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《智能時(shí)代》讀后感
讀完某一作品后，大家一定對生活有了新的感悟和看法，讓我們好好寫份讀后感，把你的收獲和感想記錄下來吧。你想好怎么寫讀后感了嗎？下面是小編為大家整理的《智能時(shí)代》讀后感，希望對大家有所幫助。
《智能時(shí)代》讀后感1
1、智能將取代重復(fù)的勞動(dòng)，創(chuàng)意更重要，例如：懂得選煤廠工藝流程，可能比變成控制設(shè)備開機(jī)順序重要。
2、數(shù)據(jù)足夠時(shí)大量的簡單組合比少量精確模型能夠降低成本，從這個(gè)角度拖羅密采用大圓套小圓的思維更適合解決問題，因?yàn)殚_普勒的橢圓發(fā)現(xiàn)極具偶然性，而托羅密的.方法更具實(shí)操性。例子還用日本光學(xué)相機(jī)超過德國。另一啟發(fā)做事要延長避短，看著開始按笨方法做事，總比只能著捷徑而不性動(dòng)要好。
3、切比雪夫大數(shù)定理
4、信息的作用是解決不確定性：
5、機(jī)械思維：確定性
大數(shù)據(jù)思維：用不確定性看待世界，用信息消除不確定性
人工智能取得的成就，不斷把各種智能問題轉(zhuǎn)化成消除不確定性的問題，然后再找到能夠消除相應(yīng)不確定性的信息。
6、信息的等價(jià)性、相關(guān)性
7、大數(shù)據(jù)的三個(gè)特征：數(shù)據(jù)量大、多維度、完備性
8、大數(shù)據(jù)思維擺脫因果思維，可以接受解決問題而不用追究原因
谷歌：搜索從“遵循因果關(guān)系”到“尋找相關(guān)性”
9、用大數(shù)據(jù)收集某公司的正常辦事流程和每個(gè)操作者的操作習(xí)慣，一旦流程有誤或行為習(xí)慣沒有記錄，采取措施終止操作。還有日本一種汽車的思路，手機(jī)駕駛員的身體信息和操作喜歡，假設(shè)有人盜車，相關(guān)信息不符，必須輸入密碼。
《智能時(shí)代》讀后感2
看過《失控》、《必然》、《大數(shù)據(jù)時(shí)代》、《情感機(jī)器》、《浪潮之巔》等作品的人，對吳軍博士的這本新書《智能時(shí)代》中的觀點(diǎn)一定不會覺得陌生，這些書都在預(yù)測未來世界會變成什么樣，我們應(yīng)該做何準(zhǔn)備以便更好地適應(yīng)這個(gè)社會。簡單來說，這些書的核心觀點(diǎn)不外乎下面兩條：
1. 世界是變化的，未來是不確定的，“算不準(zhǔn)”，“變化中”才是這個(gè)世界的本來面目。
2.人工智能帶給這世界的影響，將會超過歷史上的兩次工業(yè)革命和以摩爾定律為標(biāo)準(zhǔn)的信息革命的影響�，F(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+機(jī)器智能，必將左右未來30年所有產(chǎn)業(yè)和全人類命運(yùn)的方向。
凱文·凱利的作品偏重于理論和思考，而吳軍博士的作品偏重于案例和實(shí)戰(zhàn)，這本《智能時(shí)代》個(gè)人認(rèn)為最受觸動(dòng)的是第六章和第七章，第六章用實(shí)際的案例描述了如何利用大數(shù)據(jù)和機(jī)械智能來升級以往只能依靠人類大腦的'傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)（比如農(nóng)業(yè)，制造業(yè)，體育，醫(yī)療，法律服務(wù)，乃至記者和編輯行業(yè)），第七章則用歷史事實(shí)和數(shù)據(jù)分析明確的指出，每次革命都會給社會帶來巨大的沖擊，需要靠長達(dá)半個(gè)世紀(jì)以上的時(shí)間，以犧牲掉一兩代人的幸福為代價(jià)才能消化革命帶來的副作用。而在信息革命的副作用還未完全消化完，機(jī)械智能革命又飛奔而來，所以這次的打擊必將更為沉重和深遠(yuǎn)，只有2%的人能夠從中獲益，其他的98%，面臨的將是被淘汰的可悲命運(yùn)。
圖靈在1950年提出，如果計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)了下面幾件事情中的一件，就是擁有了智能。1.語音識別 2.機(jī)器翻譯 3.文本的自動(dòng)摘要和寫作 4.戰(zhàn)勝人類的國際象棋冠軍 5.自動(dòng)回答問題。僅僅65年的時(shí)間，計(jì)算機(jī)不但超額完成了上述任務(wù)，而且機(jī)械智能在強(qiáng)大的計(jì)算能力的支持下日進(jìn)千里。
那么如何才能擠進(jìn)那2%呢？如果你本身就是相關(guān)行業(yè)或是擁有相關(guān)的技術(shù)，那就心無雜念的往這條路上狂奔下去吧。而對于大多數(shù)不是這個(gè)行業(yè)，也沒有相關(guān)技術(shù)的人怎么辦？只有加入到機(jī)器智能的大潮中，轉(zhuǎn)變思想，勇于嘗試，積極改變，別無他法。
那么具體該怎么做呢？看看這本書就知道了，嘿嘿。
《智能時(shí)代》讀后感3
這本書內(nèi)容比較淺，基本屬于講故事、走馬觀花的那種。作者文筆、見識、閱歷是很牛，本書沒有體現(xiàn)出來。
唯一覺得亮點(diǎn)的地方在于，以前不太知道大數(shù)據(jù)和人工智能具體關(guān)系，這本書簡單地講解了一下。
