在这个人工智能高速发展的今天，我们应该以什么观念看待它？接受还是排斥？恐惧还是敢于学习？我们在这个时代里应该扮演一个什么角色？怎么样才能保证我们不被这个高速发展的时代给淘汰，我们应该怎么做?这本智能时代带你了解人工智能与大数据。
关于本书作者：
吴军，得到订阅号《硅谷来信》的作者。计算机科学家，谷歌智能搜索算法的发明人，也是一位投资人，还是一位高产的作家，一共写了6本书。
关于本书：
这本书给我们详细的解释了大数据的特点、人工智能的发展和我们面对人工智能要做什么改变。
一.大数据的特点和人工智能的发展
让机器拥有智能的钥匙其实是大数据。大数据不是一堆数字，网上的所有东西都可以算作数据，有了数据之后，再经过系统性的整理，就变成了信息，信息再经过更简洁抽象的加工，就变成了知识。
案例：
通过测量星球之间的相对位置和时间，就得到了数据，通过数据能得到星球的运动轨迹，就是信息，通过信息总结出开普勒三定律，就是知识。
大数据有3个特征：体量大、多维度和完备性。
案例：
1.谷歌拍摄街景的汽车来说，一辆汽车每天生产的数据就是1TB， 1tb就是1024G，一部电影按500M算，也就是说一辆汽车每天能生产出2000部电影那么大的数据量。
2.手机号能调出你的搜索习惯，你的通讯信息，然后你的性别，年龄，位置，文化背景这些一连串的信息都会被调出来，然后根据大样本统计，你平时关注什么东西，你的生活习惯都会清清楚楚的展现出来。
3.用智能手机手机全球人的面孔；谷歌的无人驾驶汽车，提前把道路上所有可能遇见的情况全部预先输进电脑里，然后根据扫描情况快速匹配识别，做出各种各样的反应。
智能问题实际上就转变成了如何处理数据的问题。机器的智能水平也会随着数据量的增长而增长，所以智能革命的趋势是不会变的。
二.我们面对人工智能需要做出哪些改变？
首先要进行思维上的转变，从单纯的机械思维转变到大数据思维。机械思维的本质就是确定性和因果关系。在两个世纪以前具有机械思维人，那这个人就是顶级的精英。机械思维能被普遍接受的一个大前提是，它默认这个世界的所有事物都是有规律的，而且这些规律是确定的。
案例：
1.牛顿用几个简单的公式，像力学三定律和万有引力定律，就把所有宏观物体的运动规律描述清楚了，焦耳用一个公式就说清楚了能量守恒的原理，麦克斯韦用几个公式就描述清楚了电磁的原理。
2.现代医药学的核心也是因果关系。如果要治疗一种疾病，得先找到病原体，然后根据病原体生产克制它的药，医生首先要通过各种手段检测你生病的原因，然后才能对症下药。
如今机械思维方式大多数时候不太管用了。因为这个世界具有不确定性。
案例：
1.在一个桌子上掷色子，如果不作弊，在色子站稳之前通常是没办法知道他是几点的。可是假如我们想通过公式计算出这个色子的运动规律，那需要知道哪些数值呢？我们得知道色子的形状和密度分布，出手时的力量和旋转的角速度，我们还得知道桌面的弹性系数和空气的流动速度，这里面还有很多我们忽略的细节，如果把所有的细节考虑清楚，那理论上应该是能测出色子的运动规律的，但是在实际操作中这里面的很多细节是没法把握的。
2.测不准原理，像电子这样的基本粒子，你要测它的位置总是有误差的，因为你测量它这个动作本身就会对它的位置产生影响。
依靠因果关系这种方式认识世界的效率其实非常低。大数据思维给机械思维做了完美的补充。
首先，大数据解决了不确定性的问题。“信息熵”这个概念指出，信息量和不确定性有关。
案例：
你看一本心理学的书，如果你本来就对心理学这个领域很了解，那你可能很快就能看完这本书，就是说这本书只要给你提供很少的信息量你就消除了对这本书的不确定性。相反，如果你看一本编程的书，恰巧你又是这个领域的小白，那你可能就需要从头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对这本书的不确定性。想要消除不确定性，最好的办法就是引入信息。
其次，大数据的强关联性可以替代因果关系。
案例：
