重讀吳軍博士的“智慧時代-技術的拐點”章節有感，以及自己的一些思考。大家似乎都有這樣一個直觀的感性認識，人工智慧從20__，16年開始似乎又進入了一個快速的發展階段，各種人工智慧的概念性產品紛紛湧現，遍地開花，尤其是創業者，感覺到特別興奮，紛紛想要打造出革命性的產品，改變世界，這個時候其實我們有一點納悶，有一點疑惑，為什麼一項已經發展了半個多世紀之久的人工智慧技術在今天這個時間點能夠被大家普遍接納和採用，大家開始有能力去構建一個人工智慧學習系統，呈現一種突破性的發展態勢，我們肯定在想這背後發生了什麼，是的!
這十幾年來，還有一門技術非常火，那就是大資料技術，有人曾經這樣形容大資料技術與人工智慧技術的關係，說：
人工智慧就像潛力無限的嬰兒，而大資料是餵養嬰兒的奶粉，奶粉的數量和質量決定了嬰兒的智力發育水平。
那麼這十幾年以來，大資料技術取得了哪些突破性的進展，我們分成四個維度來分別看一下，如下圖所示：
閱讀筆記時間：320分鐘，三星。
資料與資訊，通過篩選有用的資料得出資訊。
【從科技史的角度，分析大資料的作用，發展;以智慧革命的角度對比前幾個革命分析機器智慧會帶來的行業變革，對社會的衝擊。】
簡單準確的模型與資料驅動方法。地心說，日心說的模型。蘇聯與美國的太空梭，德國與日本的光學透鏡。
資料的數量與樣本的代表性。文學文摘與蓋洛普你對美國總統羅斯福與蘭登的預測，以及蓋洛普對杜威和杜魯門的預測
物理學的的基本規律是通過統計學的方式發掘的。
【概率論，統計學，必須要學習的基礎知識。記錄自己的時間，記錄工作的資料，記錄現金流等等，都是在積累原始資料，然後通過資料發現規律，改進自我和工作。】
鳥飛派：機器要像人一樣思考才能獲得智慧。SYSTRAN。
統計+資料。Google翻譯，賈里尼克與IBM的語音識別，機器學習
大資料：3V，大量，多樣，及時。百度的“吃貨”，斯維爾的20__大選預測，智慧交通管理。big而不是large.
智慧問題為資料問題。深藍與卡斯帕羅夫的象棋對弈，自動問答我why與how
【認識到人工智慧發展歷史中思維的轉變與曲折艱難，方法論是最重要的】
機器思維：歐幾里得、托勒密、牛頓。通過觀察獲得數學模型的雛形，然後利用資料來細化模型。1世界變化的規律是確定的，2從確定性出發可以用簡單的公式或語言描述清楚規律。3規律應該是放之四海而皆準的。
確定性(可預測性)和因果關係
工業革命，瓦特的蒸汽機。愛因斯坦的相對論，青黴素
三個公式質能轉換，量子力學測不準原理，熵
不確定性：1變數太多，2客觀世界本身，微觀世界。資訊理論
熵，資訊熵：資訊的度量就等於不確定性的多少
互資訊：強相關性。吸菸有害健康的美國訴訟，研發新藥，搜尋公司的點選模型
夏農第一定律與霍夫曼編碼 (吉爾德定律)用嘴短的編碼方法給最常見的漢字，使平均長度無限的接近於它的資訊熵
夏農第二定律：資訊的傳播速度不可能超過通道的容量。
【不確定性，強相關性，資訊理論】
通過大資料分析智慧電錶用電的情況住種植大麻。用大資料分析小商戶偷稅漏稅。塔吉特用大資料分析推薦促銷資訊。亞馬遜的大資料推薦銷售，有商品直接推商品。netflix推薦視訊。Google搜尋關鍵詞提示及相關搜尋。酒吧酒架的改造，收集資料分析資料。普拉達RFID晶片。金鳳公司收集資料轉型為服務商。窮舉法改善搜尋質量。Google自動駕駛。
新技術+原有產業=新產業。蒸汽機，紡織、運輸、陶瓷。電，電梯，交通，通訊。計算機，銀行，證券商，農業。
大資料，機器智慧。IT產業鏈。工業革命之後需要推銷，之後廣告業，商業鏈，服務業
GE的智慧冰箱。
【從產業發展的歷史來說，新技術必然會帶來行業顛覆。擁抱新資料，用新的技術革命轉型】
技術挑戰
收集，儲存，傳輸，處理，應用。
電腦，感測器。摩爾定律。大資料的並行處理