機(jī)器智能，傳統(tǒng)上來說是指機(jī)器能夠像人一樣思考，去解決問題，而由于人類解決問題并非是在當(dāng)下的場景下學(xué)會解決當(dāng)下那個(gè)場景的問題，有很多時(shí)候是應(yīng)用了其他方面的知識來解決這個(gè)問題，所以在遷移能力這方面，機(jī)器要學(xué)會“人”的思考很難。那么大數(shù)據(jù)是怎么與機(jī)器智能相聯(lián)系的.呢？另一條發(fā)展機(jī)器智能的方法，就完全摒棄了“像人思考”這一條路，而是直接對準(zhǔn)“解決問題”這一終極目標(biāo)。比如說翻譯，以前的思路是讓機(jī)器理解各種語法，現(xiàn)在則不需要機(jī)器去理解語法，而是直接去“學(xué)習(xí)”十幾萬句用語，用量變來抵達(dá)質(zhì)變。也就是說，當(dāng)見識過越來越多的用語時(shí)，翻譯的準(zhǔn)確性也會不斷提高。
《智能時(shí)代》讀后感4
近日讀完了王漢華、劉興亮及張小平等人合著的一本書《智能爆炸：開啟智人新時(shí)代》，心中頗多感想。這是一本講述人工智能的書，從人工智能的過去講到未來，從產(chǎn)品講到產(chǎn)業(yè)，再講到資本和機(jī)會，書中論述的內(nèi)容相當(dāng)詳實(shí)，既有從人類幻想中獲得的啟示，也有對整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)未來走勢的實(shí)際思考。
人工智能是技術(shù)領(lǐng)域少有的，在一個(gè)世紀(jì)之前就已開始被人暢想，但直到如今才看到一點(diǎn)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的可能及商業(yè)價(jià)值的項(xiàng)目。60、70年代出生的人雖然大多已在信息時(shí)代被甩下，但要論對人工智能的耳聞目濡，實(shí)在是并不比現(xiàn)在的.年輕人差，因?yàn)橐恍┙?jīng)典影視作品中表現(xiàn)出的一些奇幻世界，其實(shí)就是我們?nèi)缃窭斫獾娜斯ぶ悄苁澜�，如今這類的影視作品并不比那時(shí)候多多少。
人類用30年時(shí)間實(shí)現(xiàn)信息化之后，下一步必然要走向智能化，而智能化之后必然就要進(jìn)入人工智能時(shí)代。這意味著，在將你獲得信息的渠道從報(bào)紙轉(zhuǎn)向PC和手機(jī)，且信息隨手可得之后，你的生活方式將在不久的將來被智能化網(wǎng)絡(luò)所改變，沒有人的工廠，不需人力的農(nóng)田，不需鑰匙的住宅，想走就能提前啟動(dòng)的汽車，回家前就已準(zhǔn)備好的洗澡水等等等等。
人工智能是智能化的一個(gè)升級，意味著會有具備人類思維能力的機(jī)器幫你打理一切，將這個(gè)社會管理得井井有條。人類創(chuàng)造財(cái)富的效率將在人工智能的幫助下變得無比強(qiáng)大，與此同時(shí)為此付出的成本將無比之低，貧困會逐漸從地球上消失，連犯罪也可能會成為僅存于書本上的一個(gè)名詞。
70年代時(shí)候的人們對于人工智能只會憧憬，用想象力豐富的藝術(shù)表現(xiàn)形式來表達(dá)自身對這一事物的看法。而如今的人們不但會想，還會研究抵達(dá)人工智能這個(gè)彼岸的方式方法，并著手去做�！吨悄鼙ǎ洪_啟智人新時(shí)代》這本書研究更多的正是實(shí)現(xiàn)途徑，而非無限暢想。
目前整個(gè)智能化浪潮正在興起，工業(yè)4.0正是智能化浪潮在人類生產(chǎn)領(lǐng)域提出的一個(gè)口號，商業(yè)公司也正從利潤豐厚的信息化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向智能化，孕育人工智能大爆炸的時(shí)機(jī)其實(shí)已經(jīng)接近成熟。谷歌和百度開發(fā)的人工大腦，從兩歲智商發(fā)展到八歲智商，看似步伐緩慢，實(shí)質(zhì)是開啟了將人工智能技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用的一條道路。
有人說奇點(diǎn)臨近，也就是說人工智能將在未來某個(gè)時(shí)間點(diǎn)超過人類智商。對這一點(diǎn)當(dāng)然還不能過度樂觀，運(yùn)算能力目前是飛速奔馳的階段，IT基礎(chǔ)設(shè)施的表現(xiàn)是沒問題的，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的使用也可以達(dá)到高效，但不解決好非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用問題，人工智能自然是無法超越大腦。
不過要注意的是，目前或許正是人工智能的起點(diǎn)，這意味著無盡的機(jī)會和無比美妙的未來。
《智能時(shí)代》讀后感5
在閱讀《智能時(shí)代》這本書后，我對人工智能和科技的發(fā)展有了更深入的了解。這本書以生動(dòng)的語言和豐富的實(shí)例，展示了智能科技如何改變我們的生活和工作方式，以及它所帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
首先，我意識到了智能時(shí)代對我們?nèi)粘Ｉ畹挠绊�。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，越來越多的設(shè)備和工具具備了智能化功能。智能家居、智能出行、智能醫(yī)療等領(lǐng)域的快速發(fā)展，為我們帶來了更便捷、高效的生活體驗(yàn)。同時(shí)，這也意味著我們需要不斷更新自己的知識和技能，以適應(yīng)這個(gè)日新月異的時(shí)代。
