智能时代 智能时代 8.5分

《智能时代》读书心得

Miss Brown
2017-10-05 11:37:03

总体来说,干货较少,观点不深。可以看成是一个对于大数据智能的总结。但是作为一本体系较为完整的讲解大数据智能的书而言,值得一读。琐碎的例子就当是丰富其他方面认知了。

第一章:数据——人类建造文明的基石 感觉是凑篇幅的,大白话比较多,没啥收获。 第二章:大数据和人工智能 将智能问题转化为数

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总体来说,干货较少,观点不深。可以看成是一个对于大数据智能的总结。但是作为一本体系较为完整的讲解大数据智能的书而言,值得一读。琐碎的例子就当是丰富其他方面认知了。

第一章:数据——人类建造文明的基石 感觉是凑篇幅的,大白话比较多,没啥收获。 第二章:大数据和人工智能 将智能问题转化为数据问题:alphago 就是个典型的例子。 但总体而言,人工智能分为两个方向:一类人工智能首先要明白人类工作的机理,再根据机理做机器映射;第二类就是变智能为数据,不管人的工作方式是怎么样,只要有足够人类生成的数据反复做机器训练就可以达到一定程度的智能。 但是后者只能解决有足够数据积累情况下的”智能“, 一旦缺乏数据, 就会变得很傻。 google无人驾驶汽车就是基于google街景的一个拓展。但在无街景数据收集的情境下汽车甚至绕不过一个马路上的沙袋。 所以只能说变智能为数据是人工智能开发的一个方向,但是并不能说大数据和人工智能是对等的。 第三章:思维的革命 大数据的鼓吹者最喜欢的讨论吧。 工业革命时代是机械思维,强调因果,先大胆假设再进行例证。但是一个结论的诞生,花费时间较长,另外适用于确定性结论。 一旦面对不确定世界(金融,互联网,政治大选)就会失效。 而信息时代则是大数据思维,强调相关性不问因果不求原因。 这部分基本上与舍恩伯格的《大数据时代》表达的观点并无二致,甚至不及舍恩伯格分析的详细。有兴趣的同学更建议去看《大数据时代》。

时代的特殊性,信息量巨大,我觉着数据相关性思维是必须的。但至于说它更优于机械思维,机械思维已经过时,这点我深表怀疑。 毕竟我们还是需要花时间静下来去研究这个世界的真理。而大量的数据,则是时代赐予我们的一个有力的工具,去帮助探索大片的未知。 第四章:大数据与商业 原有产业+ 新技术= 新产业 这个公式被历史多次证明:新技术要么会激发新产业的诞生,要么会使原有产业有新的形态。 蒸汽机触发了工业革命,电的发明改变了寻常百姓的生活并刺激新兴产业的发展,计算机的应用让我们进入了全新的电子时代,并且相关信息、通信、存储设备、微电子的发展进一步促进了计算机的技术发展。这次以大数据为核心的智能革命也不例外,会诞生更多的思维方式和商业模式。 这部分我个人深信不疑。看看我们的生活,移动端APP和新应用雨后春笋般出现,不正在改变着我们的工作和生活方式吗? 第五章:大数据和智能革命的挑战

算是全书中收获比较多的一个章节。 1. 数据收集: 要曲线救国,免得让用户觉着隐私被泄露。间接获取,利用数据的相关度再进行分析。 2. 数据的存储压力和表示能力 存储空间的限制(数据增长速度远高于摩尔定律预期)。具体方向有两个: 数据压缩并去除信息冗余, 数据的备份存储高效性。 数据存储格式:标准格式话, 怎么才能更方便获取.Google退出了protocol buffer 协议并开源共享。 3.并行计算和实时处理:并非增加机器那么简单 并行计算:常用做法是将体积大维度多处理量巨大的计算任务分解到多台服务器上并行计算,但是受限于每台计算机的执行效率不同,分解并行并不一定高效;并且不是所有计算都可以分解并行操作(增加数量增加和数据加速能力不是线性关系)。 实时处理:需要跟系统设计和算法上提升。 4.数据挖掘:机器智能的关键 机器学习是大量数据不断迭代,不断进步的过程。相比于小数据多迭代,大数据少迭代可以达到相对更好的效果。但是迭代的前提是保证数据的高信噪比,否则有用数据就会淹没在噪声中无法作为有用迭代数据。 机器学习的模型有人工神经网络算法、最大熵模型、逻辑自回归等,本质上类似。学习效果最终取决于数据量和迭代规模和非算法本身。 google 采用的是人工神经网络算法,原因是算法四十年来鲜有变化,算法更稳定。 5. 数据安全 两层含义: 一是不损坏,不丢失;二是不被盗用。 一方面大数据时代,数据的集中(云)存储,一旦数据丢失,损失巨大; 另一方面大数据作为安全防范的措施:根据用户习惯判断是正常使用还是异常操作。 6. 数据隐私 第六章 : 未来智能化产业 探索基于大数据智能新的产业模式,未来可能在医疗、律师、农业、体育和记者编辑领域有突破。

意外收获是对金州勇士队和美国的专科行医执照获得流程有了个了解(因为作者花了很多篇幅对铺垫:))

而且了解到像《华尔街日报》和《纽约时报》这种级别的传媒集团,已经开始机器人撰稿写一些快评、时讯。虽然最后还要人工润色。但是智能产业已经比我想象中使用更为广泛。

而在医疗领域,由于癌症的发病机理就是个人细胞在复制过程中基因出错导致的病变,而病变之后由于每个的基因不同,发病的表现形势也不尽相同。所以癌症治疗需要因人而异,市场上很难找到一种药,对每个人长期适用抑制癌症。 而个性化的治疗需要大量的数据作为支撑,这就体现了计算机智能的优势。

简单讲,所有涉及到经验和不断学习的领域,电脑的学习和记忆能力要远超人类。追赶并超过人类,应该不需要花太长时间。

第七章: 智能革命和未来社会

从历史的发展看,每一次产业的升级都会伴随着社会格局的变化。而这个变化所带来的负面影响通常需要耗费几十年去在全社会范围内消化。

机械智能工业化带来了效率的提升,但是意味着对人工的需求量逐渐减小。 这不光对低收入蓝领有影响,甚至于智能是替代了人类最引以为傲的大脑,所以对高收入高智商职业人群也是个巨大的冲击。

但智能社会的发展速度似乎远快于社会对由此产生的负面影响的消解速度。

所以发展与挑战并存。

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