智能时代，未来已来。
最近几年，大数据、人工智能、基因技术等一系列名词，时不时映入我们的眼帘，比如今年3月份时候，谷歌的AlphaGo战胜李世石、谷歌自动驾驶汽车、富士康机器人生产线，这些新闻报道或者现象发生的背后，是人类在一些科技前沿领域取得了重大的突破。【未来已经来临，只是尚未流行】
为何这些现象会发生呢，很大一部分的原因是大数据和智能革命带来的思维革命和技术上的沉淀。在吴军老师的《智能时代》一书中，就对机器智能如何改变人类社会，做了全面的讲解，他在书中讲诉了有三点看法。
1，大数据是解决不确定性的良药。
2，现有产业+新技术=新产业。
3，智能革命带来前所未有的不连续性挑战。
那接下去就对书中的每个章节进行解读，进而来尝试回答为何书中讲的是这三点看法。
第一章：数据-人类建造的文明的基石
如果我们把资本和机械动能做为大航海时代以来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。
在这章中，强调了数据和信息的概念不同，严格意义上，数据和信息虽然有想通之处，但是还是有不同的，作者在关于信息与数据是这样定义的：“信息是关于世界、人和事的描述、它比数据来的抽象。”【信息可以是我们人类创造的，比如通话记录，也可以是客观存在的，比如地球的面积和质量】信息和数据最大的不同点，在于承载。并非所有数据都承载着有意义的信息，数据本身是人造物，因此可以被随意制造，甚至可以被伪造。【也就是说，我们平时在日常生活中时刻在制造数据，比如上网购物，你的购物订单，快递订单，打电话聊天记录，微信聊天记录，在产生这些数据时，有些是有用的，有些无用的，通常是混淆的，我们需要做的就是在混淆的数据，筛选出有用的信息，如何处理数据，是一门艺术，只有善用数据，才能得到意想不到的惊喜。】
还有数据中隐藏的信息和知识是客观存在的，作者举了埃及胡夫金字塔的例子，通过金字塔的各种尺寸，进而验证勾股定理，从而说明古埃及人在公元前26世纪，就已经掌握了很多数学知识。【可以说数据挖掘的几个步骤：观察-数据-信息-知识，逐步总结，发现规律】
数据和使用数据的能力，是衡量文明发展水平的标准之一。古埃及人为了农业的收成而发展天文学、苏美尔人根据月亮周期发明了太阴历，进而说明数据在人类文明起到了基石的作用。【获取数据-分析数据-建立模型-预测未知，这跟不就是数学建模的一套流程吗，正是从客观现象入手，获取一些最基础的第一手资料，进而分析，得出通用的规律或者定律，这也是科学研究的方法论，这种科学精神是值得我们学习的，放在平时工作中，也是本着看到眼前问题，根据自身的客观条件，进行分析，通过现象看到背后问题的原因，进而去解决问题，最好还是总结一些共用的套路，下次再碰到类似的问题，是否可以套用，本身科学是一种方法和过程，可重复性，可验证性，同时科学前提是有条件的，不仅要证实，也要证伪，我们解决问题的方式也是需要验证。】
但本章最重要的核心点是一种叫做数据驱动的方法。只要有数据量足够，就可以用若干个简单的模型取代一个复杂的模型，首先是需要大量的数据，而不是预设的模型，然后用很多简单的模型去契合数据，数据驱动方法最大的优势，得益于计算机技术的进步【相信我们都知道摩尔定律，每隔18个月，计算机性能翻一番，价格降一半】，数据驱动方法，其实也是大数据的基础，也是智能革命的核心，更为重要的是，它带来一种新的思维方式。【一直以来认为，人跟人的差距在于思维方式的不同，穷人和富人的根本性差距也是在面对同个问题的时候，所考虑的角度和思维方式，这也是我为何喜欢阅读，因为在阅读中可以了解更多的人思维方式，学习更多的套路，他们作者是怎么锻炼自己，怎么提升认知，我应该如何向他们学习，他们是这样做，我也尝试这样做，是不是也得到锻炼，阅读是这一种了解其他人所思所想有意思的途径。】
第二章：大数据和机器智能
