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智能时代读书笔记

小宝 对 智能时代 的书评 发表时间：2016-11-27 22:11:11

智能时代读书笔记
-（只有拥抱智能时代，才有可能不被淘汰）

双十一购物狂欢节刚刚过去，我下单最多的是买了各种各样的书， 其中我最期待的一本就是吴军老师的《智能时代》，连续三天晚上看书，终于把书看完，下面是我的读书笔记分享。

文章综述
在之前得到app中，读李笑来的专栏， 我对于阅读最重要的认识提高是， 必须了解整本书的核心概念，这样才能更好的理解书的含义。

我觉得智能时代里面， 最核心的一句话是“在无法确定因果关系的时候， 数据为我们提供了一个解决问题的新方法， 数据中包含的信息可以帮助我们消除不确定性， 而数据之间的相关系可以取代因果关系得到我们想要的答案。所谓的新的智能算法， 使用简单的算法， 将复杂的智能问题转化成数据问题。”

这句话里面的核心概念是

用数据方式消除不确定性

将智能问题转换成数据问题,这个思路的改变，极大的增强了机器智能发展的可能性

读书笔记详细内容
数据-- 人类建造文明的基石

数据是文明的基石

人类对他的认识反映了文明的程度。信息是关于世界，人和事的描述。对数据和信息进行处理之后， 人类可以获得知识。

人类认识的过程是

获取数据

分析数据

建立模型

预测未来

统计学：点石成金的魔棒

统计学是在概率论基础上， 收集处理和分析数据， 找到数据的关联性和规律性的学科。

数据模型是数据驱动方法的基础。

模型的选择是一件不容易的事情， 通过简单的模型和真实情况未必匹配。 有了模型之后， 要找到参数让模型和观察到的数据吻合也是不容易。。

只要数据量足够，若干个简单的模型就可以取代一个复杂模型。这就是数据驱动的方法。有大量的数据，不是预设模型， 而是用很多简单的模型去契合数据。

AlphaGO在围棋方面的很高智能， 来源于它找到了几十万盘人类高手的对弈的分析总结， 并得到了一个统计模型， 对于在不同局势下如何下棋比一个人用更为准确的估计。

大数据和机器智能

大数据的使用， 最大的意义在于他能让计算机完成一系诶过去只有人类才能做到的事情， 这最终带来一场智能革命。

传统的人工智能，

首先了解人类是如何产生智能的， 然后让计算机按照人类的思路去做。 机器智能最重要的能够解决人脑所能够解决的问题， 而不是采用和人一样的方法。

大数据三个特征

大量

多样性

及时性

google地图是一个很好的例子。 以前设置再多的采样点， 也没法实时频繁的报告各个地方的实时情况。最少有半个小时以上的延时。有了智能手机之后，每个用户的实时前进状态， 这一块的数据可以很好的了解实时的路况情况。 利用这些数据，可以提供更好的出行建议， 实时避开拥堵。

IBM深蓝战胜世界冠军， 其实是大量的数据，并不复杂的算法和超强的计算能力的结合--深蓝从来没有， 也不需要像人一思考。深蓝团队其实将一个智能问题变成一个大数据的问题和大量计算的问题。

思维革命

在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法， 数据中包含的信息，可以帮助我们消除不确定性， 而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想要的答案， 这就是大数据思维的核心。

我们要想在“道”的层面了解大数据， 了解一种新的思维方式的重要性， 而不是仅仅将自己停留在追求术的层面上，那我们就需要了解人类认识世界方法的演变和发展的过程。

思维方式决定科学成就 ：从欧几里得 托勒密到牛顿

机械思维， 是从古希腊建立起来的思辨思维和逻辑推理能力， 依靠他们可以从实践中总结出基本原理， 然后通过因果逻辑， 构建起整个科学的大厦。

思维方式和方法远不如方法论对于科学发展的至关重要，东方文明长期以来技术上领先于西方， 但是在科学体系的建立上远远落后于西方， 关键输在方法论上。

牛顿最直接的贡献， 在于他用简单而优美的公式破解了自然之谜。

世界万物是运动的， 而且这些运功遵循着确定性的规律， 这些规律又是可以被认识的。 从牛顿时代开始， 科学家们致力于通过几个公式来描述我们的世界， 并且应用他们来预测未来。

