智能時代的閱讀體驗1
這本書內容比較淺，基本屬於講故事和瀏覽的那種。作者的文筆、學識、閱歷都很棒，這是這本書沒有體現出來的。
唯壹的亮點是之前不太了解大數據和人工智能的具體關系。這本書簡單解釋壹下。
傳統上，機器智能是指機器可以像人壹樣思考，解決問題。但由於人類並沒有學會在當前場景下解決問題，往往會應用其他知識來解決這個問題，所以在遷移能力上，機器很難學會“人”的思維。那麽大數據和機器智能有什麽關系呢？發展機器智能的另壹種方式是徹底拋棄“像人壹樣思考”的道路，直接瞄準“解決問題”這壹終極目標。比如翻譯，以前的想法是讓機器理解各種語法，現在不需要機器理解語法，而是直接“學習”幾十萬句，用量變化實現質變。也就是說，當妳看到的表情越來越多的時候，翻譯的準確率就會不斷提高。
智能時代的閱讀體驗2
這個標題來自混沌大學的創始人李善友教授寫的這本書的序言，在這裏借用壹下。
總的來說，這本書的主要內容是討論基於大數據的機器智能如何發展，它將如何影響人們生活的方方面面，以及如何應對。
大數據給世界帶來了深刻的變化，最深刻的是思維方式的變化——從因果性的機械思維到關聯性的相關思維。這裏改變的不僅僅是解決問題的手段——現在我們有了在全集中分析問題的能力，終於有了在全集的基礎上準確刻畫群體輪廓的能力，還有看待問題的方式——我們不再是“小心假設，大膽求證”，而是“減少假設和不證自明的數據”。這種轉變實際上讓機器智能有了成為公共設施的基礎——不需要每個人都明白機器智能是如何工作的，但對於用戶來說，只需要明白有這樣壹個工具可以在完整的數據集中找到合適的結論。因此，這將迅速引發壹場商業革命。
事實上，這場革命已經開始了:在書中，已經列舉了包括酒吧和冰箱制造商在內的傳統行業利用大數據改善經營狀況。但是，仍然有更多的行業在探索如何有效整合數據，探索新的模式——壹是數據獲取的問題，找到壹種有效的獲取數據的方式，可能不只是九牛壹毛；其次，如何從這些數據中找到價值，還是需要壹個引導的方向；最後，如何利用數據發現的規則來設計更合理的模型。
書中另壹個精彩的內容是最後壹章，討論了智能化革命帶來的正面影響和負面影響。我覺得作者其實問了這樣壹個問題:智能革命極大地解放了生產力，促進了生產，只需要更少的人來養活世界。其余的呢？作者通過對第壹次、第二次、第三次工業革命的歷史進程的探討，得出了壹個不容樂觀的結論——只有通過時間的作用，革命帶來的生產力大解放才能得到釋放。很不幸，我們處在這個歷史進程中，也很幸運處在這個歷史進程中。
所以整本書可以說是壹本科普書。讀完整本書可以進壹步了解最時髦的概念——大數據、機器智能、區塊鏈等。，尤其是大數據。但我覺得它更像壹本宣傳書——因為它描繪了兩個世界，壹個是參與革命進程並跟上歷史車輪的世界，壹個是抵制革命並被歷史拋棄的世界——兩者的區別不容忽視。至於是否真的會這麽嚴重，這個見仁見智，但是歷史告訴我們，至少前三次是這樣的。如果妳有疑慮，最好祈禱太陽底下會有新的東西。
至於革命，這是毫無疑問的。當然，這是看書之前就知道的。其實很多人已經知道，在全社會都在討論大數據的環境下，很難不去思考大數據會對世界產生怎樣的影響。這本書的效用只是讓讀者知道這個過程是多麽不可抗拒。
智能時代的閱讀體驗3
重讀吳軍博士“智能時代——技術的轉折點”壹章及自己的壹些思考。大家似乎都有這樣壹個直觀的感性認識。人工智能似乎從2015和16開始進入快速發展階段。各種人工智能的概念產品如雨後春筍般遍地開花，尤其是創業者，感覺特別興奮，想要創造革命性的產品，改變世界。這個時候，我們其實有點不解和困惑。為什麽壹個發展了半個多世紀的人工智能技術，能夠在這個時間點被所有人普遍接受和采用，每個人都有能力構建人工智能學習系統，呈現出突破性的發展趨勢。我們壹定在想這背後發生了什麽，沒錯！