什么是机器智能。如果机器能实现以下几件事情中的一件，就可以说计算机有智能了。
1，语音识别
2，机器翻译
3，文本的自动摘要或写作
4，战胜人类的国际象棋冠军
5，自动回答问题
人工智能发展阶段
鸟飞派：人工智能1.0，简单的来说，就是首先了解人类是如何产生智能，然后计算机按照人的思路去做。【从前科学家的想法为何会觉得机器要像人一样思考才能获得智能呢，因为在我们人类发明上，很多早期尝试都是靠模仿的，比如模仿鸟飞行，真有人把鸟的羽毛绑在胳膊上往下跳，现在觉得可笑，可是早期的人就这样尝试，结果大家可想而知，后来人们把这种叫做“鸟飞派”，其中也很大一部分是我们的惯性思维，因为从认知的开始，学习知识和技能都是从模仿开始，从造轮子开始，在面对一个新的问题时候，也不自然用自己已有的方式去进行，只有失败了，才会换个方式去进行，也显得很正常。】
统计+数据
就是采用数据驱动和超级计算的方式，而这个尝试开始于工业而不是大学，从IBM开始，是在通信领域，而这种数据驱动的方法，随着数据量的积累，会变得越来越好，在刚开始时候，还PK不过鸟飞派的做法，后来随着互联网的发展，数据的获取就变得非常的容易，包括机器翻译，语音识别错误率大大提高，数据从量变到质变。【从通信领域找出解决人工智能的方法，很多时候处理的问题也是一样的，眼前问题按照以前的思考方式去解决，发现解决不了，那是否可以换个角度去看待，有时候看似两者没有任何相关性的事物，在混乱的边界，就碰到一些火花出来，多维度和多角度去看待问题。】
大数据特征
大量，多样性，及时性。我们对大数据的重要性认识不应该停留在统计，改进产品和销售上，而更应该看到它（摩尔定律、数学模型一起）导致机器智能的产生。
第三章：思维革命
在无法确定因果关系中，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，帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据的核心。
本章中重点讲述了大数据思维的重要性，我们需要了解人类认知世界的方法演变和发展过程。
机械思维，核心思想可以概括为以下几点：
1，世界变化的规律是确定的
2，因为有确定性做保障，因为规律不仅可以被认识的，而且可以用简单的公式或者语言描述清楚,
3，这些规律应该是通用的，可以应用到各种未知的领域。
【我们众所周知的万有引力定律，就是这种机械思维的产物，说是牛顿从掉到头上的苹果引发思考，进而推导出牛顿三大定律，解释了为何地球是围绕太阳转，地球为何能漂浮在宇宙中，同样月球围绕地球转，这个万有引力公式就能把这些现象解释的很清楚，很容易套用，机械思维的核心本质，就是复杂的现象可以用简单的几个公式来解释的清清楚楚。】
工业革命，机械思维的结果
机械思维直接带来了工业大发明的时代，从瓦特发明的蒸汽机类似通用的机器可以解决所有问题，被称为万用蒸汽机，其中蒸汽机有个特性是：现有产业+蒸汽机=新产业
机类机械思维更广泛的影响力是作为一种准则指导人们的行为，其核心思想可以概括为确定性和因果关系。很典型的代表有牛顿可以把所有天体运动的规律用几个定律讲清楚，并且应用到任何场合都是正确的，爱因斯坦的相对论，现代科学的诞生，青霉素的发明，其核心方法是遵循“研究病理找到真正致病的原因，然后针对这个原因找到解决方案“。
【从机械思维可以引申出一个方法论，分析找到原因，根据原因得到结果，这个思维方式好处显而易见，在我们日常工作和生活中，也是基本运用这个方法去解决问题，比如我想减肥，可是老是减肥不成功，为何呢，就去分析原因，原来是平时只顾着锻炼，却没控制住吃，如果我们以卡路里结果为导向的话，问题就简单了，算好每天该摄入多少卡路里，该运动消耗多少卡路里，然后对于吃的食材，特别计算每个食材的卡路里，减肥就很简单，每天输出的卡路里大于摄入的卡路里即可，这样就可以得到我们想要的结果。】
