一季度一次的述職大會搂根，上午7點就早早醒了...還只是睡了4個小時的我異常的困倦...
似乎也沒啥好聽的硝训，戴上耳機聽音樂响委，避免受到演講的干擾新思，開始拿出《智能時代》讀了起來。雖然吳軍說這本書并沒有花費他太多精力赘风，很驚訝是繼《數(shù)學(xué)之美》后賣的最好的夹囚，而最耗費心血的《文明之光》與《浪潮之巔》卻賣的比較一般。其他幾本書我都沒有看過邀窃，但不需要耗費精力來寫的書一般都是自己最擅長的領(lǐng)域吧崔兴，而最擅長的領(lǐng)域能寫出的大概率上都很不錯，那么這本書賣的很好也就不足為奇了蛔翅，要知道《老人與海》只花了海明威8周的時間呢位谋。帶上耳機雖然還是會有音樂且夾雜著演講聲山析，但這樣模糊不清卻對我來說剛剛好，越嘈雜無序的聲音越可以讓我集中注意力來閱讀掏父。翻開上次用折頁做書簽的地方笋轨，開啟了閱讀模式...
《智能時代》這本書其實是講我們所說的人工智能，但其實赊淑，通篇兩章的閱讀下來爵政，卻極少出現(xiàn)“人工智能”這個詞。至于為什么陶缺，答案是出于嚴(yán)謹(jǐn)钾挟。我們所說的“人工智能”其實可以分成兩個時代，一個是泛指的機器智能饱岸，任何可以通過圖靈測試的計算機都可以算是掺出；第二種，我們稱之為傳統(tǒng)的人工智能苫费，或者叫人工智能1.0汤锨。后續(xù)出來的科研成果用了一些非傳統(tǒng)方法來實現(xiàn)機器智能后，為了劃清界限百框，都會特地強調(diào)自己不是用了人工智能的方法闲礼。書中舉了一個例子：鳥飛派。人類一直都有飛行的夢想铐维，而認(rèn)知規(guī)律會讓我們先考慮模仿柬泽，所以，我們會制作出各種惟妙惟肖的翅膀綁在人的身上方椎，結(jié)果我們后人都知道了（我們不必嘲笑聂抢，這是認(rèn)知規(guī)律），是不可行的棠众。而真正把人送上天的當(dāng)然不是依靠模仿的仿生學(xué)琳疏，而是依靠空氣動力學(xué)制造了飛機有决。這個例子放在機器智能上尤為合適，傳統(tǒng)的人工智能是將計算機當(dāng)做人來解決計算機思考的問題空盼，而真正實現(xiàn)機器智能的卻是靠數(shù)據(jù)驅(qū)動书幕、知識發(fā)現(xiàn)和機器學(xué)習(xí)，人類不需要變成鳥就可以上天揽趾，而計算機也不需要變成人來思考台汇。這是完全不同的兩種技術(shù)解決方案，只是最終都達(dá)成了最初的目的篱瞎，這個目的的本質(zhì)苟呐，是為人來服務(wù)。
了解了這些俐筋，你也可以明白牵素，過去我們所聽說的強人工智能和弱人工智能也是個不準(zhǔn)確的概念。而目前的機器智能的解決方案澄者，無一例外笆呆，都是大數(shù)據(jù)+計算導(dǎo)致的結(jié)果。說到大數(shù)據(jù)粱挡，這幾年估計大多數(shù)人都聽出耳朵繭子了赠幕，不過即便如此，明白大數(shù)據(jù)真正含義的應(yīng)該也不到1%询筏，而曉得大數(shù)據(jù)和機器智能的關(guān)系的人榕堰，很可能不到萬分之一了。直接給個定義吧：“數(shù)據(jù)量大屈留、數(shù)據(jù)維度多局冰、數(shù)據(jù)的全面性（或者說完備性）」辔＃”這三個特征是大數(shù)據(jù)的充分必要條件康二，還有一些不是必需條件，但有了它我們可以做更多事情的就是數(shù)據(jù)的時效性勇蝙。關(guān)于大數(shù)據(jù)這塊的解讀沫勿，未來我會單獨開一篇文章來講解。
過去我們對大數(shù)據(jù)的認(rèn)知基本就是統(tǒng)計味混、通過數(shù)據(jù)才做決策同時來驅(qū)動產(chǎn)品的改進产雹，以及對營銷和用戶增長的分析支持。但這僅僅是靠結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)來做比較簡單的分析而已翁锡，我們更應(yīng)該看的是數(shù)據(jù)（和摩爾定律蔓挖、數(shù)學(xué)模型一起）導(dǎo)致了機器智能的產(chǎn)生，這個發(fā)現(xiàn)（或者說發(fā)明）馆衔，是一場真正的智能革命瘟判。好了怨绣，不管你信不信，他都會到來了拷获。