在過去的十幾年裏，還有壹個技術非常流行，那就是大數據技術。有人曾經這樣描述大數據技術和人工智能技術的關系，說:
人工智能就像潛力無限的嬰兒，大數據就是餵養嬰兒的奶粉。奶粉的數量和質量決定了嬰兒智力發育的水平。
那麽這十年大數據技術有哪些突破？讓我們從四個維度來看壹下，如下圖所示:
智能時代的閱讀體驗4
1.中國古代有四大發明。為什麽工業革命沒有爆發，沒有形成現代文明社會的基礎？原因又回到歐幾裏得的《幾何原本》和牛頓的《自然哲學的數學原理》形成的思維方式:世界是可認知的，可以用有確定規律的簡單數學來表達，存在因果關系。這種思維方式形成體系，滲透到自然科學和社會科學中，都遵循這些規律。
2.信息時代的世界是不確定的，呈現不確定的規則。大數據具有大數量、多維度、完備性的特點，為人們提供了壹種全新的思維方式，將智能問題變為數據問題，用強相關性取代因果推理，用大數據中窮盡實例的優勢取代大膽假設、小心求證的機械思維模式；
3.世界是不確定的，所有的問題都是為了解決這種不確定性，把它變成確定性。比如石油開采技術的確定性解決了現代能源問題，天體運動規律的確定性解決了航天問題。現在互聯網時代的不確定性，需要用大數據+信息熵來解決確定性的問題。
智能時代的閱讀體驗5
讀書筆記:320分鐘，三星。
數據和信息，通過篩選有用的數據來獲取信息。
從科技史的角度，分析大數據的作用和發展；從智能革命的角度，對比歷次革命，分析機器智能帶來的行業變革和對社會的影響。
簡單準確的模型和數據驅動的方法。地心說，日心說的模型。蘇聯和美國的航天飛機，德國和日本的光學鏡頭。
數據量和樣本的代表性。文學文摘和蓋洛普妳對美國總統羅斯福和蘭登的預測，蓋洛普對杜威和杜魯門的預測。
物理學的基本規律是通過統計發現的。
概率論，統計學，必學的基礎知識。記錄自己的時間，記錄工作數據，記錄現金流等。都是在積累原始數據，然後通過數據發現規律來提升自己和工作。
鳥會飛:機器必須像人壹樣思考才能獲得智能。SYSTRAN .
統計+數據。谷歌翻譯，Jarinik和IBM之間的語音識別，機器學習。
大數據:3V、豐富、多樣、及時。百度的“吃貨”，太古的2012選舉預測，智能交通管理。大而不是大。
智能問題是數據問題。深藍和卡斯帕羅夫下棋，自動問我為什麽，怎麽下。
意識到人工智能發展史上的思維變化和曲折是最重要的。
機器思維:歐幾裏德，托勒密，牛頓。通過觀察得到數學模型的原型，然後利用數據對模型進行精化。1世界變化的規律是確定的。從確定性出發，我們可以用簡單的公式或語言把規律描述清楚。法律應該普遍適用。
確定性(可預測性)和因果性
工業革命，瓦特的蒸汽機。愛因斯坦的相對論，青黴素
三個公式的質能轉換，量子力學的測不準原理，熵
不確定性:1變量太多，2客觀世界本身，微觀世界。信息論
熵，信息熵:信息的度量等於不確定性的數量。
互信息:強相關性。美國關於吸煙有害健康、新藥研發、搜索公司點擊模式的訴訟。
香農第壹定律和霍夫曼編碼(吉爾德定律)用短口的編碼方式給出最常見的漢字，使平均長度無限接近其信息熵
香農第二定律:信息的傳播速度不能超過信道的容量。
不確定性，強相關性，信息論
通過大數據分析智能電表的用電量，種植大麻。利用大數據分析小企業逃稅。Target利用大數據分析推薦促銷信息。亞馬遜大數據推薦銷售，有商品直推商品。網飛推薦視頻。谷歌搜索關鍵詞提示和相關搜索。酒吧貨架改造，數據收集和分析數據。普拉達RFID芯片。金豐公司收集數據，轉化為服務商。窮舉法提高搜索質量。谷歌自動駕駛。
新技術+原有產業=新產業。蒸汽機、紡織、運輸、陶瓷。電力、電梯、交通、通訊。電腦、銀行、證券商、農業。
大數據，機器智能。IT產業鏈。工業革命後，需要促銷，然後是廣告，商業鏈，服務業。
GE的智能冰箱。
從產業發展史來看，新技術必然帶來行業顛覆。擁抱新數據，借助新技術革命實現轉型。