但我们面对的世界是越来越不确定性的，不确定性是无处不在的，我们经常会看到一个现象，就是很多专家们对于未来各种趋势的预测是错的，这在金融领域是很常见的。
不确定性来自两方面。
影响世界的变量非常非常多，已经无法通过简单的办法或公式算出结果，所以我们宁愿采用一些针对随机事件的方法来处理。
来自客观世界本身，它是宇宙的一个特性。比如在微观世界里，电子在围绕原子核做高速运动时，我们不可能同时地准确测定出它在某一时刻的位置和运动速度，当然也不能描绘出它的运动轨迹。
虽然我们承认不确定性的存在，但是并非没有规律可循，通常可以用概率模型来描述，进而引进一个信息论，也是给人们看待世界和处理问题的新思路。
熵-一种新的世界观
在封闭的系统中，熵永远是朝着不断增加的方向发展的，也就是说，从微观上来说，这个系统越来越无序，从宏观上看它趋于恒温。具体来说就是用信息来消除不确定性的问题。
大数据的本质
首先我们必须承认世界的不确定性，这样我们就不会采用确定性的思维方式去面对一个不确定性的世界，当我们了解到信息或者说数据能消除不确定性之后，便能理解为什么大数据的出现能够解决哪些智能问题。数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中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，这便是大数据思维的核心。大数据思维和原来机械思维并非完全对立，它更多的是对后者的补充，在新的时代，一定需要新的方法论，也会产生新的方法论。【从中我们可以看到，随着世界的发展，人最可怕的是思维上的固化，不适应新时代的发展，如果不对自己投资和学习的话，就会跟不上这个时代，会感觉之前所掌握的技能和经验在某一天醒来突然发现不适应了，那是多么悲剧的一刻啊，不仅在知识上要更新换代，同样考虑问题的方式和思考方式也是需要时刻更新。】
第四章：大数据与商业
在未来我们可以看到，大数据与机器智能的工具如同水和电这样的资源，由专门的公司提供给全社会使用。
【正如前两天在看B12的文章时候，里面涂子沛讲到，大数据不是类似电能，石油那样成为国家战略储备资源，而是一种土壤。】
在本章中，作者讲了几个例子，还是蛮有启发性，一个是解决美国毒品问题，就是种植大麻，那如何解决呢，就是利用大数据分析，通过智能电表收集上来的各户用电情况分析，因为如果在室内种植的话，大麻需要一定的温度，那需要温暖的灯光，那用电一定会提高，通过大数据热力分布图，着重分析那几个区域用电特别大，那种植大麻的可疑程度就加大，进而精确打击；还有塔吉特公司给一位高中女生发一些优惠劵-都是婴儿的衣服，婴儿的摇摆车等，大数据比她爸爸还了解她女儿是不是怀孕了。
第一次工业革命：现有产业+蒸汽机=新产业
第二次工业革命：现有产业+电=新产业
信息革命：现有产业+摩尔定律=新产业
大数据革命：现有产业+大数据=新产业，现有产业+机器智能=新产业
每次技术革命都会诞生新的思维方式和商业模式，企业只有在思维上跟上新的时代，才能在未来的商业中立于不败之地。
【同样在目前双创的背景下，大数据真的像土壤一样，有专门的公司提供，国外有类似谷歌、亚马逊，国内有BAT三座大山，因为现在互联网平台不断收集用户产生的数据，然后进行数据挖掘，不断去建立模型。既然大数据资源都掌握在大的巨头上，那小公司的机会在哪里，这个确实值得引发思考。】
第五章：大数据和智能革命的技术挑战
大数据的数据量大、维度多、数据完备等特点，使得它从收集开始，到存储和处理，再到应用，都与过去的数据方法有着很大的不同。因此，使用好大数据也需要在技术和工程上采用与过去不同的方法，大数据的发展带来很多技术挑战，需要很多技术去解决，比如数据安全的考虑，对隐私保护的考虑。
几个挑战有
