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| 編輯推薦： |
继人工智能、超级智能之后，《超级思维》一书提出了一个炙手可热的新概念：超级思维。超级思维的意思是多种个体思维形成的强大组合。《超级思维》要讲述的正是超级思维在我们这个星球上的发展历程。我们会看到人类的历史在很大程度上就是人类超级思维的历史，也就是以群体（比如层级制、社群、市场和民主制）为单位的人，如何完成了仅凭一己之力不可能做到的事情。
《超级思维》的作者托马斯马隆是麻省理工学院集体智能中心的负责人，是全世界研究群体决策集体智能的专家，被尊为集体智能之父。他在《超级思维》中针对计算机将如何增强集体智能，以及超级思维如何能帮助我们解决当今世界面临的极其复杂的问题，提出了令人耳目一新的前瞻性和现实主义观点。 《超级思维》从集体智能的历史讲起，讲述了超级思维在我们这个星球上的发展历程。更重要的是，《超级思维》列举了几十个生动的真实案例，从亚当斯密《国富论》中的别针工厂，到脸书、谷歌、维基百科、推特等网络社区，再到亚马逊的土耳其机器人和麻省理工学院的气候合作实验室，这些具有说服力和感染力的案例向我们展示出一幅超级思维让世界、企业、组织、生活，以及你我变得更智能的美好图景。 《超级思维》得到了
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| 內容簡介： |
超级思维一词的意思是多种个体思维形成的强大组合。这本书要讲述的正是超级思维在我们这个星球上的发展历程。我们会看到人类的历史在很大程度上就是人类超级思维的历史，也就是以群体（比如层级制、社群、市场和民主制）为单位的人，如何完成了仅凭一己之力不可能做到的事情。
更重要的是，我们还会看到计算机将对人类超级思维的未来发展产生多么关键的影响。在很长一段时间里，计算机的重要贡献都不是人工智能，而是超级连接，即以全新的方式和空前的规模将人类的思维彼此连接起来。不过随着时间的推移，计算机也会完成越来越多如今只有人类才能胜任的复杂思考。
这本书探讨的主要内容并不是计算机将如何完成人类过去常做的事情，而是人类和计算机将如何共同完成以前不可能做到的事情，人机超级思维又将如何成为我们这个世界有史以来智能水平卓越的工具，以及我们将如何利用这些新型的集体智能来解决企业、政府和其他社会领域中的一些*重要的问题。
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| 關於作者： |
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美国麻省理工学院斯隆商学院教授，麻省理工学院群体智能中心的奠基者和主持者，主要研究人们如何利用信息技术创造新的方式让工作变得更有组织性和更高效，在研究中心和大学开设组织设计、信息技术和领导力方面的课程。他发表过超过100篇专题文章，研究论文，以及相关专著，包括他2010年在《科学》杂志上发表的有广泛影响力的评估人群群体智能的文章。他是三家软件公司的联合创始人，拥有11项专利，经常在世界各地做有关商业管理的巡回演讲，其论断常被《纽约时报》《经济学人》《连线》等刊物引用。
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| 目錄：
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前言V
引言VII
第一部分 什么是超级思维？001
第 1 章如果你在街上看到它，你能认出超级思维吗？003
第 2 章群体也能做智力测验吗？011
第二部分 计算机如何能让超级思维更聪明？029
第 3 章人类将如何与计算机一起工作？031
第 4 章计算机将能达到什么样的通用智能水平？045
第 5 章人类与计算机群体如何更智能地思考？057
第三部分 超级思维如何做出更明智的决策？063
第 6 章更智能的层级制065
第 7 章更智能的民主制073
第 8 章更智能的市场083
第 9 章更智能的社群093
第 10 章更智能的生态系统109
第 11 章每一种超级思维最适合做出哪种决策？119
第四部分 超级思维如何更智能地创造？141
第 12 章越大（通常）越智能143
第 13 章我们如何以新方式分工合作？159
第五部分 还有其他办法能让超级思维更智能地思考吗？175
第 14 章更智能地感知177
第 15 章更智能地记忆191
第 16 章更智能地学习199
第六部分 超级思维如何帮助我们解决问题？209
第 17 章公司战略规划211
第 18 章气候变化225
第 19 章人工智能的风险235
第七部分 我们将走向何处？253
第 20 章你好，互联网，你醒了吗？255
第 21 章全球思维273
致谢283
注释285
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| 內容試閱：
