在人工智能飛速發(fā)展的今天，如何幫助企業(yè)應用人工智能來提升競爭力，如何防范在應用人工智能時可能帶來的風險，成為人類必須面對且亟須解決的問題。本書探討了人工智能的局限性以及人工智能所帶來的機會，研究了人類和機器可以互相補充配合的領域，提出了一個面向企業(yè)層面的“1+1＞2”的智能體：人機共融體（Humachine）。人機共融體基于云計算、大數(shù)據等技術，通過實施組織管理框架來創(chuàng)建，該框架通過應用卡斯帕羅夫定律，以滿足博斯特羅姆集體超智能的條件來解決莫拉維克悖論。人機共融體為構建具有可持續(xù)競爭優(yōu)勢、有效益、有道德的企業(yè)提供了方法和建議，同時也為學者們研究“人—信息—物理系統(tǒng)”（HCPS）、協(xié)作機器人、智能制造、智慧醫(yī)療、智能社會等提供了參考。
納達?桑德斯（Nada R. Sanders）：美國東北大學達莫勒?麥克金商學院的杰出教授。她的專業(yè)研究領域包括商業(yè)預測與分析、全球供應鏈和可持續(xù)發(fā)展等。她是2019年生產和運營管理學會的主席和決策科學研究所的會士，曾在《California Management Review》《Journal of Operations Management》《International Journal of Forecasting》和《Production and Operations Management Journal》上發(fā)表多篇論文。約翰?伍德（John D. Wood）：紐約州和得克薩斯州律師協(xié)會的會員，畢業(yè)于紐約大學法學院。他是John D. Wood律師事務所/PLLC(專業(yè)責任有限公司)的創(chuàng)始人，為產權所有者提供戰(zhàn)略咨詢。他的專業(yè)研究領域包括風險管理、法律規(guī)范和可持續(xù)商業(yè)策略等，在《NYU Journal of Law and Liberty》《NYU Environmental Law Journal》《The Environmental Law Reporter》等諸多律師協(xié)會雜志上發(fā)表過多篇論文。
王柏村，浙江大學研究員、博士生導師，機械工程學院院長助理、《工程設計學報》副主編。入選中國科協(xié)青年人才托舉工程。在國際上較早開展人本智造相關研究。兼任中國工程院制造業(yè)研究室特聘專家、中國機械工業(yè)聯(lián)合會智能制造分會副秘書長、中國機械工程學會成組分會副總干事。易兵，中南大學副教授、博士生導師。主要研究方向為數(shù)字孿生、拓撲優(yōu)化和協(xié)作機器人等。2017—2019年在美國密歇根大學機械系擔任助理研究員。主持國家自然科學基金面上和青年、湖南省自然科學基金青年等多項項目。在《COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING》《ADDITIVE MANUFACTURING》《COMPUTER-AIDED DESIGN》《機械工程學報》等期刊發(fā)表SCI/EI論文50余篇，授權發(fā)明專利8項。楊賡，浙江大學機械工程學院研究員，流體動力基礎件與機電系統(tǒng)全國重點實驗室固定成員。本科、碩士獲得于浙江大學，博士獲得于瑞典皇家理工學院。入選國家海外青年人才計劃、浙江省特聘專家、浙江省杰出青年基金。長期致力于機器人多模態(tài)感知、智能人機交互系統(tǒng)等研究工作。入選全球前2％頂尖科學家榜單，在 Nature Electronics, Advanced Science等國際權威期刊及會議上發(fā)表 80 余篇學術論文，封面論文12篇，高被引論文1篇。擔任IEEE RBME、IEEE JBHI、BDM等期刊編委。
序言 / V
前言 “人機共融體”的定義 / VII
第1章 第四次工業(yè)革命 / 001
1.1 “深藍” / 002
1.2 卡斯帕羅夫定律：過程的勝利 / 003
1.3 鎮(zhèn)上的新孩子 / 005
1.4 現(xiàn)代人工智能“大爆炸” / 009
1.5 “耐機器人的勞動力”：擁抱莫拉維克悖論 / 010
1.6 機器不是萬能的 / 013
