《智能时代》读书笔记

年初时看了罗辑思维2017跨年演讲《时间的朋友》,感觉按罗胖的意思再不了解和应用人工智能就真的晚了。之前买过吴军的《智能时代》,最近几天读了一遍,对大数据、机器智能等概念还是有了一些系统的、宏观的了解。

过去,数据的作用被人忽视,其原因主要是:1. 过去数据量不足,积累大量数据需要的时间太长; 2. 数据和所想获得信息之间的联系需要通过不同数据之间的相关性才能体现出来。

只要数据量足够,就可用若干个简单的模型取代一个复杂的模型,这种方法被称为数据驱动方法。在误差允许范围内,数据驱动方法在结果上与精确的模型是等效。

从每种程度上讲,获得和利用数据的水平反映出文明的水平。如果我们把资本和机械动能作为大航海时代以来全球近代化的推动力,那么数据将成为下一次技术革命和社会变革的核心动力。

搜索引擎都有一个度量用户点击数据和搜索结果相关性的模型,通常被称为“点击模型”。它在搜索算法中至少占70%~80%的权重;这就是数据(而非因果关系)的重要性。

机械思维曾经是改变人类工作方式的革命性的方法论,并在工业革命和全球工业化的过程中起到决定性的作用。如果我们能找到确定性(或者可预测性)和因果关系,这依然是最好的结果;但今天我们面临的情况复杂得多,所以不确定性,或者说难以找到确定性,是今天社会的常态。数据中的信息可以帮助我们消除不确定性,而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系,帮助我们得到我们想知道的答案,这便是大数据思维的核心。
大数据的科学基础是信息论,它的本质就是利用信息消除不确定性。

新技术 + 原有产业 = 新产业

数据收集中,好的方法一定能够保证数据的全面性(完备性)和不变性。

保护隐私的技术:1. 信息收集时做一定的预处理,让数据科学家、工程师能够处理数据,却“读不懂”数据的内容; 2. 双向监控,在刺探别人隐私时,该行为本身就被记录。

计算机在诊断和做手术方面,比医生的3个优势:漏判(或失误)的可能性非常低;准确率非常高,且随数据增加而提高非常快;稳定性非常好,不受情绪影响。

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:要么加入浪潮,成为前2%的人,要么观望徘徊,被淘汰。

master

Stay hungry, stay foolish.

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