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在探索了智能、目标和意义的起源与命运之后，我亲爱的读者，我们终于走到了这本书的最后篇章。那么，我们应该如何将这些思想转化为行动呢？做哪些具体的事情，才能创造出一个最好的未来？这正是我此时此刻扪心自问的问题。此时是2017年1月9日，我们刚刚在阿西洛马组织了一场关于人工智能的会议，而我正坐在从旧金山返回波士顿的飞机舷窗前。请允许我在本书的结尾向你分享一些自己... -
10 一般智力因素
10 一般智力因素 为什么一门考得好就门门考得好 智力可以分三级 看似无处不在的“一般智力因素”到底在哪 工作记忆：破解一般智力因素的重要一环 神经科学的助力解读 认知策略也在发挥作用 不要忽略大脑的可塑性 费林效应：智商分数随时间的显著提高 漫长探索之后 10 一般智力因素 剑桥：我要解开智力的谜团 “我要给他发邮件。”我对朋友说... -
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寻求协同思维模式 正如我们所看到的，超越两种选择思维、获得协同心态的人——如甘地、戴明和支持孩子学音乐的家长娜迪亚——很少，但他们有着高度的影响力、创造力和效能。他们自发地设定每一种两难境地都是“虚假的困境”。他们是另辟蹊径者，是革新者，是破局者。 想要成为他们中的一员，获得“第3选择”思维，我们必须分四步转换思维模式（见表2–2）。请记住，这种转变并... -
第五章
第五章 使用知识 为什么感觉自己满腹经纶却郁郁不得志，为什么那个学历比你低的人却比你更成功？因为只有被使用的知识才有价值。能不能将自己的知识使用好是对一个人能力的重要考验。 第一节 百无一用是书生 把才华应用于实践之中——才能本身毫无用处。许多有才华的人一生碌碌无为，通常是因为他们把才华本身看做是一种结果。 ——管理学大师彼得·德鲁克 历史上，... -
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大数据时代的综合人才 人才是大数据时代最为稀缺的资源。谷歌的首席经济学家Hal Varian提到过，统计学家是未来最为性感的职业。大数据创新和创业最大的挑战就来自人才的招募、培养和使用。合理的模式将人才的价值放大，同时还将大数据的价值释放出来。在大数据时代人才缺乏的原因是复杂的，破解的方式也是多种多样的，为此大数据实验室做了很多有益的尝试。 不少企业的... -
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第二章 竹林效应 传统企业的发展像松树，用百年才能成长起来。互联网环境下的企业像竹笋，一夜春雨，就都长起来了。 小米生态链是“投资＋孵化”模式，我们比传统的孵化器功能更多，与被孵化企业的关系也更密切。 小米对生态链的公司来说，扮演着多种角色：投资人、孵化器、质检员、设计师、售后服务站……小米生态链模式更像是一片竹林，小米通过竹林发达的根系，向生态链企... -
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我们已经看到，只要我们能为某些最古老、最棘手的哲学问题在需要时找到答案，那么，人工智能就可以帮助我们创造一个美好的未来。用尼克·波斯特洛姆的话来说，我们面临着哲学的最后期限。在这一章中，让我们来探讨一下有史以来最棘手的哲学问题之一：意识。 谁关心这个问题 意识是一个富有争议的话题。如果你向人工智能研究者、神经科学家或心理学家提到这个以C打头的单词（co...