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      (美) 羅森維著


      中信出版社
      內容簡介:    正如股市上漲,我們會分析出一堆上漲的理由一般,對于一家成功的公司,分析師們也會認為它的管理是優秀的、企業文化是有凝聚力的、戰略是有前瞻性的;而一旦業績急轉直下,當初前瞻性的戰略就會變成魯莽,有凝聚力的文化會被說成一言堂,不然,那些成功的故事,怎么講得順口呢?   我們總是希望對商業的成功有一些合理的、確定的解釋,進而提供一些明確的行為指示,迅速簡單,邏輯合理。   成功是結果,卻常常被當成原因。它也往往不像我們想象的那樣持久,大部分情況下,長盛不衰只是事后按結果選擇產生的假象。

      作者簡介:   羅森維(Phil Rosenzweig),瑞士洛桑國際管理學院(IMD)戰略及國際管理教授,長江商學院雙學位EMBA項目聯合主管。   加州大學經濟學學士和工商管理碩士,沃頓商學院博士。擁有30多年的商業和學術經驗,專業領域包括戰略制定、企業績效和跨國企業組織設計、行業分析和競爭,曾在惠普任職7年,在哈佛商學院執教6年,并在歐洲、美洲、亞洲等地區都開設了相關管理課程,在《戰略管理》《國際商業研究》《管理科學》等雜志發表多篇關于跨國公司管理的文章。曾為微軟、戴姆勒-奔馳、喜力、雷諾、雅高、迪拜鋁業、沃達豐、MTN等知名企業提供顧問服務。

            
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        一直以來人類的知識可以分為兩類:“明知識”和“默知識”(Tacit Knowldge,又稱默會知識)。明知識就是那些可以用文字或公式清晰描述和表達出來的知識。默知識則是個人在感覺上能把握但無法清晰描述和表達的知識,也即我們常說的“只可意會,不可言傳”的那類知識。人類發明文字以來,積累的知識主要是明知識,因為只有明知識才可以記錄和傳播。直到大約 70 年前,人類才意識到默知識的存在。今天,人工智能,特別是其中的一個重要流派——神經網絡,突然發現了海量的、人類既無法感受又無法描述和表達的“暗知識”——隱藏在海量數據中的相關性,或者萬事萬物間的隱蔽關系。這些暗知識可以讓我們突然掌握不可思議的“魔力”,能夠做很多過去無法想象的事情。本書就是要清楚闡述機器學習發掘出了什么樣的暗知識,為什么機器能夠發現這些暗知識,以及這些暗知識對我們每個人會有什么影響
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