其次，這本書讓我看到了智能科技在工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景。通過引入人工智能技術(shù)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)、智能化管理、精準(zhǔn)營銷等目標(biāo)，從而提高生產(chǎn)效率、降低成本、增強(qiáng)競爭力。這對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展都具有重要的推動(dòng)作用。
不過，智能時(shí)代也帶來了一些挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。例如，人工智能技術(shù)的.普及可能會對就業(yè)產(chǎn)生影響，一些簡單的重復(fù)性工作可能會被機(jī)器取代。同時(shí)，隨著個(gè)人信息的數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)也成為一個(gè)重要的問題。因此，在享受智能科技帶來的便利的同時(shí)，我們也需要關(guān)注這些問題，并采取相應(yīng)的措施來保護(hù)自己的權(quán)益。
總之，《智能時(shí)代》這本書讓我對智能科技的發(fā)展和應(yīng)用有了更全面的認(rèn)識。它不僅讓我看到了智能科技所帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，也提醒我要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)這個(gè)時(shí)代的變革。我相信這本書對于每一個(gè)關(guān)注科技發(fā)展的人來說都具有重要的參考價(jià)值。
《智能時(shí)代》讀后感6
本書闡述了有關(guān)翻轉(zhuǎn)課堂的挑戰(zhàn)、可能性以及教師的成功案例，給教師提供了關(guān)于翻轉(zhuǎn)課堂的高效策略和操作方法，其核心觀點(diǎn)是運(yùn)用翻轉(zhuǎn)視頻解決基本的課前預(yù)習(xí)問題，而上課時(shí)間則用于解決具有難度提升的分析、應(yīng)用和創(chuàng)造一類的問題。
除此之外，書中還對布魯姆教育目標(biāo)分類法進(jìn)行了詳細(xì)說明，指出在傳統(tǒng)的課堂中，布魯姆教育目標(biāo)分類法總是在課堂上完成較低層次的活動(dòng)，學(xué)生則需要在課后依靠自己完成練習(xí)題目、項(xiàng)目和論文，進(jìn)而沿著布魯姆教育目標(biāo)分類法的階梯完成中高層次的活動(dòng)。布魯姆教育分類法表明了在翻轉(zhuǎn)課堂上，較低層次的活動(dòng)會布置在學(xué)生個(gè)人的'課后時(shí)間完成，因此，學(xué)生能夠在課堂上，在有專業(yè)教師指導(dǎo)的情況下進(jìn)行高階思維能力的培養(yǎng)，我們可以借鑒布魯姆教育目標(biāo)分類法對翻轉(zhuǎn)課堂進(jìn)行更深入的思索。
本書是一本了解翻轉(zhuǎn)課堂的入門書籍，翻轉(zhuǎn)課堂是一個(gè)理想的概念，教師講授不再是課堂的中心，學(xué)生需要自主學(xué)習(xí)，學(xué)會自己承擔(dān)學(xué)習(xí)的責(zé)任，把控學(xué)習(xí)的進(jìn)度，教師則成為教學(xué)體系的設(shè)計(jì)者和學(xué)生學(xué)習(xí)的指導(dǎo)者，這個(gè)概念要落地需要有一個(gè)長期實(shí)踐的過程。
《智能時(shí)代》讀后感7
20xx年3月15日AlphaGo最終局大比分戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石，帶給世人的震撼與擔(dān)心至今仍未消除。人工智能的發(fā)展并未因此停滯，技術(shù)的進(jìn)步一天一個(gè)臺階，我們更加直觀的感受到智能時(shí)代正撲面而來。《智能時(shí)代：大數(shù)據(jù)與智能革命重新定義未來》則系統(tǒng)的描繪了技術(shù)發(fā)展、思維變革為當(dāng)下和今后帶來的深刻改變。作者吳軍博士曾供職于谷歌和騰訊，參與主導(dǎo)搜索、語言處理等項(xiàng)目研發(fā)，在書中作者不僅用淺顯易懂的語言解釋了技術(shù)發(fā)展，更有來自一線的生動(dòng)事例，讀完本書我們將會對智能時(shí)代有一個(gè)清晰直觀的了解。
機(jī)器智能與大數(shù)據(jù)
