《智能时代》读后感
在南卡罗来纳州的多切斯特县，警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种大麻的人？
亚马逊为什么会把男性护肤品和古典音乐一同推荐？
塔吉特连锁百货店是如何提前于家长知道正在上高中的女儿已经怀孕的？
如果你想知道上面这些问题的答案，那么就去读一读这本《智能时代》吧。
这本书包括七个章节：数据-人类建造文明的基石、大数据和机器智能、思维的革命、大数据与商业、大数据和智能革命的技术挑战、未来智能化产业、智能革命和未来社会。虽说书名为“智能时代”，但其实每一章都有大量的篇幅在介绍大数据。从书的副标题也可以理解本书的重点：大数据与智能革命重新定义未来。
这本书在阐述的核心观点是，大数据为智能革命带来了发展的新契机。
1968年，明斯基在《语义信息处理》（Semantic Information Processing）一书中分析了所谓人工智能的局限性，他引用了巴希勒（Bar-Hillel）使用过的一个非常简单的例子：
The pen was in the box（钢笔在盒子里），这句话很好理解，如果让计算机理解它，做一个简单的语法分析即可。但是另一句语法相同的话：The box was in the pen. 就让人颇为费解了。原来，在英语中，pen（钢笔）还有另外一个不太常用的意思-小孩玩耍的围栏。在这里，理解成这个意思整个句子就通顺了。但是，如果用同样的语法分析，这两句话会得到相同的语法分析树，而仅仅根据这两句话本身，甚至通篇文章，是无法判定pen在哪一句话中应该作为围栏，在哪一句话中应该是钢笔的意思。事实上人对这两句话的理解并非来自语法分析和语意本身，而是来自他们的常识或者说关于世界的知识（world knowledge），这个问题是传统的人工智能方法解决不了的。
因此，明斯基给出了他的结论：“目前”（指1968年）的方法无法让计算机真正有类似于人的智能。由于明斯基在计算机科学界具有崇高的声望，他的这篇论文导致美国政府削减了几乎全部人工智能研究的经费，在之后大约20年左右的时间里，全世界人工智能在学术界的研究是处于低谷的。
到了20世纪70年代，采用数据驱动和超级计算的方法（可以理解成大数据的雏形），给机器智能的发展带来了新的希望。然后作者通过语音识别、Google翻译、AlphaGo等实例，论证了数据驱动方法的优势。说的简化一些，数据驱动方法的基础是统计学。通过思维的转变，用统计+数据的方式，计算机似乎可以变的“智能”了。
机器智能最重要的是能够解决人脑所能解决的问题，而不在于是否需要采用和人一样的方法。
早期的智能技术的研究思路是如何让机器像人一样思考、决策、识别等，但是这样的方向可能是错误的，甚至是无解的，当切换一下思路，利用统计+数据的方法时，语音识别可以被广泛应用了，Google翻译说的越来越准确了，AlphaGo都战胜李世石了。
围绕着本书的核心观点，作者从数据的历史入手，详细介绍了大数据和智能革命发展的起源、现状和未来，并提出了智能技术发展的新思路：变智能问题为数据问题。基于这个新思路，作者用大量的实例论述了“变智能问题为数据问题”的可行性，以及大数据可能带来的巨大改变。
在大数据时代，首先会带来思维的革命。从古至今，人类社会的发展依赖于人的逻辑思维能力，强调事物发展过程中的因果关系。但是随着大数据的出现，事物的发展过程呈现出了强相关关系。为什么亚马逊会把男性护肤用品和古典音乐一同推荐？这正是通过大数据的相关性得到的结论，这样的组合能实现更好的商品销售。在南卡罗来纳州的多切斯特县，警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种大麻的人？塔吉特连锁百货店是如何提前于家长知道正在上高中的女儿已经怀孕的？这两个实例也是通过数据之间的相关性分析才得出结论的。如果没有大数据的支持，仅依靠传统的因果关系来分析，这些都是很难被实现的。
在最后的两章，作者畅想了大数据和智能革命对社会带来的改变以及会遇到的挑战。
大数据的核心是数据。大数据时代，数据量肯定非常大，如何存储面临着巨大的挑战：如何防止数据损坏，如何保护数据的隐私，如何可视化数据......当数据保存下来之后，需要实现数据的分析，如何实现并行计算和实时处理，同样是是大数据发展过程中要面临的严峻挑战。新事物的出现和发展，总是会存在许多阻碍，历史也总是相似的，事物在曲折中发展。大数据如何改变我们的社会，让我们拭目以待。当然，这这场革命中，你是要当历史的参与者还是要当历史的旁观者，这取决于你的选择。在最后，作者以农业、体育、制造业、医疗、律师业和新闻业为例，简单描述了可能的发生的改变。具体的未来畅想，就不再做详细描述。
在历次技术革命中，一个人、一家企业，甚至一个国家，可以选择的道路只有两条：要么进入前2%的行列，要么被淘汰。抱怨是没有用的。至于当下怎么才能成为这2%，其实很简单，就是踏上智能革命的浪潮。
