? ? ? 在這個(gè)人工智能高速發(fā)展的今天，我們應(yīng)該以什么觀念看待它？接受還是排斥？恐懼還是敢于學(xué)習(xí)？我們?cè)谶@個(gè)時(shí)代里應(yīng)該扮演一個(gè)什么角色？怎么樣才能保證我們不被這個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代給淘汰，我們應(yīng)該怎么做?這本智能時(shí)代帶你了解人工智能與大數(shù)據(jù)。
關(guān)于本書(shū)作者：
吳軍，得到訂閱號(hào)《硅谷來(lái)信》的作者。計(jì)算機(jī)科學(xué)家，谷歌智能搜索算法的發(fā)明人，也是一位投資人，還是一位高產(chǎn)的作家，一共寫(xiě)了6本書(shū)。
關(guān)于本書(shū)：
這本書(shū)給我們?cè)敿?xì)的解釋了大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、人工智能的發(fā)展和我們面對(duì)人工智能要做什么改變。
一.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和人工智能的發(fā)展
讓機(jī)器擁有智能的鑰匙其實(shí)是大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不是一堆數(shù)字，網(wǎng)上的所有東西都可以算作數(shù)據(jù)，有了數(shù)據(jù)之后，再經(jīng)過(guò)系統(tǒng)性的整理，就變成了信息，信息再經(jīng)過(guò)更簡(jiǎn)潔抽象的加工，就變成了知識(shí)。
案例：
通過(guò)測(cè)量星球之間的相對(duì)位置和時(shí)間，就得到了數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)能得到星球的運(yùn)動(dòng)軌跡，就是信息，通過(guò)信息總結(jié)出開(kāi)普勒三定律，就是知識(shí)。
大數(shù)據(jù)有3個(gè)特征：體量大、多維度和完備性。
案例：
1.谷歌拍攝街景的汽車(chē)來(lái)說(shuō)，一輛汽車(chē)每天生產(chǎn)的數(shù)據(jù)就是1TB， 1tb就是1024G，一部電影按500M算，也就是說(shuō)一輛汽車(chē)每天能生產(chǎn)出2000部電影那么大的數(shù)據(jù)量。
2.手機(jī)號(hào)能調(diào)出你的搜索習(xí)慣，你的通訊信息，然后你的性別，年齡，位置，文化背景這些一連串的信息都會(huì)被調(diào)出來(lái)，然后根據(jù)大樣本統(tǒng)計(jì)，你平時(shí)關(guān)注什么東西，你的生活習(xí)慣都會(huì)清清楚楚的展現(xiàn)出來(lái)。
3.用智能手機(jī)手機(jī)全球人的面孔；谷歌的無(wú)人駕駛汽車(chē)，提前把道路上所有可能遇見(jiàn)的情況全部預(yù)先輸進(jìn)電腦里，然后根據(jù)掃描情況快速匹配識(shí)別，做出各種各樣的反應(yīng)。
智能問(wèn)題實(shí)際上就轉(zhuǎn)變成了如何處理數(shù)據(jù)的問(wèn)題。機(jī)器的智能水平也會(huì)隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，所以智能革命的趨勢(shì)是不會(huì)變的。
二.我們面對(duì)人工智能需要做出哪些改變？
首先要進(jìn)行思維上的轉(zhuǎn)變，從單純的機(jī)械思維轉(zhuǎn)變到大數(shù)據(jù)思維。機(jī)械思維的本質(zhì)就是確定性和因果關(guān)系。在兩個(gè)世紀(jì)以前具有機(jī)械思維人，那這個(gè)人就是頂級(jí)的精英。機(jī)械思維能被普遍接受的一個(gè)大前提是，它默認(rèn)這個(gè)世界的所有事物都是有規(guī)律的，而且這些規(guī)律是確定的。
案例：
1.牛頓用幾個(gè)簡(jiǎn)單的公式，像力學(xué)三定律和萬(wàn)有引力定律，就把所有宏觀物體的運(yùn)動(dòng)規(guī)律描述清楚了，焦耳用一個(gè)公式就說(shuō)清楚了能量守恒的原理，麥克斯韋用幾個(gè)公式就描述清楚了電磁的原理。
2.現(xiàn)代醫(yī)藥學(xué)的核心也是因果關(guān)系。如果要治療一種疾病，得先找到病原體，然后根據(jù)病原體生產(chǎn)克制它的藥，醫(yī)生首先要通過(guò)各種手段檢測(cè)你生病的原因，然后才能對(duì)癥下藥。
