万事万物皆相互关联 / 003
老年人很难适应新事物 / 005
从计算机和算法到细胞和神经元 / 008
第2章 技术的指数性质 / 013
史前技术 / 015
第一次和第二次工业革命 / 017
第三次工业革命 / 019
指数趋势的惊人性质 / 023
出生在计算机时代 / 029
第3章 从麦克斯韦到互联网 / 031
改变世界的4 个方程 / 033
物理学的世纪 / 038
晶体管、芯片和微处理器 / 042
互联网的崛起 / 053
数字经济 / 055
第4章 通用计算机 / 061
分析机 / 063
图灵机和计算机 / 066
可计算性和无穷悖论 / 072
算法和复杂性 / 082
丘奇- 图灵论题 / 092
第5章 智能机器的探索之旅 / 095
人工智能 / 097
机器学习 / 105
感知机和人工神经网络 / 114
贝叶斯公式 / 121
大脑、统计学和学习 / 126
第6章 细胞、身体和大脑 / 129
终极算法 / 131
细胞和基因组 / 141
身体和大脑 / 152
第7章 生物学与计算机的美妙邂逅 / 157
基因组测序 / 159
生物网络 / 167
生物系统建模与仿真 / 170
数字动物 / 176
合成生物学 / 178
第8章 大脑是如何工作的 / 183
神经元是如何工作的 / 187
大脑的结构和组织 / 194
大脑的发育 / 199
可塑性、学习和记忆 / 202
第9章 理解大脑 / 207
脑成像技术 / 211
脑网络图谱 / 226
显微术和脑组织切片 / 227
脑模拟和超级计算机 / 232
第10章 大脑、思维和机器 / 237
合成智能 / 243
神经形态智能系统 / 252
全脑仿真 / 255
意识之谜 / 263
第11章 挑战和希望 / 273
公民权利 / 275
原件、副本和复制品 / 278
时间旅行、备份和回退 / 283
生活在虚拟现实之中 / 287
人格手术和其他改进方法 / 291
第12章 关于未来的种种猜想 / 295
技术奇点 / 297
奇点之后，是生是死？ / 302
超级智能的风险 / 304
外星文明在哪里？ / 306
· · · · · · (收起)
具体描述
計算機、細胞和大腦有什麼共同之處？計算機是人類設計的電子設備，細胞是經自然進化和選擇産生的生物實體，大腦是人類思維的創造者和“容器”。但在某種程度上，它們都是信息處理設備。至今，任何既存的機器和已知的生物都無法與人類大腦的力量相媲美。經過億萬年的進化，大腦幫助人類發明瞭各種各樣的工具和技術，讓我們的生存和生活變得更容易，尤其是幾乎跟人類大腦同樣強大的計算機。
在這本書中，作者將帶領我們踏上一段通往未來的探索之旅，講述科技的進步如何推動我們創造齣“數字思維”。
指數增長是一種深植於生命藍圖中的模式，但當下正在發生的技術性變革有望超越進化性變革。作者描述瞭一係列技術和科學進步：麥剋斯韋方程組，圖靈機，人工生物係統，神經元網絡，終極算法，機器學習，基因組測序，等等。他把自然選擇視為終極算法，探討瞭遺傳學和中樞神經係統的進化，並描述瞭計算機成像在理解和模擬大腦方麵起到的作用。在對思維創造係統的行為進行思考之後，他提齣瞭幾個我們無法迴避的問題：智能的未來是什麼？人類大腦是可以主宰思維的唯一係統嗎？如果數字思維産生瞭，它將成為我們的夥伴，還是敵人？
帶著這些問題，開始你的數字思維探索之旅吧！
用户评价
##这本写得挺好看的，4.5星吧。作者有点想学人类简史，但好在学得不像，努力写得有根有据那种。每一章都有一些硬科普的部分，数据图表齐上阵，但总体来说难度适中。本书以数字思维的概念，打通脑科学、生物科学（进化、基因等）、计算机（包括人工智能等）几个不同的学科，认为进化就是一次大型长期的算法，认为人的思维并不是基于量子维度的玄妙结果，而是数据的积累与学习，所以人工智能必定会跨过奇点。他的这个观点我个人虽然不是很赞同，但也觉得很有道理。总之，他说的数字思维，不是讲人应该怎么思维，而是勾勒数字思维的几个特征：指数性质、大数据、算法、机器学习等。
评分##几乎没有什么作者个人的观点，不过是把物理学，生物学，计算机领域的一些相关成果梳理了一遍，更像是作者整理的读书笔记。最后一章推论的观点也乏善可陈，基本都已经体现在好莱坞电影和HBO的剧集里了。 对于没有涉猎过相关书籍又对这个主题确有兴趣的读者有点价值，课题当个著作精粹来看。否则一小时随便翻翻足够了，我还多浪费了一小时。
评分##极其晦涩
评分##这本写得挺好看的，4.5星吧。作者有点想学人类简史，但好在学得不像，努力写得有根有据那种。每一章都有一些硬科普的部分，数据图表齐上阵，但总体来说难度适中。本书以数字思维的概念，打通脑科学、生物科学（进化、基因等）、计算机（包括人工智能等）几个不同的学科，认为进化就是一次大型长期的算法，认为人的思维并不是基于量子维度的玄妙结果，而是数据的积累与学习，所以人工智能必定会跨过奇点。他的这个观点我个人虽然不是很赞同，但也觉得很有道理。总之，他说的数字思维，不是讲人应该怎么思维，而是勾勒数字思维的几个特征：指数性质、大数据、算法、机器学习等。
评分##中段陷入了生物学的旁枝末节里看得好痛苦。
评分##这本写得挺好看的，4.5星吧。作者有点想学人类简史，但好在学得不像，努力写得有根有据那种。每一章都有一些硬科普的部分，数据图表齐上阵，但总体来说难度适中。本书以数字思维的概念，打通脑科学、生物科学（进化、基因等）、计算机（包括人工智能等）几个不同的学科，认为进化就是一次大型长期的算法，认为人的思维并不是基于量子维度的玄妙结果，而是数据的积累与学习，所以人工智能必定会跨过奇点。他的这个观点我个人虽然不是很赞同，但也觉得很有道理。总之，他说的数字思维，不是讲人应该怎么思维，而是勾勒数字思维的几个特征：指数性质、大数据、算法、机器学习等。
评分##几乎没有什么作者个人的观点，不过是把物理学，生物学，计算机领域的一些相关成果梳理了一遍，更像是作者整理的读书笔记。最后一章推论的观点也乏善可陈，基本都已经体现在好莱坞电影和HBO的剧集里了。 对于没有涉猎过相关书籍又对这个主题确有兴趣的读者有点价值，课题当个著作精粹来看。否则一小时随便翻翻足够了，我还多浪费了一小时。
评分##中段陷入了生物学的旁枝末节里看得好痛苦。
评分##极其晦涩
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