1.如果按照因果关系，研制一种新药就得花费很长的时间和巨高的成本，有了大数据就不一样了，它可以对每一种药和每一种疾病进行配对，比如现在的病大概有5000种，药有1万种，我们对它们进行匹配就会发现，一种治疗心脏病的药对治疗胃病特别有效，虽然不知道为啥，但是结果显示就是有效。这样先知道结果，然后再倒推原因，通常只需要花3年时间验证就可以了，花的钱也只要原来的十分之一就够了。
2.在美国各州的检察官要告烟草公司，因为吸烟有害人们的健康。有一份报告就显示，吸烟男性肺癌的发病率是不吸烟的23倍，女性则是相应的13倍，但证据不足够对烟草公司判罪。直接的有因果关系的证据非常的难找，所以检察官只能找烟草公司所说的那种，在其他因素都排除的情况下，吸烟者的发病率依然比不吸烟者高的证据。最后虽然还是没有找到香烟和肺癌有直接因果关系的证据，但是依然收集了大量的样本来间接说明吸烟的危害，因为样本够多也很权威，最终检察官胜利。
那这场智能革命会让传统的产业加上大数据就会变成新产业。
案例：
1.弱势篮球队的崛起，通常是一个大老板喜欢这个球队，先花钱买下球队，然后砸钱买球星和请大牌教练，再做各种广告招揽球迷。硅谷有一个球队就很特殊，他的管理层是由风险投资人和数据分析师组成，他们不买大牌的球星，反而把队里特别有名的球员都卖掉，然后围绕一个没有名气的球员制定球队的战术，就是主要依靠三分球投篮得分。这个球队就靠这个打法逆袭成功，成为那个赛季的总冠军。
2.大数据在医学上的运用，美国的一位高中生，他设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法，输入了760万个病例，对癌细胞位置预测的准确率就高达96%，基本上没有失误，比一个资深的老大夫要强上很多，相信不久后医生这个职业也很快就会被机器替代。
大数据也会给我们带来很多麻烦，首先就是我们会彻底没有隐私。
案例：
1.奸商的精准营销，会通过你的反馈记录看出你是个好惹的人还是不好惹的人，要是你特别在乎自己的权宜，一买到假货就给自己维权，商家就觉的你这个人不好惹，还是给你推送真货比较省心，要是你对这个很不敏感，买到假货也懒退，也不说，那商家就总是给你推送假货。
2.美国很多航空公司就在利用个人隐私发财，当航空公司发现某个人最近必须出行时，而这个人以前的记录又都显示他对票价不敏感，那航空公司给他的报价就比其他人高的多，尤其再加上最近只有它们这一个航班的时候，那它们就会坐地起价。
大数据思维和机械思维不是相互对立的，而是互相补充，它就是新时代的方法论。
我们的工作被人工智能绞杀之后，那我们要怎么办呢？
作者的答案就是人工智能只会把贫富差距越拉越大。唯一能做的是争当百分之2的人，不要去做那百分之98的人。拥抱智能时代的任何新技术新工具，努力跟上时代的步伐，才能成为受益的少数者。
总结：
这本书给我们详细的解释了大数据的特点和人工智能的发展历史，指出了大数据的三个特点，体量大，多维度和完备性，这三个特点让人工智能技术得到了飞速的发展，人工智能实际上就是如何处理数据的问题，他带来的智能革命要求我们从机械思维切换到大数据思维，用不确定性的眼光看世界，再用大数据的强相关性替代因果关系，掌握这些我们就能以正确的姿势迎接这次智能革命了。
人工智能替代了人们重复性的工作是一件好事，总的生活品质还是会不断的往上走，有创造力的人会不断的提升社会的整体福利水平。清闲的生活也会释放大量的创造力，人工智能的学习对象永远是人，只要我们能不断进步，人工智能就是我们的最好的工具。
金句：
1，如果我们把资本和机械动能做为大航海时代全球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.
2，在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含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，帮助我们得到想要知道的答案，这便是大数据思维的核心.
3，在未来我们可以看到，大数据和机器智能的工具就如同水和电这样的资源一样，由专门的公司提供给全社会使用.
撰稿：张凯
讲述：曾捷
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