有資料，不會共享，收視率的問題。nest智慧空調控制器，刻意收集的資訊會變形。
資料產生的量大於能儲存的量。資料的安全問題，完整性與防丟失。檢索問題，隨意訪問呼叫
平行計算與實時處理。資料探勘噪音。用大資料警示異常操作。隱私問題，保險公司，黑心商家，飛機票。
【大資料的相關技術已經比較成熟，】
以色列的智慧農業，勇士隊用大資料訓練。工業4.0，特斯拉用機器人，基因檢測，個性化的醫藥。醫學影像檢測，達芬奇手術檯，IBM沃特森。製藥業的革命，癌症醫治, caliao.律師案例分析，新聞稿的自動寫作，
【律師，醫生，金融，等需高智商的行業都可以被機器智慧替代，基本裝配生產，富士康等，將會對整個社會產生衝擊】
智慧革命
人流量預測，智慧交通，智慧訊號燈，智慧路線。身份識別，反恐。比特幣，區塊鏈。追蹤每一次交易。個性化醫療。無隱私的社會。
農業到工業，工業到電器，工人從農民轉化為工人，之後為服務業。無業的人工作怎麼辦。英國全球殖民，美國西部大開發，德國第一次世界大戰。新技術一開始讓極少部分人收益，大多數人被淘汰，半個世紀一兩代人之後才能對整個社會收益，更長的時間才能傳播到全球。通用的退休員工福利，底層人找不到工作。
爭當2%的人，新的思維方式，積極擁抱大資料和機器智慧。
這本書內容比較淺，基本屬於講故事、走馬觀花的那種。作者文筆、見識、閱歷是很牛，本書沒有體現出來。
唯一覺得亮點的地方在於，以前不太知道大資料和人工智慧具體關係，這本書簡單地講解了一下。
機器智慧，傳統上來說是指機器能夠像人一樣思考，去解決問題，而由於人類解決問題並非是在當下的場景下學會解決當下那個場景的問題，有很多時候是應用了其他方面的知識來解決這個問題，所以在遷移能力這方面，機器要學會“人”的思考很難。那麼大資料是怎麼與機器智慧相聯絡的呢?另一條發展機器智慧的方法，就完全摒棄了“像人思考”這一條路，而是直接對準“解決問題”這一終極目標。比如說翻譯，以前的思路是讓機器理解各種語法，現在則不需要機器去理解語法，而是直接去“學習”十幾萬句用語，用量變來抵達質變。也就是說，當見識過越來越多的用語時，翻譯的準確性也會不斷提高。
人工智慧是未來10年可期有大發展的領域，也是我們從事資料行業的`職業願景。看我這本書，更加堅定這是一個可期，有意思的方向。下面是我讀這本書的過程中，產生的對於資料分析和應用的一些理解和總結。
基本思路
經典思路：目前在做資料分析時，採用的是傳統的邏輯推理的分析的思路。先提出問題，再通過嚴謹的邏輯推理進行驗證，解釋商業問題。
新思路：嘗試使用相關性進行資料探勘分析;就是資料探勘的一些技術，比如聚類、決策樹、隨機森林等高階統計模型。這種思路做出的東西，一般而言是技術門檻較高、解決經典思路無法解答的問題，也符合當前流行的大資料思維、人工智慧思維。新思路的處理問題邏輯，先有相關性分析，找出導致問題的相關性因素，然後再解釋背後的商業邏輯。
適用範圍
經典思路：符合人腦的思維模式，由A—>B—>C的邏輯順序。在解決小而美的獨立case時，效率高。比如，“為什麼今天某個頁面的轉化率突然升高啦”這類的問題，通過邏輯推理，一步一步下鑽，可以很快定位原因。
我們生活在一個科技非常發達的時代，各種人工智慧產品出現在我們的生活裡，比如爸媽的智慧手機、我們學校門口的智慧測溫棚、各小區出入口的人臉識別系統、我家的智慧掃地機器人、超市裡的自動結賬系統……等等，這些智慧產品為我們的'生活帶來了許多便利。
在科技的道路上，聰明的人類還在不停地創造著，未來可能會出現智慧機器人、智慧住宅、智慧汽車……我特別期待能坐上智慧汽車，體會一下無人駕駛的別樣感受。那個時候的汽車，它能夠準確的按照我的指令，準時停在我的面前，安全地送我到達目的地，然後自動識別車位並停好。哇，我想想都覺得酷斃了呢!
