论新时代读后感

《论新时代读后感》本书提到的智能,指的是机器像人一样有听说读写和思考的能力。虽然书名叫《智能时代》,但书中介绍的机器智能,基本特指采用数据驱动和超级计算的新方法,建立在大数据基础上的机器智能,与之前机器采用与人一样的方法来思考的思路是相对立的,所以我觉得书名叫《大数据时代》更合适。何为大数据呢。书中用统计学的例子,很好地解释这个概念。过去,获得信息的一种重要方法是数理统计,即抽取有代表性的样本,收集样本数据,然后分析和总结出一些规律。但统计学的数据采集环节是有随机性的,也是有误差的。一旦使用了不具有代表性的数据,得到的结论可能要坑死人。而样本具不具有代表性,是不是考虑到了各种不同观点和状况,有时统计者自己也很难判断。而现在,拜科技发展所赐,过去被看做笨办法的穷举法变得可行了。因为数据的采集和记录无时无刻不在发生,小到手机、摄像头、水表电表,大到电脑、冰箱、汽车,每个人身边都遍布着无数传感器和微电脑,将大部分的个人活动信息上传到互联网,由无数联网计算机进行计算和处理,得出结论。这样的方法与过去相比,最大的不同点就是不再需要判断被处理的样本是否有代表性,因为样本集等于全集。也正是因为收集的数据太多了,多到已经囊括所有样本,不需要抽样了,所以叫大数据。大数据带来的革命,表面上看是机器智能大发展,但在解决机器智能问题的过程中,其实暗藏了深层次的思维方式革命。既然是思维革命,先要了解革命前的思维——机械思维。机械思维的实质是因果关系,过去三个多世纪,整个科学的大厦就是通过因果逻辑构建起来的。可以说,机械思维在人类发展史上起到了不可磨灭的贡献。从认识论的角度,机械思维建立在可知论基础上,指出世界是可知的、可预测的,凡事都有明确的因果关系,可以用简单的公式或者语言描述清楚,而且这些规律放之四海而皆准,可以应用到各种未知领域指导实践。人生来就有寻找因果关系的喜好。一旦弄清事物的规律和本质,就有稳定感、掌控感;找不到原因,则好比热锅上的蚂蚁,心里不踏实。没有因果逻辑就没有现代科学。因果逻辑无疑是人类的优点,但也有一些局限性。第一种局限性来自人的主观性。世界纷繁复杂,尤其是社会科学以人类活动为研究对象,更是千变万化。你发现了一些现象,找到了因果关系,但你认为的因果关系不一定就是真正的因果关系。股市短期波动就是一个典型例子。每天一收盘,都会有一大堆证券分析师去分析当天上涨或下跌的理由,无论是上涨还是下跌总能找到理由,但这些理由大多数不具有典型性,下一次再遇到不一定是同样的结果,而且根据这些理由去预测未来的行情大抵也是一半正---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---确一半错误,说了跟没说一样。第二种局限性来自客观世界本身。人类的认识能力是无限的,但世界上总是有尚未认识的事物,总是有暂时没找到因果关系的事物。如果非要先找到因果关系,再进行应用,难免影响人类发展的效率。而大数据思维,就是致力于解决第二种局限性的思维方法。不知道事物的原因,但又想发展,怎么办呢。利用现有数据,直接观察现象与现象之间的强关联性,先把这种强关联性投入应用,再慢慢反推原因。书中列举了几个很有意思的广告。在电影租赁和收看视频的网站上,放上零食广告;在女装网站上,放男装广告;在咖啡论坛和销售网站上,放信用卡和房贷广告;在电脑硬件论坛上,放快餐广告。这些广告取得了很好的效果,很多人是想不到的,但都是根据大量数据统计作为基础的,是从已有现实中挖掘的规律。有的能够想到合理解释,比如人在看视频的时候有吃零食的习惯,但也有些完全让人摸不着头脑,比如把咖啡和信用卡或房贷联系起来。由于大数据技术的出现,现代人有了一种新的思维方法——强相关性,即从大量数据中直接找答案,从而解决暂时找不到因果关系、又不影响发展效率的问题。不过,有了新的思维方式,并不意味着要抛弃旧的。大数据思维和机械思维并不矛盾。如果能找到因果关系,依然是最好的结果。大数据思维更多时候是机械思维的补充,某种程度上,也有分工合作的意义:机械思维...

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