绪论 大数据时代的解决方案

第一章 超数据时代的数据拥堵

第一节 小数据时代、大数据时代和超数据时代

（一）小数据时代

（二）大数据时代

（三）超数据时代

第二节 奇点来临：数据大爆炸

（一）数据连接型社会：数据量化世界

（二）数据大爆炸：海量、复杂与失控

（三）数据失真、数据依赖与数据安全

第三节 数据拥堵与数据治理

（一）数据拥堵的由来

（二）从生命周期视角思考数据拥堵

（三）数据拥堵的治理范式

第二章 激活数据学：基于块数据理论的解决方案

第一节 复杂理论与块数据

（一）复杂性的涌现

（二）块数据的数据观

（三）数据学与数据科学

第二节 激活数据学的提出

（一）激活数据学的由来

（二）激活数据学的理论框架

（三）激活数据学的时代价值

第三节 激活数据学与数据激活机理

（一）数据搜索：智能感知

（二）关联融合：智能聚合

（三）自激活：智能决策

（四）热点减量化：智能筛选

（五）群体智能：智能碰撞

第三章 数据搜索：智能感知

第一节 智能感知与交互

（一）生物感知

（二）机器感知

（三）交互识别

第二节 搜索引擎：连接人与信息

（一）从“寻物”到“搜数”

（二）谷歌搜索：让流动的信息产生智能

（三）搜索引擎的工作原理

第三节 搜索引擎到人工智能的终极演进

（一）全局化范围搜索

（二）智能化目标识别

（三）无界化协同感知

第四章 关联融合：智能聚合

第一节 人脑信息的处理与融合

（一）对象感知

（二）情景关联

（三）信息融合

第二节 智能数据处理

（一）大数据融合处理模式

（二）数据融合处理局限

（三）基于人脑模式的数据关联融合

第三节 数据融合：构建新型数据关系

（一）降维去噪

（二）关联识别

（三）融合重构

第五章 自激活：智能决策

第一节 脑认知与类脑计算

（一）神经元与神经网络

（二）从学习到决策

（三）人脑智能决策对机器学习的启示

第二节 让机器像人一样思考

（一）从“深蓝”到“阿尔法元”

（二）构造人工神经网络

（三）深度学习驱动机器智能决策

第三节 智能判断与决策

（一）提取特征

（二）构建模型

（三）决策输出

第六章 热点减量化：智能筛选

第一节 遗忘，是为了更好的记忆

（一）人脑的记忆存储极限

（二）记忆的选择性封存

（三）遗忘也是一种学习

第二节 删除，数据取舍之道

（一）数字记忆是生物记忆的延伸

（二）全面数字存储下的信息失控

（三）数字记忆与信息取舍

第三节 筛选，选择最优决策

（一）数据匹配与简约

（二）优化算力配置

（三）选择最优算法

第七章 群体智能：智能碰撞

第一节 头脑风暴：发现好想法和做出好决策

（一）创造力是发现好想法的源泉

（二）群体合作与互动

（三）群体决策与判断

第二节 群体学习：从个体智能到群体智能

（一）个体智能的局限

（二）从生物群体到机器人群体

（三）群体机器人的行为协作

第三节 群体空间：人脑智慧和机器智能的交互

（一）人机优势互补

（二）机器智能进阶

（三）人机社会化协作

第八章 激活数据学的应用场景

第一节 激活数据学下的自动驾驶

（一）智能驾驶引领新一轮工业革命

（二）激活数据学在无人驾驶中的应用场景

（三）激活数据学为智能驾驶提供理论依据

第二节 激活数据学下的城市大脑

（一）城市大脑：城市的数据智能中枢

（二）激活数据学优化城市大脑的系统应用

（三）激活数据学让城市大脑更智慧

第三节 激活数据学下的医疗影像

（一）人工智能赋能医疗影像

（二）激活数据学在医疗影像中的应用策略

（三）激活数据学提升医疗影像价值

第四节 激活数据学下的智能语音

（一）智能语音交互：进阶的交互模式

（二）智能语音技术提升的路径选择

（三）激活数据学开启语音交互新时代

第九章 云脑时代：开启数字文明新纪元

第一节 驱动云脑时代的“三驾马车”

（一）数据驱动

（二）计算驱动

（三）场景驱动

第二节 区块链：人工智能任性发展的“保险阀”

（一）哲学视域下的人工智能风险

（二）区块链与秩序互联网

（三）区块链重塑人工智能时代新生态

第三节 数权法与数字文明新时代

（一）云脑时代的制度安排与法律规制

（二）数权法构建数字文明新秩序

（三）构建网络空间人类命运共同体

参考文献

术语索引

后记