1.7 比失業(yè)更糟糕的事情 / 015
1.8 人機共融體：人、流程和機器 / 017
1.9 如何到達那里 / 019
1.10 小結 / 021
第2章 超智能之路 / 023
2.1 人類超智能哲學家 / 024
2.2 超智能是什么 / 025
2.3 使用（但不濫用）新達爾文主義智能 / 026
2.4 典型例子 / 029
2.5 人機共融體和人類圈 / 047
2.6 小結 / 049
第3 章 機器能力的局限 / 051
3.1 當機器與錯誤的人在一起 / 052
3.2 不要沉溺于夸張 / 053
3.3 大數(shù)據、算法、云計算和暗數(shù)據 / 056
3.4 人工智能、機器學習、神經網絡和深度學習 / 061
3.5 機器可以做什么 / 068
3.6 機器不能做什么 / 072
3.7 小結 / 080
第4 章 人類能力的局限 / 081
4.1 關于微波爐的靈光一現(xiàn) / 082
4.2 再談“思考” / 083
4.3 “獨創(chuàng)性”之謎 / 085
4.4 捍衛(wèi)智人 / 087
4.5 當人類過于人性時，我們也要管理 / 100
4.6 管理人的偏見 / 102
4.7 在技術時代培養(yǎng)人類美德 / 107
4.8 改變智能的定義 / 109
4.9 嬰兒潮和“機器外包” / 110
4.10 小結 / 112
第5章 人與技術的融合 / 115
5.1 要么使用它，要么放棄它 / 116
5.2 食譜、配方、煉金術咒語，隨便你怎么叫 / 117
5.3 就業(yè)機會將會變化，但不會消失 / 119
5.4 AI是水平使能層 / 121
5.5 互補的同事：大衛(wèi)·莫拉維克的悖論得到解決 / 124
5.6 性能增強劑 / 128
5.7 全新的人機界面 / 134
5.8 發(fā)展對機器的信任 / 135
5.9 人工智能時代的人力資源 / 138
5.10 過度依賴的危險：技能萎縮 / 139
5.11 小結 / 141
第6章 人機共融時代的法律問題 / 143
6.1 網絡安全、“深度造假”和生成對抗性網絡 / 144
6.2 不僅僅是控制問題 / 145
6.3 阿西莫夫的機器人法則 / 149
6.4 風險管理、潘多拉魔盒和商會 / 151
6.5 “深度造假”：一種對造假照片的惡意解釋 / 155
6.6 消費者隱私與“互聯(lián)網之眼” / 162
6.7 未能實行隱私和安全保護措施的成本 / 164
6.8 警惕算法偏見 / 166
6.9 黑箱決策：人工智能的“黑暗秘密” / 169
6.10 人工智能對立法和監(jiān)管的影響 / 171
6.11 Spambot門：廢除網絡中立 / 175
6.12 小結 / 180
第7 章 打破范式 / 181
7.1 人類經驗高于等級 / 182
7.2 技術驅動、以人為本 / 183
7.3 一種新的商業(yè)模式 / 184
7.4 意向性 / 187
7.5 集成性 / 193
7.6 可行性 / 200
7.7 指標化 / 204
7.8 動態(tài)模型 / 205
7.9 小結 / 207
第8 章 突變 / 209
8.1 如果冰箱可以說話 / 210
8.2 不同的組織形式 / 210
8.3 關注人類需求 / 213
8.4 扁平和流動的組織結構 / 217
8.5 創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新文化 / 223
8.6 自我意識 / 226
8.7 精心策劃突變：有思想的領導 / 229
8.8 小結 / 234
第9 章 關于人機共融的“反思” / 235
9.1 找到你組織的靈魂 / 236
9.2 基礎 / 237
9.3 人類真的越來越聰明了嗎 / 240
9.4 強大的力量會帶來巨大的傷害 / 242
9.5 發(fā)揮我們的優(yōu)勢 / 245
9.6 “人文主義”：“人機共融”勞動力的教育 / 247
9.7 對未來工作的思考 / 249
9.8 小結 / 251
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