機(jī)器智能到底是什么樣的?根據(jù)電子計(jì)算機(jī)奠基人阿蘭·圖靈在1950年提出的判別方法：讓一臺機(jī)器和一個(gè)人坐在幕后，讓一個(gè)裁判同時(shí)與幕后的人和機(jī)器進(jìn)行交流，如果這個(gè)裁判無法判斷自己的交流對象是人還是機(jī)器，就說明這臺機(jī)器有了和人同等的智能。計(jì)算機(jī)科學(xué)家們認(rèn)為，計(jì)算機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)語音識別、機(jī)器翻譯、文本的自動(dòng)摘要或者寫作、戰(zhàn)勝人類的國際象棋冠軍或者自動(dòng)回答問題中的一項(xiàng)，即可認(rèn)為它具有了圖靈所說的那種智能�，F(xiàn)在，計(jì)算機(jī)已經(jīng)能完成上述任務(wù)，而且效果超出了大部分人的預(yù)期。其中實(shí)現(xiàn)人工智能的途徑并不是使得“機(jī)器在像我們那樣思考”，而是20世紀(jì)70年代工業(yè)界采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和超級計(jì)算的方法，使得機(jī)器智能有了突破性的進(jìn)展。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)現(xiàn)仰仗大數(shù)據(jù)的獲取與利用，那么什么是大數(shù)據(jù)呢?根據(jù)百度百科定義，數(shù)據(jù)是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對客觀事物的邏輯歸納，適用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材。數(shù)據(jù)不僅僅是數(shù)字，也包括圖像、聲音等等。大數(shù)據(jù)則具有體量大、多維度、完備性、及時(shí)性等特點(diǎn)。量變引起質(zhì)變，大數(shù)據(jù)帶來了思維轉(zhuǎn)變，將原先的智能問題轉(zhuǎn)化為了數(shù)據(jù)問題。
機(jī)械思維與大數(shù)據(jù)思維
世界變化的規(guī)律是確定的;因其具有確定性，規(guī)律性可以被認(rèn)知和用簡單的公式或者語言描述清楚;這些規(guī)律可以被反復(fù)驗(yàn)證，可以應(yīng)用到未知領(lǐng)域指導(dǎo)實(shí)踐。這就是后人總結(jié)牛頓的方法概括的機(jī)械思維，正是這一思維指導(dǎo)產(chǎn)生了工業(yè)革命。直到今天我們可以發(fā)現(xiàn)這種思維存在很大的局限性，世界存在較大的不確定性和不可知性。但并不是完全沒有規(guī)律可循，可以使用概率模型來描述。在此基礎(chǔ)上克勞迪·香農(nóng)提出了信息論，信息量的度量等于不確定性的多少，我們對某件事不了解，則需要大量信息;反之，則不需要太多。
技術(shù)的進(jìn)步，使得大數(shù)據(jù)時(shí)代到來，大數(shù)據(jù)的重要特征現(xiàn)在發(fā)揮了突出的作用。承認(rèn)世界的不確定性，使用數(shù)據(jù)中包含的信息幫助我們消減不確定性，找到解決問題的新方法;某些情況下尋找數(shù)據(jù)間的相關(guān)性而不是遵循因果關(guān)系，幫助我們直達(dá)目的'，這就是大數(shù)據(jù)思維。它是對機(jī)械思維的補(bǔ)充，可以更加快速的適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展。
應(yīng)用與沖突
“現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+新技術(shù)=新產(chǎn)業(yè)”是歷次重大技術(shù)革命沿襲的規(guī)律�？萍歼M(jìn)步是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力，技術(shù)進(jìn)步成果與工商業(yè)的結(jié)合的豐厚產(chǎn)出，又保障了新一輪技術(shù)研發(fā)的投入，帶來了良性循環(huán)。電子商務(wù)平臺、音樂視頻軟件的針對性推薦就是對大數(shù)據(jù)時(shí)效性的充分利用，無人駕駛汽車則是大數(shù)據(jù)完備性特點(diǎn)的發(fā)揮，精準(zhǔn)度越來越高的天氣預(yù)報(bào)是采用大數(shù)據(jù)多維度的結(jié)果。。。大數(shù)據(jù)將在各行各業(yè)運(yùn)用，產(chǎn)生各種奇妙的反應(yīng)。書中最令人印象深刻的是大數(shù)據(jù)在體育行業(yè)的運(yùn)用，來自硅谷的精英收購了當(dāng)時(shí)NBA最爛的球隊(duì)-金州勇士隊(duì)，之后勇士隊(duì)利用數(shù)據(jù)制定戰(zhàn)略、根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及時(shí)調(diào)整戰(zhàn)術(shù)，實(shí)現(xiàn)了隊(duì)伍的逆襲，勇士隊(duì)也被看做NBA里的Google。
不論是最近處在風(fēng)口浪尖的國內(nèi)電商平臺利用大數(shù)據(jù)“殺熟”還是Facebook的泄密事件，都暴露出在大數(shù)據(jù)時(shí)代對公民的信息隱私安全的保護(hù)是一個(gè)刻不容緩的事情。當(dāng)今情況下，得大數(shù)據(jù)者得天下，企業(yè)手握大量的數(shù)據(jù)卻無法保證是否是善意的，同時(shí)監(jiān)管缺位，個(gè)人對信息安全的重視程度不夠高，也放縱了某些企業(yè)的作為，我們享受大數(shù)據(jù)帶來的便利，卻不能忽視個(gè)人隱私泄露可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)。