牛顿的方法论概括为机械思维

世界变化的规律是确定的

因为有确定性做保障， 规律是可以被认识的

这些规律是放之四海而皆准， 可以应用到各个未知的领域

机械思维带来了工业革命大发明的时代的到来。

机械思维的重要特征-所有的问题有一个通用的解决方法。

才使得工业革命之后， 现有产业+蒸汽机= 新产业。瓦特发明了蒸汽机不仅是技术的胜利， 更重要的是掌握了新的方法论--机械思维。

机械思维的核心思想可以概括成确定性和因果关系

世界的不确定性

熵， 一种新的世界观

香农用熵来描述一个信息系统的不确定性。信息量的度量等于不确定性的多少。信息论完全建立在不确定性的基础上， 而要消除这种不确定性， 就要引入信息。至于引入多少信息， 要看系统中的不确定性要多少。

香农第一定律， 对于信源发出的所有信息设计进行一种编码，那么编码平均长度一定大于该信源的信息熵。由于摩尔定律的作用，计算机是越来越便宜的资源， 人力成本越来越高， 因此聪明的公司懂得利用计算机取代人的工作。

香农第二定律， 传播的速率不可能超过信道的容量。

最大熵原理， 这个原理的大意是说， 当我们对未知的事件寻找一个概率模型时， 这个模型应当满足我们的所有已经看到的数据， 但是对于未知的情况不要做任何假设。

大数据的科学基础就是信息论，他的本质就是利用信息消除不确定性。采用信息论的思维方式， 可以让很多难题迎韧而解。

落后于先进的差距， 不是购买一些机器或者引入一些技术就能够弥补， 落后最可怕的地方是思维方式落后。

大数据与商业

在未来， 大数据和机器智能的工具就如同水和电这样的资源， 由专门的公司提供给全社会使用。

在大数据之前， 我们寻找一个规律是很困难的， 经常需要经历“假设-求证-再假设-再求证”，找到规律的成本很高。有了大数据之后，这一类的问题变得简单。

巨大的商业利好：相关性，时效性和个性化的重要性

对比亚马逊和沃尔玛我们能看到大数据时效性和个性化特征带来的好处。

亚马逊基于商品和商品的关联推荐

netflix基于用户看视频习惯， 进行个性化推荐

Google基于用户搜索行为的相关推荐

大数据商业的共同特点--尽在数据流中

在我们的认识里面， 穷举法并不是一个好方法。 Google的优势在于他有足够的数据和计算能力用苯办法， 把每一种搜索先试一遍。

大数据思维改变了我们的做事情的方式，过去认为苯办法的穷举法变成了可行的方法。穷举法可以方便我们对特殊情况做特殊处理， 这反而是过去机械思维做不到的

Google自动驾驶汽车是一个很好的例子。- 运用了成熟的街景项目， 事先了解每个道路情况， 并做事先分析，而不是实时分析- 汽车记歌词传感器， 可以同时处理大量的数据， 并通过移动互联网连接Google超级数据中心- Google地图提供了最好的路线规划，并准确设置交通模式

从历史经验看大数据的作用

新技术+原有的产业 = 新产业

工业革命时代

现有产业+蒸汽机= 新行业

典型例子是 纺织业

第二次工业革命

现有产业+电 = 新产业
信息革命时代 现

有产业+摩尔定律= 新产业
大数据和智能时代

现有产业+ 大数据 = 新产业

现有产业 + 机器智能 = 新产业

根据历次技术革命得到的结论

技术革命导致商业模式的变化

生产力越来越过剩，需要拉动经济发展的模式不可持续

在未来我们可以看到， 大数据和机器智能的工具就如同水和电这样的资源， 由专门的公司提供给全社会

大数据和智能革命的技术挑战

机器智能的概念已经被提出了60年， 但是真正突破的却是在有了大数据的今天。其中的原因是所有数据相关的准备条件在这个时间点开始成熟

产生

每台电脑，每个手机都每天持续的产生数据

各种各样的传感器也持续产生数据

过去已经存在的大量非数字化的信息慢慢的被数字化

互联网2.0 时代， 用户大量的UGC 产生大量的数据

存储

摩尔定律导致各种存储器的容量成本的增长，同时价格成本迅速的下降

SSD的发明和容量的增长，让大数据随机读写成为可能。

传输

移动互联网时代， 特别是4G的发展

WiFi的覆盖率 从家庭到公司，越来越高

处理

数据收集， 谷歌，苹果 都开始产占据家庭， 了解每一个家庭客厅的数据

数据存储的压力， 一方面体现在随机读取的压力 特别富媒体数据出现之后，要想随机访问就越来越不容易了。

并行计算和实时处理，并发增加机器那么简单

任何一个问题都会有部分计算是无法并行的

影响并行效率的因素还在于无法保证每个小任务的计算量是相同的

大数据处理的一个挑战是对于实时性的要求

数据挖掘：机器智能的关键。 使用大数据， 相当于是在一堆沙子中淘金， 大数据能产生效益在很大程度上取决于使用数据的水平。

机器学习的算法在40年前就已经很成熟， 困难在于数据上了规模之后， 实现起来就会很困难

Google Brain 的深度学习工具， 从机器学习的理论上讲， 他没有任何突破，只是把过去人工神经网络并行的实现了， 但是从工程的角度上讲，他就非常有意义了。