我在網上查了許多關於智慧汽車的資料，瞭解到無人駕駛是未來汽車的發展方向，也是一項非常複雜的高科技，它需要依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置、全球定位系統合作等。說得通俗一點，就是給汽車裝上聰明的大腦、敏銳的眼睛、靈活的手腳，讓它成為一個“汽車人”，實現更安全，更智慧地駕駛，更好的為人類服務。
作為未來的接班人，我要好好地學習知識，為未來的高科技添磚加瓦。
總的來講，本書主要內容是在探討基於大資料的機器智慧是如何發展的、將如何影響人們生活的方方面面以及如何應對。
大資料給世界帶來的改變很深刻，最深刻的是思維方式的轉變——從因果論的機械思維到相關性的相關性思維。這裡轉變的不只是解決問題的手段——如今我們有能力在全集上分析問題，也終於有能力在全集的基礎上精準刻畫群體側面畫像，轉變的還有看待問題的方法——我們不再是“小心假設，大膽求證”，而是“減少假設，資料自明”。這種轉變實際上使得機器智慧具備了成為公共設施的基礎——不必要所有人都懂機器智慧是如何工作的，對於使用者來說只需要明白有這樣一個工具可以在資料全集上找到恰當的結論即可。因此，這會迅速引起一場商業革命。
實際上，這場革命已經開始：在書本中已經列舉了包括酒吧、冰箱製造商在內的傳統行業利用大資料的手段改善經營狀況。但是，還有更多的行業在探索如何將資料有效整合起來探索新的模式——首先是資料的獲取問題，尋找有效的獲取資料的方法可能不是一拍腦袋就想得到的;其次，如何從這些資料中發現價值依然需要一個指導方向;最後，如何利用資料發現的規則設計更合理的模式。
書中另外一個精彩內容是最後一章——論述了智慧革命帶來的正面影響和負面衝擊。我認為作者實際上是問了這樣一個問題：智慧革命大大解放了生產力，大大促進了生產，只需要更少的人就能夠養活全世界，那麼剩下的人怎麼辦?作者通過論述第一、二、三次工業革命的歷史程序，得出來的結論不容樂觀——只有通過時間的作用才能使革命帶來的巨大的生產力解放得到釋放。我們很不幸地處於這個歷史程序，我們也很幸運地處於這個歷史程序。
所以整本書，可以說是一本科普的書，讀完全書能對當下最時髦的概念——大資料、機器智慧、區塊鏈等有進一步的理解，尤其是大資料。但是我覺得更像是一本宣傳鼓動的書——因為他描繪了兩個世界，一種是參與到革命的程序中，跟上歷史的車輪向前，另一種則是抗拒革命，被歷史拋棄——這兩者之間的差別，不可以雲泥計。至於事實上是否真的會有這麼嚴重，這個就仁者見仁了，只不過歷史告訴我們，至少前三次是這樣的，如果抱有懷疑，最好祈禱太陽底下會有新鮮事。
至於革命已經發生，這是毋庸置疑的。當然，這是讀本書之前就已經知道了的。實際上，很多人都已經知道——置身在一個全社會都在討論大資料的環境下，很難不去想大資料會如何影響世界。本書的效用只是在於讓讀者知道這個過程是如何的不可抗拒。
作為新時代的學生，我們現在不光要與同齡人競爭。還要與一些身穿鐵皮的機器人競爭。也許你會覺得可笑，但這就是社會發展的趨勢。
在各種平臺山，你多多少少都能看待一些機器人與人比賽的綜藝節目。機器人下圍棋戰勝人類後，他們又開始學會寫詩了!你說，怎能不讓作為新時代的學生所惶恐呢?霍金曾說：“強大的人工智慧的崛起，要麼是人類歷史最好的事，要麼是最遭的。”
現在各個行業，都被機器人所替代，在內陸發達地區，機器人已經佔領了各個行業，像銀行這樣的用量少的企業。並且他們正在迅速的向全國各地擴散，以後種田恐怕都不需要人類了，那人類能幹些什麼工作呢?在這樣的新時代，就業問題所給的壓力很大。光是銀行這一行業，將會面臨多少人的失業?智慧技術的發展，也理應讓我們思考其中的利弊關係。
按照現狀，科技的不斷髮展。機器人統治地球也不會是不可能。當所有的工作都被機器人所替代，那人類能幹些什麼呢?那人類生存的價值呢?