如今機(jī)械思維方式大多數(shù)時(shí)候不太管用了。因?yàn)檫@個(gè)世界具有不確定性。
案例：
1.在一個(gè)桌子上擲色子，如果不作弊，在色子站穩(wěn)之前通常是沒(méi)辦法知道他是幾點(diǎn)的。可是假如我們想通過(guò)公式計(jì)算出這個(gè)色子的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，那需要知道哪些數(shù)值呢？我們得知道色子的形狀和密度分布，出手時(shí)的力量和旋轉(zhuǎn)的角速度，我們還得知道桌面的彈性系數(shù)和空氣的流動(dòng)速度，這里面還有很多我們忽略的細(xì)節(jié)，如果把所有的細(xì)節(jié)考慮清楚，那理論上應(yīng)該是能測(cè)出色子的運(yùn)動(dòng)規(guī)律的，但是在實(shí)際操作中這里面的很多細(xì)節(jié)是沒(méi)法把握的。
2.測(cè)不準(zhǔn)原理，像電子這樣的基本粒子，你要測(cè)它的位置總是有誤差的，因?yàn)槟銣y(cè)量它這個(gè)動(dòng)作本身就會(huì)對(duì)它的位置產(chǎn)生影響。
依靠因果關(guān)系這種方式認(rèn)識(shí)世界的效率其實(shí)非常低。大數(shù)據(jù)思維給機(jī)械思維做了完美的補(bǔ)充。
首先，大數(shù)據(jù)解決了不確定性的問(wèn)題?！靶畔㈧亍边@個(gè)概念指出，信息量和不確定性有關(guān)。
案例：
你看一本心理學(xué)的書(shū)，如果你本來(lái)就對(duì)心理學(xué)這個(gè)領(lǐng)域很了解，那你可能很快就能看完這本書(shū)，就是說(shuō)這本書(shū)只要給你提供很少的信息量你就消除了對(duì)這本書(shū)的不確定性。相反，如果你看一本編程的書(shū)，恰巧你又是這個(gè)領(lǐng)域的小白，那你可能就需要從頭到尾一字不拉的看完才能理解，你需要大量的信息才能消除對(duì)這本書(shū)的不確定性。想要消除不確定性，最好的辦法就是引入信息。
其次，大數(shù)據(jù)的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性可以替代因果關(guān)系。
案例：
1.如果按照因果關(guān)系，研制一種新藥就得花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間和巨高的成本，有了大數(shù)據(jù)就不一樣了，它可以對(duì)每一種藥和每一種疾病進(jìn)行配對(duì)，比如現(xiàn)在的病大概有5000種，藥有1萬(wàn)種，我們對(duì)它們進(jìn)行匹配就會(huì)發(fā)現(xiàn)，一種治療心臟病的藥對(duì)治療胃病特別有效，雖然不知道為啥，但是結(jié)果顯示就是有效。這樣先知道結(jié)果，然后再倒推原因，通常只需要花3年時(shí)間驗(yàn)證就可以了，花的錢(qián)也只要原來(lái)的十分之一就夠了。
2.在美國(guó)各州的檢察官要告煙草公司，因?yàn)槲鼰熡泻θ藗兊慕】怠Ｓ幸环輬?bào)告就顯示，吸煙男性肺癌的發(fā)病率是不吸煙的23倍，女性則是相應(yīng)的13倍，但證據(jù)不足夠?qū)煵莨九凶?。直接的有因果關(guān)系的證據(jù)非常的難找，所以檢察官只能找煙草公司所說(shuō)的那種，在其他因素都排除的情況下，吸煙者的發(fā)病率依然比不吸煙者高的證據(jù)。最后雖然還是沒(méi)有找到香煙和肺癌有直接因果關(guān)系的證據(jù)，但是依然收集了大量的樣本來(lái)間接說(shuō)明吸煙的危害，因?yàn)闃颖緣蚨嘁埠軝?quán)威，最終檢察官勝利。
那這場(chǎng)智能革命會(huì)讓傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)加上大數(shù)據(jù)就會(huì)變成新產(chǎn)業(yè)。
案例：
1.弱勢(shì)籃球隊(duì)的崛起，通常是一個(gè)大老板喜歡這個(gè)球隊(duì)，先花錢(qián)買(mǎi)下球隊(duì)，然后砸錢(qián)買(mǎi)球星和請(qǐng)大牌教練，再做各種廣告招攬球迷。硅谷有一個(gè)球隊(duì)就很特殊，他的管理層是由風(fēng)險(xiǎn)投資人和數(shù)據(jù)分析師組成，他們不買(mǎi)大牌的球星，反而把隊(duì)里特別有名的球員都賣(mài)掉，然后圍繞一個(gè)沒(méi)有名氣的球員制定球隊(duì)的戰(zhàn)術(shù)，就是主要依靠三分球投籃得分。這個(gè)球隊(duì)就靠這個(gè)打法逆襲成功，成為那個(gè)賽季的總冠軍。
