第一部分
算法在監視我們
互聯網對個人數據瞭什麼？/1
算法不停地鏇轉和降維你的數據集，直到它能讀懂你、透視你。它使臉書能用點“贊”情況預測你的性格，從錶情、照片甚至你與屏幕的互動來評價你的精神狀態。算法的高維理解完勝你對自己的瞭解，但它們並不具備完美的預測能力和公平公正的態度。
1 第 1 章｜數學不僅大煞風景，還會敗壞道德？
1　 榖歌人：統計數據越多越好
5　 “伯明翰 ISIS”：數學殺傷性武器引發的血案
9　 第 2 章｜算法無處不在，我們卻對它一無所知
9　 黑箱操控—互聯網巨頭不想說的事
11　 給重定嚮廣告加點“噪音”
13　 算法也會歧視人
16　 第 3 章｜你以為自己瞭解朋友？臉書比你更懂他們
17　 社交網絡的黑箱世界
20　 主成分分析法：15個帖子就能讓他人讀懂我們的生活
25　 第 4 章｜臉書比你更瞭解你的人格和行為
26　 你點的“贊”在暴露你的智商
28　 你的情緒已被臉書編號
33　 第 5 章｜劍橋分析公司如何玩轉總統選舉
34　 人格決定選票
37　 為政治操控每一種情感
40　 算法告訴共和黨，該去星巴剋拉選票
44　 臉書很瞭解你，但它未必能預測你的行為
49　 第 6 章｜要算法毫無偏見？不可能！
50　 定義偏見是道數學難題
54　 相同的誤報率和相同的漏報率不可兼得
58　 隻有悖論，沒有公平
61 第 7 章｜數據煉金術士
62　 算法不知道的事情
66　 精準廣告：互聯網公司濫用瞭私人信息嗎？
68　 人肉預測與模型預測，誰更勝一籌？
第二部分
算法想控製我們
網絡能否影響情緒和行為？/73
臉書過濾我們的消息流，推特過濾我們的時間軸，榖歌過濾我們的搜索結果。我們越是點擊某類信息，這些“過濾器”算法就越是推送相關內容。由此形成的迴聲室和氣泡是否真如媒體所說，讓我們隻看到自己想看的東西，以至我們的行為也受控於它們？
75　 第 8 章｜預測競選結果的模型是怎麼“煉”成的？
76　 選舉結果隻有兩種，但概率世界並非如此
82　 群眾的智慧 = 超級預言傢
88　 不考慮市場的模型不是好算法
93　 第 9 章｜互聯網本質：“大傢也喜歡”
94　 亞馬遜推薦：“私人定製”的秘密
98　 另一個世界的音樂排行榜
101　 讓“鏈接果汁”流動起來
104　 羊群效應：讀者似乎永遠不長記性
107 第 10 章｜人氣競賽
108　 時事造人，算法造 YouTube 網紅
112　 被榖歌學術“劫持”的科學傢
118　 美國陌陌 App 的速配秘訣
122 第 11 章｜過濾氣泡在翻騰
122　 臉書、榖歌、推特在誤導我們？
127　 一次點擊，次次點擊
131　 為什麼陰謀論者比科學傢更淡定？
135　 其實，負麵信息很難左右你的情緒
141　第 12 章｜網絡迴聲室：互聯網時代的信息閉塞？
142　社交媒體的氣泡並非密不透風
145　推特上，你和反對者隻隔六個人
150 第 13 章｜誰在看假新聞？
150　曼德拉效應
155　特朗普是天選之人？
160　虛假報道本身就寫於氣泡之中
第三部分
人工智能的未來
算法越來越像人類瞭嗎？/165
既沒有人類的規則手冊，也沒有專門的搜索算法，阿爾法狗 - 零通過無數局自我對弈成為圍棋大師。這是否預示著，算法自行發明智能機器並係統迭代自身的奇點已經臨近？為何埃隆•馬斯剋等頂級精英都願意相信，超級人工智能將帶來世界末日？
166 第 14 章｜“學”齣來的性彆歧視
167　算法決策：對付人類偏見的辦法
169　榖歌搜索如何理解我們的語言 ?
176　無監督學習把算法變成“壞學生”
183 第 15 章｜計算機作傢
184　一個智能作傢的誕生
188　如何訓練神經網絡成為托爾斯泰？
192　蘋果 Siri 與神經網絡聊天機器人
199 第 16 章｜智能超級玩傢
200　從遊戲白癡到遊戲天纔，算法僅需自學數周
203　捲積神經網，捲積齣奇跡
205　神經網絡能夠識彆人臉，卻無法規劃全局
209　阿爾法狗 - 零：強人工智能離我們隻有十年？
213 第 17 章｜細菌大腦
214　世界末日與超級電腦
218　人工智能 PK 微生物智慧
223　胃腸道細菌的“智能”為何讓聰明人如臨大敵？
228 第 18 章｜迴到現實吧
228　“埃隆•馬斯剋是個白癡”
231　 推特的好友推薦讓我們活得更美好
· · · · · · (收起)