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智能时代读书心得
机器获得智能的方式和人类不同，它不是靠逻辑推理，而是靠大数据和智能算法。接下来小编为你带来智能时代读书心得，希望对你有帮助。
未来的社会，属于那些具有创意的人，而不属于掌握某种技能做重复性工作的人。
第一章 数据——人类建造文明的基石
如果我们把资本和机械动能作为近代化的推动力的话，那么数据将成为下一次技术革命和社会变革的核心动力。
现象、数据、信息、知识
数据和知识的关系
数据的作用——文明的基石
人们使用数据的方式
数据的作用自古有之，但过去常常被忽视，其原因是：数据量不足；数据和信息之间的关系通常是相关性（而非因果），在缺乏大数据的时代，相关性很难习得。
相关性：使用数据的钥匙
统计学：点石成金的魔棒
样本的数量和质量，对推测总体极其重要。在具备大数据能力之前，通过有限样本去推测总体总是存在偏差。（切比雪夫不等式对偏差做了量化）
数学模型：数据驱动方法的基础
数据驱动方法的含义：完美的模型很难寻找，但只要数据量足够，就可以用若干个简单的模型去趋近。
分段函数的思想：假设完美模型是y=sin x，但人们并不知道。但是如果已知的点足够多，人们可以观察到，当x在（0，π）之间时，y和-（x-π/2）+1有点像，当x在（π，2π）之间时，y和（x-3π/2）-1有点像，可能就可以大致推测出将来的趋势。（这两个函数误差还是非常大的，但如果数据极大丰富，可以继续把区间分割小一点，归纳出来的各段函数的解释力就越强，各段拼凑起来有可能接近真相。）
y=sin x
数据驱动方法最大的优势在于，它可以在最大程度上得益于计算机技术的进步。相比之下，其他方法的改进需要理论的突破，周期非常长。（暴力拆解）
数据驱动方法是大数据的基础，也是智能革命的核心，更是一种新的思维方式。
人类应对不确定性的方法是“培养随机应变的能力”，而机器的方法是穷举所有可能的情形。
第二章 大数据和机器智能
在有大数据之前，计算机并不擅长解决智能问题，但今天可以变智能问题为数据问题。由此，全世界开始了新一轮的技术革命——智能革命。
1956年，香农、明斯基等人提出人工智能概念。
什么是机器智能？
图灵测试：让一台机器和一个人坐在幕后，让一个裁判同时与幕后的人和机器进行交流，如果这个裁判无法判断自己交流的对象是人还是机器，就说明这台机器拥有了智能。
人工智能的探索路径
鸟飞派：人工智能1.0
仿生学的思想：首先了解人类是如何产生智能的，然后让计算机按照人的思路去做。1968年明斯基指出，鸟飞派研究方法无法让计算机获得智能。（比如语言翻译，给计算机定义一堆的语法规则）
明斯基：人工智能奠基人
另辟蹊径：数据驱动方法
到了20世纪70年代，人们开始探索机器智能的另一条道路，即采用数据和超级计算的方法：机器不擅长逻辑推理，但是在死记硬背方面比人强，只要有价值的数据足够多，它就能找到其中的对应关系。而且随着数据的增加，系统会越来越好用。
在八九十年代，数据驱动方法得到缓慢在稳定的发展。
数据创造奇迹：量变到质变
2005年是大数据元年，因为之前在机器翻译领域从来没有技术积累的google，以巨大优势打败了全世界所有机器翻译研究团队。google的方法其实没有创新，但是使用的数据量远超其他团队。
进入21世纪后，由于互联网的出现，使可用的数据量剧增，数据驱动方法的优势越来越明显，成为主流。
大数据的特征：体量大+多维度+完备性
大数据使穷举法这样的“笨方法”，有了用武之地。
大数据可以克服传统统计方法的缺点：设计问卷可能有主管偏差、选取样本可能不随机、受众因为知道在测试可能说谎、半人工统计数据。
大数据的科学基础是信息论，其本质是利用信息消除不确定性。
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