“古人說：茍日新，日日新，又日新。今天，我們站在現(xiàn)實(shí)與未來的交匯處，技術(shù)日新月異，沖擊無處不在，只有保持不斷學(xué)習(xí)，不斷開拓思維，才能與這個(gè)時(shí)代一同前行，擁抱一個(gè)嶄新的未來�！�
《智能時(shí)代》讀后感8
未來的社會，屬于那些具有創(chuàng)意的人，而不屬于掌握某種技能做重復(fù)性工作的人。
第一章 數(shù)據(jù)——人類建造文明的基石
如果我們把資本和機(jī)械動(dòng)能作為近代化的推動(dòng)力的話，那么數(shù)據(jù)將成為下一次技術(shù)革命和社會變革的核心動(dòng)力。
現(xiàn)象、數(shù)據(jù)、信息、知識
數(shù)據(jù)和知識的關(guān)系
數(shù)據(jù)的作用——文明的基石
人們使用數(shù)據(jù)的方式
數(shù)據(jù)的作用自古有之，但過去常常被忽視，其原因是：數(shù)據(jù)量不足；數(shù)據(jù)和信息之間的關(guān)系通常是相關(guān)性（而非因果），在缺乏大數(shù)據(jù)的時(shí)代，相關(guān)性很難習(xí)得。
相關(guān)性：使用數(shù)據(jù)的鑰匙
統(tǒng)計(jì)學(xué)：點(diǎn)石成金的魔棒
樣本的數(shù)量和質(zhì)量，對推測總體極其重要。在具備大數(shù)據(jù)能力之前，通過有限樣本去推測總體總是存在偏差。（切比雪夫不等式對偏差做了量化）
數(shù)學(xué)模型：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的含義：完美的模型很難尋找，但只要數(shù)據(jù)量足夠，就可以用若干個(gè)簡單的模型去趨近。
分段函數(shù)的思想：假設(shè)完美模型是y=sin x，但人們并不知道。但是如果已知的點(diǎn)足夠多，人們可以觀察到，當(dāng)x在（0，π）之間時(shí)，y和-（x-π/2）+1有點(diǎn)像，當(dāng)x在（π，2π）之間時(shí)，y和（x-3π/2）-1有點(diǎn)像，可能就可以大致推測出將來的趨勢。（這兩個(gè)函數(shù)誤差還是非常大的，但如果數(shù)據(jù)極大豐富，可以繼續(xù)把區(qū)間分割小一點(diǎn)，歸納出來的各段函數(shù)的解釋力就越強(qiáng)，各段拼湊起來有可能接近真相。）
y=sin x
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法最大的優(yōu)勢在于，它可以在最大程度上得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步。相比之下，其他方法的改進(jìn)需要理論的突破，周期非常長。（暴力拆解）
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，也是智能革命的核心，更是一種新的思維方式。
人類應(yīng)對不確定性的'方法是“培養(yǎng)隨機(jī)應(yīng)變的能力”，而機(jī)器的方法是窮舉所有可能的情形。
第二章 大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能
在有大數(shù)據(jù)之前，計(jì)算機(jī)并不擅長解決智能問題，但今天可以變智能問題為數(shù)據(jù)問題。由此，全世界開始了新一輪的技術(shù)革命——智能革命。
1956年，香農(nóng)、明斯基等人提出人工智能概念。
什么是機(jī)器智能？
圖靈測試：讓一臺機(jī)器和一個(gè)人坐在幕后，讓一個(gè)裁判同時(shí)與幕后的人和機(jī)器進(jìn)行交流，如果這個(gè)裁判無法判斷自己交流的對象是人還是機(jī)器，就說明這臺機(jī)器擁有了智能。
人工智能的探索路徑
鳥飛派：人工智能1.0
仿生學(xué)的思想：首先了解人類是如何產(chǎn)生智能的，然后讓計(jì)算機(jī)按照人的思路去做。1968年明斯基指出，鳥飛派研究方法無法讓計(jì)算機(jī)獲得智能。（比如語言翻譯，給計(jì)算機(jī)定義一堆的語法規(guī)則）
明斯基：人工智能奠基人
另辟蹊徑：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法
到了20世紀(jì)70年代，人們開始探索機(jī)器智能的另一條道路，即采用數(shù)據(jù)和超級計(jì)算的方法：機(jī)器不擅長邏輯推理，但是在死記硬背方面比人強(qiáng)，只要有價(jià)值的數(shù)據(jù)足夠多，它就能找到其中的對應(yīng)關(guān)系。而且隨著數(shù)據(jù)的增加，系統(tǒng)會越來越好用。
在八九十年代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法得到緩慢在穩(wěn)定的發(fā)展。
數(shù)據(jù)創(chuàng)造奇跡：量變到質(zhì)變
20xx年是大數(shù)據(jù)元年，因?yàn)橹霸跈C(jī)器翻譯領(lǐng)域從來沒有技術(shù)積累的google，以巨大優(yōu)勢打敗了全世界所有機(jī)器翻譯研究團(tuán)隊(duì)。google的方法其實(shí)沒有創(chuàng)新，但是使用的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超其他團(tuán)隊(duì)。