Google找到一个办法， 将几百万参数同时训练的问题， 简化成分不到上万台服务器并行处理的小问题

Google知道了训练收敛比较快的算法，

数据安全的技术

首先用户的数据不损坏， 不丢失

保证数据不会被偷走

未来智能化产业

未来农业

以色列农业的奇迹 ：作为严重缺水的国度， 以色列人发明了滴灌技术，装有滴头的管线直接将谁和肥料送达植物根系。 所有的灌溉方式都是用计算机进行自动化控制， 使用各种传感器检测植物的直接变化和地下湿度， 决定灌溉量
未来体育

金州勇士常规赛73场胜利

数据分析发现三分球是最有效率的进攻方式

帮助球队精细改善每个人的配合细节

未来的制造业

特斯拉不是汽车制造公司，而是一家IT公司

特斯拉的汽车装配全部机器人完成

特斯拉内部将汽车看成一个巨大的终端智能

取消汽车代理商的制度

未来的医疗

降低医疗成本

药贵的原因是， 一个药从论文发表到上市，大概需要20年时间， 科研投入20亿

医生贵的原因 一个医生的培养费用大概50w-70W

解决医疗资源短期的问题

通过图像识别和机器学习的技术，让机器能够就诊， 极大减少医生的工作量
制药业的革命

用大数据解决癌症。 利用大数据的技术， 在不超过几千万中的导致癌变的组合， 并且找到每种组合对应的药物，那么癌症也就没有那么可怕了
人能否长生不老

通过大数据，找到各种疾病的基因根源， 找到人类衰老的原因，那么长生不老也不是不可能
智能革命与未来社会

在历次技术革命中， 一个人 ，一个企业甚至一个国家， 可以选择的道路只有两条， 要么加入浪潮，成为前2%的人，要么观望徘徊， 被淘汰

一方面， 机器智能给我带来了两更加美好的社会， 一个更加智能， 精细化，人性化的社会。另一方面， 智能革命将给我带来巨大的挑战。

我们发现越来越多的占据我们的工作机会， 这个过程开始悄无声息， 但是到了某个拐点之后， 整个趋势就不可逆转

智能化的社会

大数据和机器智能将我们社会的管理水平提升到了一个前所未有的高度

精细化的社会

当数据从整体流向每一个细节的时候，我们会变成一个更加精细化的社会，比如区块链的技术，可以是被整个商品从生产到流通到消费的全流程
-从标准化到个性化。工业革命最大的特点就标准化， 用批量化来降低成本。到了智能时代，机器有了足够的智能水平， 提供各种个性化的服务

无隐私的社会
机器人抢掉人的饭碗

当计算机足够聪明之后， 一定会取代人类， 完成很多需要智力的工作

当社会面对重大技术革命所产生的冲击不知所措， 要两代人才能够消除它的负面影响，大家才开始再次感叹历史的再一次重复

从工业革命到黄金年代

资产阶级不到100年统治创造的生产力， 比过去时代创造的全部生产力的总和还要大还要多

新技术出现的初期， 收益者是非常少的

其他人短时间内是很难收益， 甚至由于技术变得更穷，因为机器抢了他们的生计

英国花了两代人在消除的工业革命带来的负面影响，解决方案是资本输出， 开拓全球的殖民地， 推行自由贸易

从第二次工业革命到镀金年代

第二次工业革命的核心是电的使用

人类最富有的人， 赶上了美国工业革命的浪潮

工业革命时期， 美国的贫富差距到了历史的最高点

为了输出产能， 不得不发动了第一次世界大战

它带给人类的福祉也是从少数精英开始，经过半个世纪造福技术革命的中心区。世界大部分人享受第二次工业革命的成果是在第二次世界大战之后

还没有消化完的信息化革命

信息化时代是人类历史上第二个创造财务的高峰年代。乔布斯， 比尔盖茨 都是那个时代诞生的

从国民满意度看， 即使是美国也没有完全消化完信息革命带来的社会效益

解决问题只有靠时间

因为技术革命， 会有很多的产业会消失，或者产业的从业人口会大量减少释放出来的劳动力需要寻找出路。这个时间需要一代人以上。因为我们必须承认一个事实， 从被淘汰的产业的从业人员能够进入新行业是非常少。
智能革命时代的冲击