在南卡罗来纳州的多切斯特县，警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种大麻的人？
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如果你想知道上面这些问题的答案，那么就去读一读这本《智能时代》吧。
这本书包括七个章节：数据-人类建造文明的基石、大数据和机器智能、思维的革命、大数据与商业、大数据和智能革命的技术挑战、未来智能化产业、智能革命和未来社会。虽说书名为“智能时代”，但其实每一章都有大量的篇幅在介绍大数据。从书的副标题也可以理解本书的重点：大数据与智能革命重新定义未来。
这本书在阐述的核心观点是，大数据为智能革命带来了发展的新契机。
1968年，明斯基在《语义信息处理》（Semantic Information Processing）一书中分析了所谓人工智能的局限性，他引用了巴希勒（Bar-Hillel）使用过的一个非常简单的例子：
The pen was in the box（钢笔在盒子里），这句话很好理解，如果让计算机理解它，做一个简单的语法分析即可。但是另一句语法相同的话：The box was in the pen. 就让人颇为费解了。原来，在英语中，pen（钢笔）还有另外一个不太常用的意思-小孩玩耍的围栏。在这里，理解成这个意思整个句子就通顺了。但是，如果用同样的语法分析，这两句话会得到相同的语法分析树，而仅仅根据这两句话本身，甚至通篇文章，是无法判定pen在哪一句话中应该作为围栏，在哪一句话中应该是钢笔的意思。事实上人对这两句话的理解并非来自语法分析和语意本身，而是来自他们的常识或者说关于世界的知识（world knowledge），这个问题是传统的人工智能方法解决不了的。
因此，明斯基给出了他的结论：“目前”（指1968年）的方法无法让计算机真正有类似于人的智能。由于明斯基在计算机科学界具有崇高的声望，他的这篇论文导致美国政府削减了几乎全部人工智能研究的经费，在之后大约20年左右的时间里，全世界人工智能在学术界的研究是处于低谷的。
到了20世纪70年代，采用数据驱动和超级计算的方法（可以理解成大数据的雏形），给机器智能的发展带来了新的希望。然后作者通过语音识别、Google翻译、AlphaGo等实例，论证了数据驱动方法的优势。说的简化一些，数据驱动方法的基础是统计学。通过思维的转变，用统计+数据的方式，计算机似乎可以变的“智能”了。
机器智能最重要的是能够解决人脑所能解决的问题，而不在于是否需要采用和人一样的方法。
早期的智能技术的研究思路是如何让机器像人一样思考、决策、识别等，但是这样的方向可能是错误的，甚至是无解的，当切换一下思路，利用统计+数据的方法时，语音识别可以被广泛应用了，Google翻译说的越来越准确了，AlphaGo都战胜李世石了。
围绕着本书的核心观点，作者从数据的历史入手，详细介绍了大数据和智能革命发展的起源、现状和未来，并提出了智能技术发展的新思路：变智能问题为数据问题。基于这个新思路，作者用大量的实例论述了“变智能问题为数据问题”的可行性，以及大数据可能带来的巨大改变。
在大数据时代，首先会带来思维的革命。从古至今，人类社会的发展依赖于人的逻辑思维能力，强调事物发展过程中的因果关系。但是随着大数据的出现，事物的发展过程呈现出了强相关关系。为什么亚马逊会把男性护肤用品和古典音乐一同推荐？这正是通过大数据的相关性得到的结论，这样的组合能实现更好的商品销售。在南卡罗来纳州的多切斯特县，警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种大麻的人？塔吉特连锁百货店是如何提前于家长知道正在上高中的女儿已经怀孕的？这两个实例也是通过数据之间的相关性分析才得出结论的。如果没有大数据的支持，仅依靠传统的因果关系来分析，这些都是很难被实现的。
在最后的两章，作者畅想了大数据和智能革命对社会带来的改变以及会遇到的挑战。
大数据的核心是数据。大数据时代，数据量肯定非常大，如何存储面临着巨大的挑战：如何防止数据损坏，如何保护数据的隐私，如何可视化数据......当数据保存下来之后，需要实现数据的分析，如何实现并行计算和实时处理，同样是是大数据发展过程中要面临的严峻挑战。新事物的出现和发展，总是会存在许多阻碍，历史也总是相似的，事物在曲折中发展。大数据如何改变我们的社会，让我们拭目以待。当然，这这场革命中，你是要当历史的参与者还是要当历史的旁观者，这取决于你的选择。在最后，作者以农业、体育、制造业、医疗、律师业和新闻业为例，简单描述了可能的发生的改变。具体的未来畅想，就不再做详细描述。
在历次技术革命中，一个人、一家企业，甚至一个国家，可以选择的道路只有两条：要么进入前2%的行列，要么被淘汰。抱怨是没有用的。至于当下怎么才能成为这2%，其实很简单，就是踏上智能革命的浪潮。
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