進(jìn)入21世紀(jì)后，由于互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，使可用的數(shù)據(jù)量劇增，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的優(yōu)勢越來越明顯，成為主流。
大數(shù)據(jù)的特征：體量大+多維度+完備性
大數(shù)據(jù)使窮舉法這樣的“笨方法”，有了用武之地。
大數(shù)據(jù)可以克服傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的缺點(diǎn)：設(shè)計(jì)問卷可能有主管偏差、選取樣本可能不隨機(jī)、受眾因?yàn)橹涝跍y試可能說謊、半人工統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的科學(xué)基礎(chǔ)是信息論，其本質(zhì)是利用信息消除不確定性。
《智能時(shí)代》讀后感9
從底層邏輯來揭示智能革命的來臨。
人類對環(huán)境的觀察而積累下來的經(jīng)驗(yàn)促進(jìn)了文明發(fā)展，這些經(jīng)驗(yàn)、文字、現(xiàn)象代表的數(shù)據(jù)是人類智能—智慧與能力—不斷前行的.基石。
大數(shù)據(jù)是機(jī)器智能的來源，要求具有多維度、完備性、時(shí)效性。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，產(chǎn)生了一種不同于機(jī)械思維的新的大數(shù)據(jù)思維。不關(guān)注因果關(guān)系，而關(guān)注數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。即從大量的數(shù)據(jù)中直接找答案，即使不知道原因。
在技術(shù)上數(shù)據(jù)來源、儲存技術(shù)、傳輸能力、處理能力已經(jīng)帶動(dòng)了大數(shù)據(jù)的興起，但仍面臨著挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)隱私也是智能時(shí)代所要面臨的重大挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)及智能化在一些領(lǐng)域已經(jīng)廣泛應(yīng)用起來，比如智能電表捕捉毒販、以色列的灌溉系統(tǒng)、TESLA智能制造，醫(yī)學(xué)診斷、基因技術(shù)等等。
如同前兩次工業(yè)革命，智能革命也會帶來社會的強(qiáng)烈動(dòng)蕩，勞動(dòng)力面臨著淘汰與再分配，這個(gè)時(shí)間可能會持續(xù)半個(gè)世紀(jì)。所以，正如封面頂部所書，我們要么加入智能革命控制未來，要么就被淘汰。
這不是一本面向技術(shù)人員的書，而是從底層邏輯來揭示智能革命的來臨。吳軍博士清晰的邏輯、豐富而簡單的例子、加上類比的歷史事件使得這本書易讀、易懂。
《智能時(shí)代》讀后感10
人工智能是未來XX年可期有大發(fā)展的領(lǐng)域，也是我們從事數(shù)據(jù)行業(yè)的職業(yè)愿景�？次疫@本書，更加堅(jiān)定這是一個(gè)可期，有意思的方向。
基本思路
經(jīng)典思路：目前在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，采用的是傳統(tǒng)的`邏輯推理的分析的思路。先提出問題，再通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬐评磉M(jìn)行驗(yàn)證，解釋商業(yè)問題。
新思路
嘗試使用相關(guān)性進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析；就是數(shù)據(jù)挖掘的一些技術(shù)，比如聚類、決策樹、隨機(jī)森林等高級統(tǒng)計(jì)模型。這種思路做出的東西，一般而言是技術(shù)門檻較高、解決經(jīng)典思路無法解答的問題，也符合當(dāng)前流行的大數(shù)據(jù)思維、人工智能思維。新思路的處理問題邏輯，先有相關(guān)性分析，找出導(dǎo)致問題的相關(guān)性因素，然后再解釋背后的商業(yè)邏輯。
適用范圍
符合人腦的思維模式，由A —>B —> C的邏輯順序。在解決小而美的獨(dú)立case時(shí)，效率高。比如，“為什么今天某個(gè)頁面的轉(zhuǎn)化率突然升高啦”這類的問題，通過邏輯推理，一步一步下鉆，可以很快定位原因。
新思路：這是AlphaGo下圍棋是采用的思路，決策next move是因?yàn)閚ext move對最終贏得棋局概率最高。這是一種結(jié)果導(dǎo)向的思維，將智能問題變成了數(shù)據(jù)問題。AlphaGo不需要知道如何布局，只關(guān)注每一次的落子都在提高最終勝利的概率。這種思路可以解決目標(biāo)明確且影響因素眾多的決策問題。
《智能時(shí)代》讀后感11