首先信息革命本身带来的影响还诶有消化完，全球信息化带来的效率已经让很多人无事可做。

今天的世界和200年前已经很不一样，消化掉技术革命的影响要比工业革命难得多

智能革命要代替人类最自豪的部分--大脑。过去机器只能代替人的手。智能革命的结果是让计算机代替人去思考，得到比人更好的结果。人类突然发现自己还能够做的比计算机更好的事情已经不多了。

到了智能革命之后， 任何简单动脑的工作都可能消失，甚至那些现在所谓的高大上职业的人

读后思考
思维模式

这本书给我最大的感叹并不是智能时代的相关技术和定义本身，而是吴军通过讲述第一次工业革命，第二次工业革命，再到信息革命对于时代，对于在所在时代人的影响， 来讲解出智能时代对我们这一代人的影响。真所谓“读史可以使人明智， 鉴以往可以知未来”。这个世界变化很快， 跟以前或许很不一样，我们越来越智能，我们知道越来越多的技术，但是对于社会趋势变化的影响其实是万变不离其宗的。

- 一样是少数人掌握了技术，成为技术的受益者

- 一样是技术的进步，导致整体社会效率的提升，总体收入和个人幸福感的提升

- 一样是技术会导致大量的人失去工作，并且很难找到新技术的工作
这种用历史分析未来的思考方式，无论对于个人小事还是国家或者企业的大事， 其实都是可以通过类似的分析方式得到可能准确的答案。

这种思维模式的提高也算是一定程度的降维攻击，可能比单纯的看一本书或者学习一个新的知识可能更加重要， 也所谓所谓的元知识或者方法论。

智能革命到来， 谁更幸福？

这是我阅读这本身的时候最大的概括，智能时代的到来， 将会有上演更多新的“农夫与富人的故事”。在看本书的第六章的时候，关于未来智能化产业的时候我就开始惊叹。过去工业革命时代， 机器替代了手工业的劳动者 。 接下来的信息时代，信息化社会那些以前靠信息不对称做生意的人纷纷倒闭，因为电商的崛起，互联网是平的，无论什么地域什么人 ，都知道同样的信息。到了智能时代， 上一个时代的佼佼者，那些脑力劳动者也将受到电脑的巨大挑战，甚至可能因此纷纷失业。

我就在想，随着智能时代的不断发展，智能技术会取代越来越多的工种，那么这个社会上有工作的人必然越来越少， 这个世界上除了少数的IT数据人员，或者每个专业的最顶尖的人员之外， 其他所有的工种都被机器人所代替。有工作的人必然会享受着极其丰厚的待遇，但是同时他们和机器人一起，养活着越来越多的无业人员，那么这时候是这些顶尖的为人类社会进步贡献的人比较幸福，还是被养活的无业人员，每天看看山，看看水，发发朋友圈的人比较幸福呢？

我们如何成为2%的人

2%这个只是一个相对概率， 并不是一个准确的数字。吴军说， 2%并不是计算出来的， 而是前些年占领华尔街的人自称98%， 反对社会的既得利益者，即所谓的2%的人。从此诞生了一个新概念 2% vs 98%。

我觉得这个数据甚至有可能更低，如果智能时代发展到一定时候。那个时候，可能相关行业的各种各样的工种都可能被替代

我们现在能做的是拥抱智能时代，对于那些程序员或者数据工程师是最好的机会去拥抱智能时代， 因为我们可能比80%的人更懂机器，更懂代码，更懂算法。 同时我们的门槛远远没有普通非IT人员那么高。

对于非IT人员， 我理解是更需要的是懂得某些难以替代的技能，比如说虽然机器人能够写作，但是暂时还不能写出有情感的文章， 只能写某种模板的文章，写作人的各种情感流露， 比喻修辞，各种章法布局， 可能机器人还暂时学习不了

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智能时代

书名： 智能时代
作者： [美] 吴军
出版社： 中信出版集团
副标题： 大数据与智能革命重新定义未来
出版年： 2016-8
页数： 374
定价： 68.00
装帧： 精装
丛书： 罗辑思维独家定制版
ISBN： 9787508663814