购部门内购买原材料），它们应该把自己看成在执行业务流程（例如采购、组装并按客户订单装运），这本来就是跨部门的事。#659
10：他们找到了136项这样的研究，涵盖从智商预测到心脏病诊断的方方面面。在48%的研究中，两者并无显著差异，换言之，平均来说，专家并没有比公式做得更好。#769
11：将决策交给机器的真正风险在于，算法系统中的偏见可能会延续甚至放大社会上的一些有害偏见。#899
12：拉兹洛·伯克（Laszlo Bock）担任谷歌人事部负责人时就意识到，多数用于选择新员工的技术几乎无济于事。在考察公司员工在职表现差异的实际影响因素时，他的团队发现，招聘前的简历检查仅解释了约7%的差异，之前工作经历的年份解释了3%，非结构化的工作面试仍然是最常见的情形，它始于“你的最大优势是什么”或“请做自我介绍”等问题，但是只能解释14%的差异。#967
13：那么，更好的招聘方法是什么？谷歌决定更加依赖结构化面试，它解释了25%以上的在职表现。结构化面试包括一组预定义的问题，旨在评估一个人的一般认知能力等方面。#976
14：撇开“超级预测者”不谈，我们对预测的最根本建议是少做预测。我们的世界越来越复杂，常处于混沌状态，又总是快速流动。这使得预测事情变得要么极其困难，要么不可能实现，时间跨度越大，预测就越不准确。#1019
15：与以上对比类似，早期的人工智能社区分为两个阵营。一个追求所谓基于规则的，或者说符号型人工智能，另一个则建立模式识别的统计系统。#1141
16：然而，其他的挑战使基于规则的方法捉襟见肘。语音识别、图像分类、语言翻译等领域的数十年研究结果并不令人满意。这些领域取得的最好结果与人类的表现仍相距甚远，最糟糕的结果则给人留下了很坏的印象。#1150
17：戴维斯和马库斯讨论了建立以上系统的最大障碍：“进行常识推理时，人们……借鉴的是……基本上无法自省的推理过程。”#1176
18：事实上，目前投入使用的数据中心能源管理、语音识别、图像分类和自动翻译等机器学习系统中，那些表现最好的系统非常相似。它们都是深度学习的变体，不因应用领域而异。#1262
19：直至我们写这本书时，人工智能领域几乎所有的商业成功例子都使用监督式学习技术，也有少数使用了强化学习技术（例如DeepMind优化的数据中心）。然而，人类学习的主要方式是无监督的学习。#1282
20：杰林克在20世纪80年代中期观察到：“每当我辞退一名语言学家，语音识别器的表现就随之改善。”到2015年左右，处理语音翻译相关问题最为成功的团队里面没有语言学家，而他们的研究结果震惊了全世界。#1336
21：我们所见过的最先进的机器人厨师是风投资本家温诺德·柯士拉（Vinod Khosla）资助的机器人快餐公司Momentum Machines开发的汉堡制作机。它使用生肉、面包，以及酱汁等调味品，然后将其制成袋装汉堡，制作速度高达每小时400个。#1489
22：保险公司也可能很快会使用无人机，以便评估龙卷风后屋顶受损的程度、帮助保护濒危动物群体免遭偷猎、防止偏远森林受到非法采伐以及完成许多其他任务。#1567
23：长期以来，耕耘土地、种植作物是人工从事的劳动密集程度最高的工作，而它现在却是知识最为密集的工作。#1587
24：不夸张地说，人们与机器人及其同类一道工作的第二种方式就是“肩并肩”。再说一遍，这不是什么新鲜事。工厂里的工人长期以来一直被机器包围，经常与机器密切合作。#1592
25：写小说有三条规则。不幸的是，没有人知道它们是什么。萨默塞特·毛姆（Somerset Maugham，1874—1965）#1695
26：2015年，基于手机App的平台Go-Jek【在印度尼西亚首都雅加达】面世，它是连接乘客和摩托车的平台。该平台给出的固定价格受到追捧，因为它消除了讨价还价带来的时间浪费和不确定性。#2717
27：需要特别提及的是，开放有一个非常重要却违反直觉的特点，那就是不唯资历，或者说抛弃这么一种观点：只有在具备文凭、职衔、推荐信、工作经验、良好成绩等一定资历时，人们才可以被允许做事情。#3354
28：可用假肢的成本一夜之间暴跌了99%以上。3D打印的产品固然与5000美元的产品不同，但它们可以活动，制作价格又便宜，创客都可以免费向用户提供这些产品。#3782
29：如果对比特币感兴趣的人员和组织相信系统已经被坏人接管，那么他们很快就会对它失去兴趣，转投其他项目或付款方式。到那时，比特币会很快失去价值。既然这样，攻击者为什么还要花那么多钱来接管整个区块链，#3913
30：我们不是说市场超级有效率吗？科斯认为，某些方面的确如此，但市场在其他几个方面也往往产生较高的成本，包括：?搜索并发现相关价格的成本；?谈判和决策的成本；?挨个签订合同的成本；?监督和执行合同的成本。#4264
31：在本书中，我们描述了数字化时代的三大类新的再平衡：人脑与机器、产品与平台，以及核心与大众。#4559
本文转自左其盛博客园博客，原文链接： http://www.cnblogs.com/zuoqs/p/8506006.html ，如需转载请自行联系原作者
