智能时代的挑战和机遇（智能时代读书笔记）

智能时代的挑战和机遇（智能时代读书笔记）这是因为，一件事情产生的结果往往存在非常多的因素，里边还有很多混杂变量，如此高维复杂的数据，人类已经很难抽丝剥茧找到其数据的生成过程了。发现真正的因果关系，真的需要一点运气。如果有一定的统计学或数据分析经验，我们知道从发现强相关关系，再寻找因果关系，是目前普遍的一种分析逻辑。当然很多预测问题中，我们甚至不需要知道内在的因果关系，只要结果准确就足够了。其实在人类较早的历史上，总结规律本身就是人类认识世界的基本方式，比如哥白尼的“日心说”、开普勒三定律、牛顿力学等等。而现在我们拥有人类历史上前所未有的数据量，通过计算机识别其中的规律，反哺人类的认知，也就是我们通常所说的“机器学习”、“人工智能”等概念，它并不神秘，只不过计算机的出现，加速了人类认知世界的进程，但同时，过多的噪声也让大部分人陷入了过度信息化的世界不知所措。今天几乎所有新药的研制过程和青霉素都很类似，科学家通常需要分析疾病产生的原

导读：差不多花了2-3周的时间读完了吴军博士的《智能时代》，全书讲述了人工智能的基础知识，梳理了技术带来的人类社会的变革，同时也展望了未来智能技术的发展可能给我们带来的机遇与挑战。本文限于我通读完全书后一些重点有思考的部分，知识有限，愿分享观点，不断学习。

全书结构

全书目录结构

什么是信息熵？

假如我们需要搞清楚一件非常不确定的事或是一无所知的事情，就需要了解大量的信息；相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，那么不需要太多的信息就能把它搞清楚。

这句话描述了信息熵的本质，它是一种衡量不确定的度量方式。而数据作为一种信息的载体，帮助我们消除不确定性。通过提取数据的信息，排除噪声（干扰因素），总结规律，提炼出符合或不符合人类认知的知识与见解。

其实在人类较早的历史上，总结规律本身就是人类认识世界的基本方式，比如哥白尼的“日心说”、开普勒三定律、牛顿力学等等。

而现在我们拥有人类历史上前所未有的数据量，通过计算机识别其中的规律，反哺人类的认知，也就是我们通常所说的“机器学习”、“人工智能”等概念，它并不神秘，只不过计算机的出现，加速了人类认知世界的进程，但同时，过多的噪声也让大部分人陷入了过度信息化的世界不知所措。

从因果到强相关，它正确吗？

今天几乎所有新药的研制过程和青霉素都很类似，科学家通常需要分析疾病产生的原因，寻找能够消除这些原因的物质，然后合成新药。这种方法虽然好，但是时间成本和资金成本都极高，更不用说难度巨大。

如果有一定的统计学或数据分析经验，我们知道从发现强相关关系，再寻找因果关系，是目前普遍的一种分析逻辑。当然很多预测问题中，我们甚至不需要知道内在的因果关系，只要结果准确就足够了。

这是因为，一件事情产生的结果往往存在非常多的因素，里边还有很多混杂变量，如此高维复杂的数据，人类已经很难抽丝剥茧找到其数据的生成过程了。发现真正的因果关系，真的需要一点运气。

但对于人类认知世界的进程来说，掌握因果关系才能真正了解到本质的问题。比如，当研究一种疾病时，如果只是知道相关，而不知道疾病产生的本质原因，很难对症下药。当然我们也可以承认人类认知的局限性，通过大数据的技术，找到治疗疾病的方法（不管原因），只在乎结果，但这么做的风险也是不言而喻的。

数据为什么不是一种资产？

从法律上讲，数据的所有权不清晰；从技术上来讲，无法防止数据无成本的复制，这是两个最主要的原因。

数据到底属于用户还是产生数据的平台，这在之前一直都是一个模糊地带。直到信息泄露越来越严重，甚至出现FB贩卖用户数据的恶性事件产生后，数据的归属权问题越来越受到了法律的重视。

而区块链技术（去中心化）作为一种能够防止数据随意被复制的技术工具，实现从大数据到资产的转变成为可能。

区块链技术简单可以理解为：通过ID的控制让数据具有唯一性。首先，数据无法复制、无法篡改，由区块链信息管理，某一次数据的改变会通知所有的服务器；其次，拥有数据和验证数据两件事分开，保证了公正性。

智能带来的正面和负面影响

智能时代将是人类最好的时代，也会是充满危机的时代。

一切皆有可能，一切皆是未知。

智能带来的正面影响在现代社会已经显而易见，比如机器取代收割的现代化农场、通过数据统计帮助NBA球员更好的训练、完全由机器人组成的汽车制造工厂、千人千面的电商购物平台、快速定位疾病原因的基金检测技术等等，在农业、体育、制造业、商业、医疗等各个方面，我们每个人都或多或少地享受到了智能带给我们的便利。

但另一方面，用户为了便利性而牺牲了自己的隐私，在没有法律约束的情况下，我们很难期待平台不去通过用户的数据谋取商业利益。可怕的是，在大数据技术日新月异的情况下，平台可能比我们自己更加了解自己。

同时，机器取代了许多流程化的、可复制的工作，以前流水线上的工人都失去了工作岗位。虽然互联网催生了很多新兴的职业，比如快递员、外卖员等，但一些流水线工人实际上很难在短时间内学习到新的技能，进入到新兴的岗位，这通常需要一个相当长的过程。

警惕技术至上主义

虽然不知道如何在短时间内创造出能消化几十亿劳动力的产业，但我们很清楚如何让自己在智能革命中受益，而不是被抛弃。这个答案很简单，就是争当2%的人，而不是自豪地宣城自己是98%的人。

作为一名互联网从业者，我深知技术的变革与进步会推动整个人类社会的进程，我自己也是一名技术工作者，也是因技术而受益的人，也就是作者口中“争当2%的人”。但吴军老师的这个观点可能是全书里我最最不能认同的观点。

2%的人可能推动了世界的发展，但这个世界上仍然有98%的人，他们不掌握新兴的技术，就算争取也难以在短时间内习得新兴的技术，但他们不该被放弃，他们的需求也同样值得被考虑，这是人类追求终极的公平和正义的本能。

也许问题现在未被解决，但不代表不应该被解决，要在解决问题的道路上持续努力。

当然，我们也应该明白，社会公平只能反映在机会平等上（先验），而不是结果的公平（后验）。

---

喜欢我的文章欢迎点赞关注收藏哦，我是@脱线de脱小脱

特别声明：本文为本人原创文章，禁止转载！