今天早上浏览最新资讯的时候，了解到《暗知识》这本书，对书中的内容，比较感兴趣，所以优先看这本书，下面把一些内容整理如下。
首先介绍下本书的作者及书的基本情况。
作者：王维嘉，斯坦福大学电气工程系博士，曾在斯坦福大学师从人工智能鼻祖之一、美国国家工程院院士伯纳德·威德罗教授。
出版社：中信出版集团
出版时间：2019年4月
近年来人工智能不断地融入我们的生活，比如一些家用电器的后台服务，一定程度上由人工智能（即AI）来给我们服务，包括我之前了解的自动驾驶等相关新闻，这也是人工智能的一些表现。
人工智能，给我们带来了一系列的震撼与神迹，但却少有人能够将人工智能及其背后的逻辑讲得通俗易懂，为什么呢？因为人工智能中确实存在“不可解释性”。
以下内容是《暗知识》摘录和提炼的一些内容。
暗知识来袭
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被记录和传播。一直到70年前，有一个奥匈科学家叫麦克波兰尼发现了另外一种知识：默知识。比如说骑自行车，没有一个人是看着手册学会的，每个人都是先骑到车上，歪歪扭扭摔个跤就学会了。
我们人类的很多其他技能全是这类的，只会意会、不可言传。为什么说不出来？因为这类知识是在我们的大脑里建立了一个非常复杂的神经元的联系，但是我们语言的表达能力又非常弱，比如我们平均每秒钟可以说五个字，语言能表达出来的信息要远远少于我们大脑里面存储的信息。
直到现在，在人工智能特别是其中的一个重要流派——神经网络里，突然发现了海量的、人类既无法感受又无法描述和表达的新知识：“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。
什么叫不可感受？就是那些人体感官无法感受的物理量、化学量。像我们眼睛看不到紫外线、红外线、X射线，耳朵听不到超声波。或者是我们感官能感受但大脑没反应，不会建立新的神经元连接，像我们听马路上噪声，什么都听不出来。
什么叫不可表达？就是这些量之间的关系太多太复杂，根本无法用文字或者公式描述。AlphaGo（阿尔法狗）下棋就是这类暗知识。暗知识就是人发现不了，但机器能发现的万事万物间的隐蔽关系。
注意，暗知识不是那些人类尚未发现但一经发现就可以理解的知识。比如牛顿虽然没有发现相对论，但如果爱因斯坦穿越时空回去给他讲，他是完全可以理解的，因为理解相对论用到的数学知识如微积分牛顿都有了。即使在微积分产生之前，如果爱因斯坦穿越2000年给亚里士多德讲相对论，亚里士多德也能理解，至少能理解狭义相对论背后的物理直觉。
暗知识可以应用在哪些领域
暗知识是指神经网络或者机器发现的事物间隐藏的关系。理解了暗知识就可以把握人工智能的本质，甄别核心技术，找到创业和投资的最佳领域。
1.人脸识别；2.精准医疗；3.新药研发
机器认知新时代
今后10年、20年会是一个非常有意思的时代，我们可能会进入一个新的世界，这个时代我把它叫机器认知时代。
机器认知时代的第一个特点，就是到处都有传感器，记录着我们周围很多的量；
第二个特点是，机器可以从大量记录下来的变量里发现很复杂的相关性，然后用来为我们的生活、为我们的生产服务；
第三个特点是，未来可能有很多机器在不知疲倦地7×24小时工作。
以上就是本书整理出来的一些内容。当然，这些内容知识书中众多信息的一部分，未经全部。
未来的世界将呈现出两幅知识图谱，即人类知识和机器知识。而机器知识，迭代的速度将日新月异。而这种迭代，不亚于一场技术革命。
好了，今天就写到这里吧。争取三天时间，读完该书。