技術挑戰
收集、存儲、傳輸、處理和應用。
電腦，傳感器。摩爾定律。大數據的並行處理
有數據就不享受，收視率是個問題。Nest智能空調控制器，故意采集的信息會變形。
生成的數據量大於可以存儲的數據量。數據安全性、完整性和防丟失。隨意檢索問題和訪問呼叫。
並行計算和實時處理。數據挖掘噪音。用大數據預警異常操作。隱私問題，保險公司，黑心商家，飛機票。
大數據的相關技術比較成熟。
以色列的智慧農業，用大數據訓練出來的勇士。工業4.0，特斯拉機器人，基因檢測，個性化醫療。醫學影像檢測，達芬奇手術臺，IBM Watson。制藥革命，癌癥治療，化學療法。律師案例分析，自動撰寫新聞稿，
律師、醫生、金融等需要高智商的行業，可以用機器智能、基礎組裝生產、富士康等代替。，會對整個社會產生影響。
智能革命
人流預測，智能交通，智能信號燈，智能路線。鑒定，反恐。比特幣，區塊鏈。跟蹤每壹筆交易。個性化醫療護理。壹個沒有隱私的社會。
農業到工業，工業到電器，工人從農民到工人，再到服務業。失業人員工作怎麽辦？英國全球殖民，美國西部開發，德國壹戰。起初，新技術使極少數人受益，大部分人被淘汰。花了半個世紀或兩個世紀才惠及全社會，傳播到全世界需要更長的時間。壹般退休福利，底層的人找不到工作。
努力做2%的人，新的思維方式，積極擁抱大數據和機器智能。
智能時代的閱讀體驗6
這本書內容比較淺，基本屬於講故事和瀏覽的那種。作者的文筆、學識、閱歷都很棒，這是這本書沒有體現出來的。
唯壹的亮點是之前不太了解大數據和人工智能的具體關系。這本書簡單解釋壹下。
傳統上，機器智能是指機器可以像人壹樣思考，解決問題。但由於人類並沒有學會在當前場景下解決問題，往往會應用其他知識來解決這個問題，所以在遷移能力上，機器很難學會“人”的思維。那麽大數據和機器智能有什麽關系呢？發展機器智能的另壹種方式是徹底拋棄“像人壹樣思考”的道路，直接瞄準“解決問題”這壹終極目標。比如翻譯，以前的想法是讓機器理解各種語法，現在不需要機器理解語法，而是直接“學習”幾十萬句，用量變化實現質變。也就是說，當妳看到的表情越來越多的時候，翻譯的準確率就會不斷提高。
智能時代的閱讀體驗7
總的來說，這本書的主要內容是討論基於大數據的機器智能如何發展，它將如何影響人們生活的方方面面，以及如何應對。
大數據給世界帶來了深刻的變化，最深刻的是思維方式的變化——從因果性的機械思維到關聯性的相關思維。這裏改變的不僅僅是解決問題的手段——現在我們有了在全集中分析問題的能力，終於有了在全集的基礎上準確刻畫群體輪廓的能力，還有看待問題的方式——我們不再是“小心假設，大膽求證”，而是“減少假設和不證自明的數據”。這種轉變實際上讓機器智能有了成為公共設施的基礎——不需要每個人都明白機器智能是如何工作的，但對於用戶來說，只需要明白有這樣壹個工具可以在完整的數據集中找到合適的結論。因此，這將迅速引發壹場商業革命。
事實上，這場革命已經開始了:在書中，已經列舉了包括酒吧和冰箱制造商在內的傳統行業利用大數據改善經營狀況。但是，仍然有更多的行業在探索如何有效整合數據，探索新的模式——壹是數據獲取的問題，找到壹種有效的獲取數據的方式，可能不只是九牛壹毛；其次，如何從這些數據中找到價值，還是需要壹個引導的方向；最後，如何利用數據發現的規則來設計更合理的模型。
書中另壹個精彩的內容是最後壹章，討論了智能化革命帶來的正面影響和負面影響。我覺得作者其實問了這樣壹個問題:智能革命極大地解放了生產力，促進了生產，只需要更少的人來養活世界。其余的呢？作者通過對第壹次、第二次、第三次工業革命的歷史進程的探討，得出了壹個不容樂觀的結論——只有通過時間的作用，革命帶來的生產力大解放才能得到釋放。很不幸，我們處在這個歷史進程中，也很幸運處在這個歷史進程中。
