本书关于预测。核心观点：预测主要决定于人，需要计算机的辅助，指导思想是贝叶斯定理。
一、没有用的信息革命
在引言开端，作者纳特西尔弗举了两个例子：
1、印刷机的发明引发了第一次信息革命。但在发明之初，印刷机大部分被用于高利润的地图、异端宗教和伪科学之上。
2、计算机的发明引发了第二次信息革命。但在20世纪七八十年代时，计算机热并未推动经济和科学的发展，反而造成了这两个领域生产力水平的短暂下降，这即是“生产力悖论”。
这两个例子是用来说明，信息本身并不能提供什么，“如果不承认主观的影响，并提升自我水平，那么，纯粹地利用数据，失败的概率就会增加”。
二、信息越多，真相越远
随后西尔弗进一步指出，“预测成功的案例必然是建立在一系列失败案例的基础之上的”。
原因在于人类由进化而得来的本能——不自觉地从周围的信息中寻找某种“模式”，会本能地对信息进行筛选与简化。
而信息大爆炸后，由于任何信息都能被我们轻易找到——于是我们的某种固有“模式”随着越来越多的相关信息而被强化——最终导致了获得的信息越多，反而越不容易靠近真相。
三、无法接近的真理
最后，西尔弗提出了一个假设：由于人类固有“模式”——可以看做是某种初始偏见——的存在，周围的信息又是信号与噪声的混合，我们既无法做到筛出所有的信号，也做不到去除所有的噪声，因此——我们是不可能准确描述客观真理的。
同时，西尔弗又认为，在贝叶斯定理（简言之就是初始结论→检验事实→修正后的结论，并不断迭代）的指导下，人类最终是可以接近——无限接近——客观真理的。而这一接近客观真理的过程，就是预测——反馈——修正——再预测的过程。
最终，西尔弗的观点是，对预测技巧最好的打磨方式是在有固定规则——或者原理、模型——支配下的游戏中，比如棒球。
四、其他
引言部分有几个有意思的见解：
1、用研发专利的成本变化来判断科技进步的水平：发明成本降低说明找到的信号更多；发明的成本提高表明找到的噪声更多。
2、西尔弗假设信号的产量一直都是恒定的，所以如今“爆炸”的信息中，绝大部分都是噪声。
五、启发和商榷
1、印刷术和计算机导致了信息革命，换言之信息革命的革命之处在于信息传播方式的变革，而不是信息产量的增大——虽然广泛的传播表面上等于更多的生产，但是对同一份信息的复制并不能算生产。
2、对“生产力悖论”这一现象，个人认为肯定不会只是人类还未掌握计算机的使用这一个原因主导的。还有很多现实制约，比如已经投资的固定资产还在折旧，不可能那么快全上计算机；比如早期计算机的性能有限，在大部分的领域其实人工的性价比更高；比如计算机的应用本来就受限，而那些使用计算机的领域又是充满了噪声的——比如天气预报、地震预报。
3、对“无法接近客观真理”这一假设进行的扩展。
