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沒人能逃離人工智慧+機器學習的巨大力量：今天的機器已不斷探索出那些隱藏在海量資訊中的相關性，以及萬事萬物間的隱蔽關係。這些人類既無法感受，也無法描述與表達的「暗知識」，將徹底重塑世界！│思想學人 金觀濤│ 專文序│創新工場董事長 李開復│ 薦讀深刻理解AI的本質，就能對未來更有方向感人工智慧很可能導致一場人類社會舊秩序的永久性改變，而這一切或許會比所有人想像的更快發生。如果你留意最近幾年科技的發展，你會發現，到處都暗示著我們對於生存的認知將被下一階段的發展而徹底改變。在這本由一位人工智慧參與者／矽谷風投家親撰、題旨宏大卻又簡鍊解釋了當前科技進程的書中指出，人類或許永遠能自知「所知有限」，但AI與機器學習的出現，則讓我們進入了一個全新的未來領域。作者主張：「我們可以預見一幅未來世界的知識圖譜：所有的知識分為兩大類界限分明的知識：人類知識和機器知識。人類的知識如果不可陳述則不可記錄和傳播。但機器發掘出來的知識即使無法陳述和理解也可以記錄並能在機器間傳播。這些『暗知識』的表現方式就是一堆看似隨機的數位，如一個神經網路的參數集。這些暗知識的傳播方式就是通過網路以光速傳給其他同類的機器。」「暗知識給我們的震撼才剛剛開始。從2012 年開始的短短幾年之內，機器已經創造了下面這些「神蹟」：對複雜病因的判斷，準確性超過醫生；可以唯妙唯肖地模仿大師作畫、作曲，甚至進行全新的創作，讓人類真假難辨；機器飛行員和人類飛行員模擬空戰，百戰百勝。……人類將進入一個知識大航海時代，我們將每天發現新的大陸和無數金銀財寶。」過去人們總把人工智慧（AI）當成科幻電影中才會出現的情景，可近年來不斷有人嚴肅的討論這個問題，同時也讓我們感到困惑，由於我們總把人工智慧跟虛構的電影情節連想在一起，也可能是人工智慧可以用來的描述事物太多了，從電子計算機、自動駕駛車到智慧醫療，它已經存在於我們生活中了，可是它到底是什麼？這本書就將告訴你目前所謂的人工智慧是什麼？AI背後許多聽來極度專業又帶有資訊工程最前瞻性的工具及技術，如機器學習／卷積網路／深度學習等，到底能不能用簡單方式說明白？本書也是一本寫給一般人及非資訊科學專業人士得以理解AI全局的定義性讀物，作者師從人工智慧的學術大師伯納德．威羅，並企圖以知識的概念──「內隱知識」為比喻出發，帶領讀者了解目前AI正在攻堅的方向，這些人類過去僅能靠想像存在的「聰明機器」是如

《醫務人員侵權風險防范與救濟》主要內容簡介：醫療從業人員了解執業風險必備指南、專家提示醫療侵權風險防范與救濟、37個典型案例生動提醒如何規範執業、36件常用知情同意書全面履行醫療告知義務。

本書是法官告訴你系列之一。它選取醫療事故這一常發糾紛領域，主要是以案例分析的形式，將這類糾紛分門別類地分析。每類案件都以小標題的形式體現在目錄中，讓讀者一目了然。具體寫法是基本案情、法律評析、法官提示。案例都是從實際生活出發，給當事人切實有用的指導。本系列書選取常見的民事糾紛領域，以案說法，由基層法院法官為當事人辯法析理，明確責任。主審法官結合自己的審判經驗，或敲響警鐘，或指出誤區，或指明非訴訟解

《新編醫療糾紛處理：法律依據與案例評析（第2版）》著眼於日常生活中高頻出現的醫療糾紛，通過對具體案例的解析，聯繫現行法律規定，打造成權威、經典、實用的法律辦案指導書。 《新編醫療糾紛處理：法律依據與案例評析（第2版）》中選取的案例具有代表性，基本涵蓋了該領域的焦點與難點，來自律師、法律顧問等專業人士的點評通俗易懂，具體內容包括：第一編，典型案例分析；第二編，實用法律文書；第三編，實用工具（圖、表）

本書研究康德《判斷力批判》中的鑒賞論與崇高論，即其“感性判斷力批判”的主體部分。康德的“批判”極富洞見和啟發性，既是德國古典哲學的巨獻，又是西方美學史上繼往開來的扛鼎之作。從逐節評注到專題討論，相關論著已有不少。本書則另闢蹊徑：一方面，在研究上強調原創性。基於細緻的文本解讀和闡發，本書指出康德理論在結構和思路上的一些疑點，並提出自己的重構和解決方案。正如第11章所總結的：康德既模糊了區分鑒賞判斷的主觀普遍性與判斷本身的必然性，也模糊了對美的感性體驗與對美如何可能的理性詮釋，還未明確區分四種不同的崇高判斷。最重要的是，他僅僅部分地達成了《批判》的總目標，即從自然領域到自由領域的過渡。本書首先揭示和理順上述問題，然後將鑒賞論與崇高論結合，從而提出以一種感性判斷力批判來調和理論哲學與實踐哲學的新路。另一方面，在寫作上，本書大致遵循了《批判》的框架。正因原創性很強，如果完全按作者思路呈現，它就成了作者的感性判斷力批判。更何況，一切發揮都應以詮釋為基礎。所以，如目錄所示，本書在章節上較嚴格地對應於康德原著。考慮到思路的整體性，我希望讀者能通讀全書；同時，為方便讀者參考個別章節段落，本書也提供了清晰線索。

AlphaGo戰勝了世界圍棋冠軍，但無論是聶衛平還是設計AlphaGo的谷歌工程師都無法理解AlphaGo為什麼這樣走棋，這就是人工智能中令人困惑的“不可解釋性”問題。作者從這個問題出發，發現了一類全新的知識――“暗知識”。一直以來人類的知識可以分為兩類：“明知識”和“默知識”。明知識就是那些可以用語言、文字或公式清晰表達和描述的知識。默知識則是個人在感覺上能把握但無法清晰描述的知識，也即我們常說