2.大數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)上的運(yùn)用，美國(guó)的一位高中生，他設(shè)計(jì)了一種確定乳腺癌癌細(xì)胞位置的算法，輸入了760萬(wàn)個(gè)病例，對(duì)癌細(xì)胞位置預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率就高達(dá)96%，基本上沒(méi)有失誤，比一個(gè)資深的老大夫要強(qiáng)上很多，相信不久后醫(yī)生這個(gè)職業(yè)也很快就會(huì)被機(jī)器替代。
大數(shù)據(jù)也會(huì)給我們帶來(lái)很多麻煩，首先就是我們會(huì)徹底沒(méi)有隱私。
案例：
1.奸商的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，會(huì)通過(guò)你的反饋記錄看出你是個(gè)好惹的人還是不好惹的人，要是你特別在乎自己的權(quán)宜，一買(mǎi)到假貨就給自己維權(quán)，商家就覺(jué)的你這個(gè)人不好惹，還是給你推送真貨比較省心，要是你對(duì)這個(gè)很不敏感，買(mǎi)到假貨也懶退，也不說(shuō)，那商家就總是給你推送假貨。
2.美國(guó)很多航空公司就在利用個(gè)人隱私發(fā)財(cái)，當(dāng)航空公司發(fā)現(xiàn)某個(gè)人最近必須出行時(shí)，而這個(gè)人以前的記錄又都顯示他對(duì)票價(jià)不敏感，那航空公司給他的報(bào)價(jià)就比其他人高的多，尤其再加上最近只有它們這一個(gè)航班的時(shí)候，那它們就會(huì)坐地起價(jià)。
大數(shù)據(jù)思維和機(jī)械思維不是相互對(duì)立的，而是互相補(bǔ)充，它就是新時(shí)代的方法論。
我們的工作被人工智能絞殺之后，那我們要怎么辦呢？
作者的答案就是人工智能只會(huì)把貧富差距越拉越大。唯一能做的是爭(zhēng)當(dāng)百分之2的人，不要去做那百分之98的人。擁抱智能時(shí)代的任何新技術(shù)新工具，努力跟上時(shí)代的步伐，才能成為受益的少數(shù)者。
總結(jié)：
這本書(shū)給我們?cè)敿?xì)的解釋了大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和人工智能的發(fā)展歷史，指出了大數(shù)據(jù)的三個(gè)特點(diǎn)，體量大，多維度和完備性，這三個(gè)特點(diǎn)讓人工智能技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，人工智能實(shí)際上就是如何處理數(shù)據(jù)的問(wèn)題，他帶來(lái)的智能革命要求我們從機(jī)械思維切換到大數(shù)據(jù)思維，用不確定性的眼光看世界，再用大數(shù)據(jù)的強(qiáng)相關(guān)性替代因果關(guān)系，掌握這些我們就能以正確的姿勢(shì)迎接這次智能革命了。
人工智能替代了人們重復(fù)性的工作是一件好事，總的生活品質(zhì)還是會(huì)不斷的往上走，有創(chuàng)造力的人會(huì)不斷的提升社會(huì)的整體福利水平。清閑的生活也會(huì)釋放大量的創(chuàng)造力，人工智能的學(xué)習(xí)對(duì)象永遠(yuǎn)是人，只要我們能不斷進(jìn)步，人工智能就是我們的最好的工具。
金句：
1，如果我們把資本和機(jī)械動(dòng)能做為大航海時(shí)代全球近代化的推動(dòng)力的話，那么數(shù)據(jù)將成為下一次技術(shù)革命和社會(huì)變革的核心動(dòng)力.
2，在無(wú)法確定因果關(guān)系時(shí)，數(shù)據(jù)為我們提供了解決問(wèn)題的新方法，數(shù)據(jù)中所包含的信息可以幫助我們消除不確定性，而數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性在某種程度上可以取代原來(lái)的因果關(guān)系，幫助我們得到想要知道的答案，這便是大數(shù)據(jù)思維的核心.
3，在未來(lái)我們可以看到，大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能的工具就如同水和電這樣的資源一樣，由專(zhuān)門(mén)的公司提供給全社會(huì)使用.
撰稿：張凱
講述：曾捷
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