《智能時代》讀后感

　　20xx年3月15日AlphaGo最終局大比分戰勝世界圍棋冠軍李世石，帶給世人的震撼與擔心至今仍未消除。人工智能的發展并未因此停滯，技術的進步一天一個臺階，我們更加直觀的感受到智能時代正撲面而來。《智能時代：大數據與智能革命重新定義未來》則系統的描繪了技術發展、思維變革為當下和今后帶來的深刻改變。作者吳軍博士曾供職于谷歌和騰訊，參與主導搜索、語言處理等項目研發，在書中作者不僅用淺顯易懂的語言解釋了技術發展，更有來自一線的生動事例，讀完本書我們將會對智能時代有一個清晰直觀的了解。

　　機器智能與大數據

　　機器智能到底是什么樣的?根據電子計算機奠基人阿蘭·圖靈在1950年提出的判別方法：讓一臺機器和一個人坐在幕后，讓一個裁判同時與幕后的人和機器進行交流，如果這個裁判無法判斷自己的交流對象是人還是機器，就說明這臺機器有了和人同等的智能。計算機科學家們認為，計算機能夠實現語音識別、機器翻譯、文本的自動摘要或者寫作、戰勝人類的國際象棋冠軍或者自動回答問題中的一項，即可認為它具有了圖靈所說的那種智能。現在，計算機已經能完成上述任務，而且效果超出了大部分人的預期。其中實現人工智能的途徑并不是使得“機器在像我們那樣思考”，而是20世紀70年代工業界采用數據驅動和超級計算的方法，使得機器智能有了突破性的進展。

　　數據驅動的實現仰仗大數據的獲取與利用，那么什么是大數據呢?根據百度百科定義，數據是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，適用于表示客觀事物的未經加工的原始素材。數據不僅僅是數字，也包括圖像、聲音等等。大數據則具有體量大、多維度、完備性、及時性等特點。量變引起質變，大數據帶來了思維轉變，將原先的智能問題轉化為了數據問題。

　　機械思維與大數據思維

　　世界變化的規律是確定的;因其具有確定性，規律性可以被認知和用簡單的公式或者語言描述清楚;這些規律可以被反復驗證，可以應用到未知領域指導實踐。這就是后人總結牛頓的方法概括的機械思維，正是這一思維指導產生了工業革命。直到今天我們可以發現這種思維存在很大的局限性，世界存在較大的不確定性和不可知性。但并不是完全沒有規律可循，可以使用概率模型來描述。在此基礎上克勞迪·香農提出了信息論，信息量的度量等于不確定性的多少，我們對某件事不了解，則需要大量信息;反之，則不需要太多。

　　技術的進步，使得大數據時代到來，大數據的重要特征現在發揮了突出的作用。承認世界的'不確定性，使用數據中包含的信息幫助我們消減不確定性，找到解決問題的新方法;某些情況下尋找數據間的相關性而不是遵循因果關系，幫助我們直達目的，這就是大數據思維。它是對機械思維的補充，可以更加快速的適應時代的發展。

　　應用與沖突

　　“現有產業+新技術=新產業”是歷次重大技術革命沿襲的規律。科技進步是經濟發展的驅動力，技術進步成果與工商業的結合的豐厚產出，又保障了新一輪技術研發的投入，帶來了良性循環。電子商務平臺、音樂視頻軟件的針對性推薦就是對大數據時效性的充分利用，無人駕駛汽車則是大數據完備性特點的發揮，精準度越來越高的天氣預報是采用大數據多維度的結果。。。大數據將在各行各業運用，產生各種奇妙的反應。書中最令人印象深刻的是大數據在體育行業的運用，來自硅谷的精英收購了當時NBA最爛的球隊-金州勇士隊，之后勇士隊利用數據制定戰略、根據實時數據及時調整戰術，實現了隊伍的逆襲，勇士隊也被看做NBA里的Google。

　　不論是最近處在風口浪尖的國內電商平臺利用大數據“殺熟”還是Facebook的泄密事件，都暴露出在大數據時代對公民的信息隱私安全的保護是一個刻不容緩的事情。當今情況下，得大數據者得天下，企業手握大量的數據卻無法保證是否是善意的，同時監管缺位，個人對信息安全的重視程度不夠高，也放縱了某些企業的作為，我們享受大數據帶來的便利，卻不能忽視個人隱私泄露可能帶來的風險。

　　“古人說：茍日新，日日新，又日新。今天，我們站在現實與未來的交匯處，技術日新月異，沖擊無處不在，只有保持不斷學習，不斷開拓思維，才能與這個時代一同前行，擁抱一個嶄新的未來?！?/p>

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