在閱讀杰瑞卡普蘭的《人工智能時(shí)代》之后，我深深被書中對人工智能在社會、經(jīng)濟(jì)和職業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用所震撼。卡普蘭預(yù)測了人工智能將如何改變我們的生活和工作，揭示了人工智能技術(shù)的現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢，也為我們當(dāng)前的信息技術(shù)教學(xué)提供了深刻的思考和實(shí)用的建議。
我對卡普蘭的'觀點(diǎn)深表贊同。在教育領(lǐng)域，我們已經(jīng)看到了人工智能的廣泛應(yīng)用。例如，在線教育平臺為學(xué)生提供了豐富的學(xué)習(xí)資源，同時(shí)人工智能驅(qū)動(dòng)的適應(yīng)性學(xué)習(xí)技術(shù)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和需求，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。然而，隨著人工智能的普及，傳統(tǒng)的教師角色和職業(yè)路徑也正面臨著挑戰(zhàn)，教師終將要從知識傳授者轉(zhuǎn)變?yōu)楦幼⒅貙W(xué)生個(gè)體發(fā)展和情感溝通的教育育人者，轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆浼夹g(shù)能力和創(chuàng)新能力的學(xué)習(xí)者，轉(zhuǎn)變?yōu)樽鹬貙W(xué)生個(gè)體差異的指導(dǎo)者。
卡普蘭的另一項(xiàng)重要觀點(diǎn)是，盡管人工智能會帶來一些負(fù)面影響，但它也將推動(dòng)人類創(chuàng)新和適應(yīng)新的技能需求。我認(rèn)為，這將對信息技術(shù)教育產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在未來的社會中，人們對計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)據(jù)素養(yǎng)的需求將大幅增加。因此，我們需要更新教育內(nèi)容，以培養(yǎng)學(xué)生在人工智能時(shí)代中的生存能力和創(chuàng)新精神。
書中還提到了“人類與機(jī)器的協(xié)作”概念，這也是卡普蘭倡導(dǎo)的觀點(diǎn)。他認(rèn)為，人工智能并非要取代人類，而是要成為人類的有益補(bǔ)充。這種觀點(diǎn)讓我深感啟發(fā)，在信息技術(shù)日新月異的今天，我們需要的不是讓學(xué)生恐懼或逃避新技術(shù)，而是教會他們?nèi)绾卫眠@些工具，提高自己的學(xué)習(xí)和工作效率。例如，我們可以引導(dǎo)學(xué)生使用人工智能工具進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，這將極大地提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和自主學(xué)習(xí)能力。此外，卡普蘭在書中提到了很多現(xiàn)實(shí)生活中的例子，這些都是我們在教學(xué)中可以引用和借鑒的寶貴資源。例如，他提到了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，這就可以作為我們教授學(xué)生人工智能技術(shù)的一個(gè)實(shí)際案例。通過這樣的教學(xué)方式，學(xué)生不僅能夠了解人工智能的理論知識，還能了解到這些技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用，從而更好地理解和掌握這些知識。
《智能時(shí)代》讀后感12
第一次讀《智能時(shí)代》，是通過朋友的豆瓣閱讀邀請碼下載到手機(jī)上看的。起先并沒有太認(rèn)真閱讀，只是在下班路上隨手翻幾頁，以為這就是寫現(xiàn)在比較熱門的關(guān)于智能設(shè)備或者智能生活方式的乏善可陳的書，畢竟書名”智能時(shí)代“給我第一印象就是如此。實(shí)際讀的時(shí)候才發(fā)現(xiàn)，這是一本講人的智能和計(jì)算機(jī)能否產(chǎn)生類似智能的書。書的原名是《on Intelligence》，本意是關(guān)于智能的討論，翻譯書名《智能時(shí)代》和副標(biāo)題不是很切題，會給人錯(cuò)誤的第一印象。
拋開書名不說，《智能時(shí)代》是我?guī)啄陜?nèi)讀過最好的書之一，作者——杰夫霍金斯的文筆很簡潔，這本書翻譯的水平也很高，文中很客觀和批判性地描述了智能和人工智能研究，并闡述了作者自己對智能的理解。本書一推出就獲得兩個(gè)諾貝爾獎(jiǎng)得主及專業(yè)領(lǐng)域人士的大力推薦，考慮到霍金斯本人是企業(yè)家而不是職業(yè)科學(xué)家這一點(diǎn)，是十分罕見的。
我從小經(jīng)常思考關(guān)于智能的問題，這本書能解答我很多疑惑，讀書時(shí)那種開悟的感覺只能用醍醐灌頂來形容。還記得初一的某天下課回家，我騎著自行車，突然產(chǎn)生了一個(gè)疑問——我的手是怎么掌把的，我沒有有意識地控制哪根手指放哪個(gè)位置�。咳缓笪易擦似�。如果你和我一樣，曾經(jīng)思考過這類問題，那么本書絕對是你的菜。
