AlphaGo战胜了世界围棋冠军，但无论是聂卫平还是设计AlphaGo的谷歌工程师都无法理解AlphaGo为什么这样走棋，这就是人工智能中令人困惑的“不可解释性”问题。作者从这个问题出发，发现了一类全新的知识——“暗知识”。
一直以来人类的知识可以分为两类：“明知识”和“默知识”。明知识就是那些可以用语言、文字或公式清晰表达和描述的知识；默知识则是个人在感觉上能把握但无法清晰描述的知识，也即我们常说的“只可意会，不可言传”的那类知识。今天，人工智能突然发掘出了人类既无法感受又无法表达和描述的暗知识—隐藏在海量数据中的万事万物间的关系。本书介绍了机器学习五大流派从数据中挖掘暗知识的方法以及各自适用的领域，尤其是神经网络的基本工作原理和目前在商业上应用最广泛的几种形态。同时着重讨论了暗知识对商业和社会的直接影响，比如哪些行业将面临机器认知的颠覆，在不同行业里有哪些投资机会和陷阱。本书最后介绍了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人工智能应用，以及人工智能会在多大程度上取代人的工作，造成哪些社会问题，如何让下一代做好准备等。