這樣的激烈競爭中，唯有努力才能變得出色。
1.中國古代有四大發明，為什麼沒有爆發工業革命和形成現代文明社會的基礎，原因回到歐幾里得的《幾何原本》和牛頓的《自然哲學的數學原理》所形成的思維方式：世界是可以認知的，可以用確定的規律用簡單的數學來表示，且是有因果關係的，這種思維方式形成體系，滲透到自然科學和社會科學中，都遵循這些規律取得的科學成就和社會成就，以致成為現代文明社會的基石;
2.資訊時代的世界具有不確定性，呈現出測不準的規則，大資料具有量大、多維、完備的特性，其更多給人提供了一種新的思維方式，變智慧問題為資料問題，用強相關的關係來取代因果推理關係，大資料窮盡舉例的優勢取代過去大膽假設小心求證的機械思維方式;
3.世界是不確定的，所有的問題都在於解決這個不確定性，把不確定變為確定的，比如石油開採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空航天問題，現在網際網路時代的不確定，就需要用大資料+，資訊熵來解決確定性的問題。
標題來自書本序言，出自混沌大學創始人李善友教授之手，在此借用。
總的來講，本書主要內容是在探討基於大資料的機器智慧是如何發展的、將如何影響人們生活的方方面面以及如何應對。
大資料給世界帶來的改變很深刻，最深刻的是思維方式的轉變——從因果論的機械思維到相關性的相關性思維。這裡轉變的不只是解決問題的手段——如今我們有能力在全集上分析問題，也終於有能力在全集的基礎上精準刻畫群體側面畫像，轉變的還有看待問題的方法——我們不再是“小心假設，大膽求證”，而是“減少假設，資料自明”。這種轉變實際上使得機器智慧具備了成為公共設施的基礎——不必要所有人都懂機器智慧是如何工作的，對於使用者來說只需要明白有這樣一個工具可以在資料全集上找到恰當的結論即可。因此，這會迅速引起一場商業革命。
實際上，這場革命已經開始：在書本中已經列舉了包括酒吧、冰箱製造商在內的傳統行業利用大資料的手段改善經營狀況。但是，還有更多的行業在探索如何將資料有效整合起來探索新的模式——首先是資料的獲取問題，尋找有效的獲取資料的方法可能不是一拍腦袋就想得到的;其次，如何從這些資料中發現價值依然需要一個指導方向;最後，如何利用資料發現的規則設計更合理的模式。
書中另外一個精彩內容是最後一章——論述了智慧革命帶來的正面影響和負面衝擊。我認為作者實際上是問了這樣一個問題：智慧革命大大解放了生產力，大大促進了生產，只需要更少的人就能夠養活全世界，那麼剩下的人怎麼辦?作者通過論述第一、二、三次工業革命的歷史程序，得出來的結論不容樂觀——只有通過時間的作用才能使革命帶來的巨大的生產力解放得到釋放。我們很不幸地處於這個歷史程序，我們也很幸運地處於這個歷史程序。
所以整本書，可以說是一本科普的書，讀完全書能對當下最時髦的概念——大資料、機器智慧、區塊鏈等有進一步的理解，尤其是大資料。但是我覺得更像是一本宣傳鼓動的書——因為他描繪了兩個世界，一種是參與到革命的程序中，跟上歷史的車輪向前，另一種則是抗拒革命，被歷史拋棄——這兩者之間的差別，不可以雲泥計。至於事實上是否真的會有這麼嚴重，這個就仁者見仁了，只不過歷史告訴我們，至少前三次是這樣的，如果抱有懷疑，最好祈禱太陽底下會有新鮮事。
至於革命已經發生，這是毋庸置疑的。當然，這是讀本書之前就已經知道了的。實際上，很多人都已經知道——置身在一個全社會都在討論大資料的環境下，很難不去想大資料會如何影響世界。本書的效用只是在於讓讀者知道這個過程是如何的不可抗拒。
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