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《智能时代》流水账笔记

aimee™ 对 智能时代 的书评 发表时间：2016-11-04 21:11:08

>>前言

AlphaGo：与人类的逻辑推理有别，下棋依靠大数据和职能算法。
1）机器学习：获胜概率，数据训练
2）博弈树搜索算法：快速找到好的下法

AlphaGo的胜利宣告机器智能时代的到来。

>>第一章 数据

使用数据的标准流程（数据到知识的过程）：获取－－>分析——>建立模型——>预测未知

数据驱动方法：对一个问题暂时不能简单、准确解决时，可以根据历史数据，构造很多个近似的模型来逼近真实情况。
优势——在最大程度上得益于计算机技术的进步。机器越来越聪明，很大程度上靠的是数据量的增加。
e.g. AlphaGo在总结几十万对弈数据后，得到一个统计模型，对于在不同局势下该如何行棋有了比人类更为准确的估计。

数据与所想获得的信息之间的联系通常是间接的，需要通过不同数据之间的相关性体现。

>>第二章 大数据和机器智能

传统人工智能（让计算机按人的思路去做）已被实践证明不可行，业界普遍采用的是机器智能——任何让计算机通过图灵测试的方法（包括数据驱动方法）。机器获得智能的办法不是和人一样靠推理，而是更多的利用大数据，从数据中获得信息和知识。

大数据的特征：

- 体量大
- 多维度 e.g.百度知道
- 完备性 e.g.翻译
- 时效性（非必需）e.g.谷歌地图
- 思维方式的改变，big data，变智能问题为数据问题

>>第三章 思维的革命

方法论对科学发展至关重要。东方文明长期在技术上领先西方，但在科学体系的建立上远远落后，关键是输在方法论上。
托勒密的方法论：通过观察获得数学模型的雏形，然后利用数据来细化模型。
笛卡尔的方法论：大胆假设，小心求证
牛顿的方法论——机械思维

机械思维导致了工业革命，其核心思想：确定性和因果关系。
也是它的局限性。并非所有规律都可以用简单的原理描述，发现因果关系需要运气，人们在承认不确定性的情况下如何取得科学上的突破，需要新的方法论——>信息论。

（从微观上讲，系统越来越无序，从宏观上看它趋于恒温。）
不引入主观假设（有别于大胆假设小心求证），取得足够多的数据，消除不确定性。所以大数据的出现能够解决智能问题。

大数据思维的核心：
大数据的科学基础是信息论，本质是利用数据中的信息消除不确定性。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，找到答案。

>>第四章 大数据与商业

大数据在商业活动中从细节到整体再从整体到细节双向的流动（Data flow），能对商业进行整体提升，精确到每一个细节，代表着未来的商业趋势。
大数据的完备性：从大数据找到普遍规律，再应用于每一个具体的客户，影响到每一个具体的操作，改变人们开发产品和解决问题的思路（e.g. Prada的芯片）。
大数据的时效性：让企业（e.g. Netflix、亚马逊）可以根据用户的反应很快调整市场策略。

从工业革命开始，几次主要的技术革命都遵循相似的规律：

- 现有产业 ＋ 新技术（蒸汽机，电，摩尔定律，大数据，机器智能） ＝ 新产业
- 不需要所有公司从事新技术本身的开发和产品研制，更多是利用新技术改造原有产业。“＋大数据”的思维方式，产业能得到全面升级

技术革命导致新商业模式的诞生。
服务>生产。厂商之间的核心竞争力不再是商品本身，而是更重要的服务。以前商品卖出后，厂商与顾客的联系就断了。而“＋大数据”的思维方式，厂商能够把控每一个客户、每一个产品和每一次交易细节，绕过很多经销的中间环节，直接和客户做生意。

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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