所以整本書可以說是壹本科普書。讀完整本書可以進壹步了解最時髦的概念——大數據、機器智能、區塊鏈等。，尤其是大數據。但我覺得它更像壹本宣傳書——因為它描繪了兩個世界，壹個是參與革命進程並跟上歷史車輪的世界，壹個是抵制革命並被歷史拋棄的世界——兩者的區別不容忽視。至於是否真的會這麽嚴重，這個見仁見智，但是歷史告訴我們，至少前三次是這樣的。如果妳有疑慮，最好祈禱太陽底下會有新的東西。
至於革命，這是毫無疑問的。當然，這是看書之前就知道的。其實很多人已經知道，在全社會都在討論大數據的環境下，很難不去思考大數據會對世界產生怎樣的影響。這本書的效用只是讓讀者知道這個過程是多麽不可抗拒。
智能時代的閱讀體驗8
人工智能是未來10年很有前景的領域，也是我們在數據行業的職業願景。看了我的書，更堅定了。這是壹個可以預見的、有趣的方向。以下是我在閱讀這本書過程中產生的對數據分析與應用的壹些理解和總結。
基本想法
經典思維:目前做數據分析時，采用的是傳統的邏輯推理分析思維。先提出問題，再通過嚴謹的邏輯推理進行驗證，來解釋商業問題。
新思路:嘗試利用相關性進行數據挖掘分析；它是數據挖掘的壹些技術，如聚類、決策樹、隨機森林等高級統計模型。這種思維做出的壹般都是經典思維無法解決的高技術門檻問題，也符合當前流行的大數據思維和人工智能思維。新的思維方式處理問題的邏輯是從相關性分析開始，找出導致問題的相關因素，然後解釋背後的業務邏輯。
應用領域
經典思維:符合人腦的思維模式，出自-> A；b—& gt；c的邏輯順序。在解決小而美的獨立案例時效率很高。比如問題“為什麽今天某個頁面的轉化率突然上升了？”通過邏輯推理，壹步步往下鉆，可以快速定位原因。
智能時代的閱讀體驗9
作為新時代的學生，我們不應該只和現在的同齡人競爭。並且和壹些穿著鐵皮的機器人競爭。妳可能覺得很可笑，但這是社會發展的趨勢。
在各種各樣的站臺山，妳都能看到壹些機器人或多或少與人競爭的綜藝節目。機器人在圍棋上打敗人類後，又開始學寫詩了！妳說，作為新時代的學生，怎麽能不被嚇到呢？霍金曾說:“強大的人工智能的崛起，要麽是人類歷史上最好的事情，要麽是最壞的事情。”
現在所有的行業都被機器人取代了。在內陸發達地區，機器人已經占領了所有行業，比如銀行，用的比較少。它們正在迅速擴散到全國各地。以後種地恐怕不需要人類了。人類能做什麽？在這樣壹個新時代，就業問題給人很大的壓力。光是銀行業就會有多少人失業？智能技術的發展也應該讓我們思考利弊。
從目前的情況來看，科技的不斷發展。機器人統治地球並非不可能。當所有的工作都被機器人取代，人類能做什麽？人類存在的價值呢？
在如此激烈的競爭中，只有努力才能讓妳出類拔萃。
智能時代的閱讀體驗10
我們生活在壹個科技發達的時代，各種人工智能產品出現在我們的生活中，比如父母的智能手機，學校門口的智能測溫棚，每個小區出入口的人臉識別系統，家裏的智能掃地機器人，超市的自動結賬系統等等。這些智能產品給我們的生活帶來了很多便利。
在科技的道路上，智慧的人類還在創造。在未來，可能會出現智能機器人、智能房屋和智能汽車...特別期待能坐上smart車，體驗壹下無人駕駛的不壹樣感受。這時候，汽車就能按照我的指令準確地停在我面前，安全地把我送到目的地，然後自動識別停車位，停好。哇，我覺得很酷！
我在網上查了很多關於智能汽車的資料，了解到無人駕駛是未來汽車的發展方向，也是壹項非常復雜的高科技，需要依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控設備、全球定位系統配合等等。說白了，就是給汽車配備聰明的大腦、敏銳的眼睛、靈活的手腳，讓它成為“汽車人”，更安全、更智能地駕駛，更好地為人類服務。
作為未來的接班人，我會努力學習，為未來的高科技做貢獻。