霍金斯在書中首先回顧了當(dāng)今人工智能研究的歷程以及自己探索的經(jīng)歷，客觀批判了"智能行為派"，他認(rèn)為智能是系統(tǒng)的內(nèi)在屬性，和外在表現(xiàn)無關(guān)。比如一個(gè)人在靜靜思考的時(shí)候，雖然沒有表現(xiàn)出任何行為，他也是有智能的。退一步來講，假使通過行為來判斷是否有智能，當(dāng)下的計(jì)算機(jī)也不合格。計(jì)算機(jī)要能識別圖片，必須設(shè)計(jì)一套視覺識別算法，計(jì)算灰度、色階、輪廓等；識別語音要設(shè)計(jì)語言算法，計(jì)算聲波頻率、音調(diào)、匹配語義等。圖片算法和聲音算法之間沒有任何關(guān)聯(lián)，從術(shù)語到計(jì)算過程完全不同。
但是對于大腦來說，聲音和圖像在大腦中的處理過程很類似，只是接受刺激的感官不同。把實(shí)驗(yàn)動(dòng)物幼崽的視覺神經(jīng)接到本來應(yīng)該發(fā)育聽覺的位置，這些動(dòng)物都能發(fā)育出正常的視覺——而如果把計(jì)算機(jī)的攝像頭接到話筒上，結(jié)果可想而之。作者并非在否定算法本身，無疑，大腦也有自己的算法，這個(gè)算法是高度抽象的，能根據(jù)信號輸入的不同發(fā)展出相應(yīng)的知覺。相比之下，計(jì)算機(jī)算法毫無變通的可能性。從這兩點(diǎn)出發(fā)，作者認(rèn)為以往的計(jì)算機(jī)智能研究是一條死路。
那么智能應(yīng)該是什么樣的？霍金斯從日常生活出發(fā)，通過對學(xué)習(xí)、記憶、回想等等行為的分解，結(jié)合腦部神經(jīng)結(jié)構(gòu)，提出了產(chǎn)生智能的"記憶——預(yù)測"框架。整個(gè)推斷過程非常精彩，在此就不劇透了，以免破壞了閱讀樂趣。
這個(gè)系統(tǒng)的核心在于"恒定表征"這樣一個(gè)概念，霍金斯認(rèn)為人類（或海豚猴子等其他動(dòng)物）之所以能認(rèn)知世界，依賴于對事物高度抽象的能力。這種抽象能力，不是指刻意訓(xùn)練的邏輯思維能力，而是智慧生物由大腦結(jié)構(gòu)決定的固有能力。舉個(gè)例子：當(dāng)我看到我家的小狗，我能意識到它在附近；當(dāng)我聽到它熟悉的叫聲，我也能意識到它在附近；甚至當(dāng)我只是看到它掉在沙發(fā)上的毛，都能推斷出它肯定爬上過沙發(fā)。
我并不一定直接看到它，是如何判斷它是否在附近呢？這就表明我的大腦有關(guān)于這只狗的"恒定表征"，不以我觀測的方式轉(zhuǎn)移。我認(rèn)識我家的狗，無論它是蹲著還是趴著還是把腦袋藏在沙發(fā)下面，我都能意識到它的獨(dú)特存在。"恒定表征"也就是人們常說的"理解"某個(gè)事物，對于計(jì)算機(jī)來說，目前的技術(shù)只能按部就班地計(jì)算，沒有理解的產(chǎn)生，更無所謂智能。
恒定表征這個(gè)概念并非是霍金斯的原創(chuàng)，很多哲學(xué)家和科學(xué)家都有過類似的思想。比如大哲學(xué)家康德曾論證：人的心智擁有空間和時(shí)間的形式，獨(dú)立于經(jīng)驗(yàn)。康德稱這些形式為直覺，它們是純粹先天的知識方式，不依據(jù)經(jīng)驗(yàn)和思想，這使理解現(xiàn)實(shí)成為可能。比如沒有人見過完美的圓形，但不妨礙人理解正圓這個(gè)概念，因?yàn)榭臻g的形式是先天的，是人的物理形態(tài)決定的�；艚鹚沟摹昂愣ū碚鳌�，就是先天知識（人或者計(jì)算機(jī)物理結(jié)構(gòu)所決定的）加上后天經(jīng)驗(yàn)的'產(chǎn)物。在我看來，計(jì)算機(jī)對時(shí)間和空間都沒有先天的知識，如果計(jì)算機(jī)對什么有先天概念的話，那只能是頻率。
不過，計(jì)算機(jī)并非不能產(chǎn)生智能，只是現(xiàn)在的科技水平不夠。最初計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)就是用于處理專項(xiàng)任務(wù)，而生命的演化是為了適應(yīng)各種各樣的自然環(huán)境，人和計(jì)算機(jī)"硬件"的不同，體現(xiàn)了自然演化和人工制造的區(qū)別。產(chǎn)生人類智慧的大腦，對于現(xiàn)在的技術(shù)水平來說，的確很難復(fù)制（就算能復(fù)制，消耗的電量是相當(dāng)驚人的），并非說大腦具有什么獨(dú)特的"精神"層面的東西，是計(jì)算機(jī)無法模擬的。我相信在科學(xué)家們提取出大腦的"算法"之后，人工智能的產(chǎn)生是必然的，十年、二十年內(nèi)都有可能。
想象一下吧，具有人類智慧的計(jì)算機(jī)，不僅計(jì)算速度快，還能接上定制的感官，不僅有視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺，它還能具有感受磁場的"磁覺"（就像一些魚），感受整個(gè)森林火災(zāi)可能性的"安全感"，甚至感受股市變化的"發(fā)財(cái)直覺"（有些人聲稱自己就有，比如我媽）應(yīng)用的可能性是無限多的。這也是小伙伴們改變命運(yùn)，找到下一個(gè)藍(lán)海的機(jī)會��！至于我呢，現(xiàn)在就開始著手創(chuàng)辦全球第一家”人工智能幼兒早教機(jī)構(gòu)“，并非人工智能來教育人類小孩哦，而是我來教育人工智能小孩……
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