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2009 年1 月，蒂姆高尔斯（Tim Gowers）发布了一则创造历史的博客。高尔斯是剑桥大学的数学教授，证明数学定理就是他谋生的方式。如果你像大多数人一样，那么你可能一辈子都没有证明过一条定理；或者至少在上完高中的几何课之后，再也没有证明过一条定理。然而，数学证明展现出来的严谨的逻辑思维，正是人类的很多最重要的科技成就得以实现的关键。
通常，证明定理需要独立工作好几个小时，才能想出如何完成一个复杂证明的某个部分的一个片段。2009年，高尔斯决定尝试用一种不同的方式来做这件事，他想看看互联网上的大量用户能否一起证明一条定理。
在一篇题为《大规模协作的数学运算有可能实现吗？》的博客文章中，高尔斯向互联网上所有对协作证明定理感兴趣的人发出了邀请。他推测这种大规模的协作可能会有用，原因至少有以下三点。第一，在各种解决问题（包括数学证明）的过程中，运气往往很重要。让很多人来解决一个问题，可以增加有人走运并想到好主意的概率。
第二，不同的人了解的知识不同。所以，即使所有人都只提出对他们来说显而易见的观点，整个群体能获取的知识也比一两个人能获取的知识多得多。
第三，不同的人有不同的思维方式。有些人善于提出可供尝试的新点子，有些人善于在别人的想法中寻找漏洞，还有些人则善于将大量的碎片整合成条理连贯的新观点。正如高尔斯在博客中概括的那样，如果一大群数学家的头脑能有效地连接起来，或许他们能更高效地解决问题。
接着，高尔斯又提出了几条能让协作变得更加简单的基本规则，比如讨论时保持礼貌，发言简洁精练。在随后的一篇博客文章中，他发布了证明黑尔斯 朱厄特（Hales-Jewett）定理的任务，该定理是应用于计算机科学及其他领域的一个只有少数人了解的数学分支的一部分。
很快，其他数学家就接受了高尔斯的挑战。在高尔斯发布这篇博客文章后不到7 个小时，加拿大不列颠哥伦比亚大学的数学家约瑟夫索利摩斯（Jozsef Solymosi）就发表了第一条评论。15分钟后，美国亚利桑那州的一位高中数学教师詹森戴尔（Jason Dyer）发表了第二条评论。又过了3 分钟，加州大学洛杉矶分校的陶哲轩（Terence Tao，他和高尔斯都获得过相当于数学界的诺贝尔奖的菲尔兹奖）也发表了评论。
到2009 年3 月中旬，参与者已经解决了这个问题的核心部分。到5 月底，在1 500 多条评论中，有39 人的发言具有实质性意义。10月，该团队发表了描述他们研究成果的第一篇论文，而且他们所有论文的署名都是D. H. J. Polymath，这是为整个团队起的一个笔名。3
由于有多位著名的数学家参与其中，所以你可能会怀疑这到底是不是一个团队项目，或者说关键工作是不是由少数最具名望的参与者完成的。事实上，尽管团队中的一些成员做出的贡献的确比其他人大，但在对项目的所有工作记录进行详细分析后，我们发现39位主要参与者中的几乎每个人都贡献了有影响力的观点。
换句话说，博学项目（Polymath Project）创造了历史，因为这是由几十位互联网用户组成的松散团队，在数学领域做出真正贡献的第一个案例，他们中的很多人在项目开始之前互不相识。
博学项目的成功得益于利用了新的信息技术，以过去完全不可能的方式把人联系在一起。在本书中，我们将会看到很多这样的例子：庞大的在线群体创作出一部百科全书（维基百科），解决科学难题（蛋白质折叠电子游戏Foldit），彼此闲聊（脸书），以及对像飓风这样的人道主义灾难做出响应（非营利性危机预警平台Ushahidi）。
但在某种意义上，这些数字时代的成就都只印证了人类文明史中的一个最古老的故事。这个故事是这样的：出现一个问题，不同的人负责处理这个问题的不同部分。总的来说，比起个人的单打独斗，群体能更好地解决问题。
事实上，毫不夸张地说，我们的几乎所有重要的问题都是由群体解决的，而不是仅凭一己之力完成。比如，人们也许常说史蒂夫乔布斯发明了iPhone（苹果手机），但实际上iPhone无疑是由世界各地的几千人设计和制造出来的，而他们依靠的也是前人留下的诸多技术发明。哪怕只是制作我今天午餐要吃的火鸡三明治，也需要几百人来种植、运输和准备肉类、面包、生菜、芥末和其他原料。
与这些简单的问题相比，像如何应对气候变化、犯罪、战争和贫困，以及如何改善医疗保健和教育之类的社会问题复杂得多，需要的人力也多得多。
在有助于有效解决问题的能力中，有一种叫作智能，而且我们通常认为智能是个体拥有的一种能力。但我们从前文的所有例子中可以明显看出，从解决问题的意义上说，智能也可以是群体拥有的一种能力。
我们把群体的智能称为集体智能，本书要讨论的就是这种无处不在却常常被忽视的智能。我们将会看到，最先将人类的祖先和它们的动物近亲区别开来的东西正是人类的集体智能，而不是人类的个体智能。我们将会看到，人类的进步主要是由群体而不是个体完成的。我们将会看到，随着时间的推移，信息技术（比如书写和印刷）使得群体规模显著增大，智能水平也大幅提高。
最重要的是，我们将会看到，人类目前正处于集体智能的另一次巨变的早期阶段，触发这次变革的是电子信息技术。不过，在想象集体智能的未来发展之前，我们有必要先简要地回顾一下它的过去。
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