1，信息的存储。虽然摩尔定律是的各种存储器容量成本增加，同时价格迅速下降，但是容量还是不够用，在读写速度也需要提高。
2，传输的技术。由于数据的来源和采集点分布在不同的地点，以后还是万物互联的阶段，那如何传输也是一个挑战。
3，信息的处理。当海量的数据被传到服务器上之后，能否用的好就看是否有足够强大的数据处理能力，因此信息处理的速度是大数据的一个先决技术条件。
4，数据挖掘：机器智能的关键。
数据安全技术。对于数据安全性的担忧和对隐私的诉求想必每个人都是很关心的，如何保障数据安全，毕竟大家不想再有邮件门、艳照门等事情发生的。
第六章：未来智能化产业
现有产业+机器智能=新产业。未来的农业、制造业、体育、医疗、律师、甚至编辑记者行业都会被颠覆，新产业将取代旧产业满足人类的个性化需求，大数据将导致我们整个社会的升级和变迁。
未来农业：以色列的滴灌技术种植，在植物根系装上传感器，所有灌溉方式都采用计算机进行自动化控制，来检测植物茎果的直径变化和地下湿度，来决定植物的灌溉量，起到节省人力和水资源。
体育：2015-2016赛季，NBA勇士队取得了73胜，同时还是2014-2015赛季的冠军，勇士队之前几年都是烂队，为何这两年崛起这么快，奥秘就在于运动员球鞋上的传感器，每次比赛完，该队大数据部门就会根据球员表现数据进行分析，用大数据来制定球队发展战略和比较比赛战术，发现最有效的进攻是眼花缭乱的传球和准确的投篮，所以在看勇士的比赛中，我们会发现大量配合和助攻，传导球，还有三分雨，包括库里史上最优秀的三分手之一，不必多说了，说明大数据可以改造体育产业。
未来制造业：工业4.0，中国制造2025，特斯拉汽车装配工厂全部都是机器人操作。
未来医疗：个性化医疗方案，降低医疗成本，解决医疗资源短缺问题。
同样其他几个行业也是会彻底改造，固守旧产业是没有出路的。
【所以，未来各种产业都是在大数据土壤下进行，那是否商机很多，很多的商业模式都是可以依靠机器智能和大数据来解决，对于产业的发展都是彻底的颠覆，一方面看到未来可能产生的愿景，同时对于自身思维方式的改变也是需要不断升级和刷新。】
第七章：智能革命和未来社会
要么加入浪潮，成为前2%的人，要么观望徘徊，被淘汰。
以后的社会是智能化社会，包括智能家居、智能交通、智能生活、体现在方方面面，如果要用一句话来表述的话，就是让我们的生活变得更加方便，同时社会资源的利用率极大地提高。
那该如何把社会资源的利用率极大提高呢，重点就是让整个社会精细化。比如：
追踪每一次的交易【比特币就是很典型代表，每次交易都是查看的到】
从标准化到个性化的服务【在未来每个人都有自己私人医生，可能是机器人，但是每个人病历从出生到死去都伴随，同时又有一套专属私人定制的医疗方案】
这一次的机器智能带来的革命，对社会的冲击是全方位的，我们所依赖的那些所谓要靠智力的工作也要消失，即使有新的行业出现，由于机器智能影响，他们所需要的就业人数相比过去的老行业机会也少很多，在智能革命全面到来的时候，不可能像过去那样，把农业人口变成城市人口，把第一产业、第二产业变成第三产业那么简单。
我们该怎么办呢？
作者的答案很简单，就是争取做2%的人，而不是自豪地宣称自己是98%的人，那该如何做2%的人呢，就是踏上智能革命的浪潮。【其实就是拥抱变化，不要固步自封，要保持开放学习的心态，对于我来说，就是时刻要准备着，做一个终生学习者，提高自身的元认知能力，也就是心智的开发，不断打磨自身专业性的时候，还需要为转型做准备，毕竟当一个斜杠青年也是我的目标之一。】
小结
此时回过头来，再看前面提到三点看法。,
1，大数据是解决不确定性的良药。【告诉我们要用不确定的眼光看待世界，再用信息来消除这种不确定性，大数据是可以对症下药的。】
2，现有产业+新技术=新产业。【第一次工业革命是蒸汽机，第二次工业革命是电，信息革命是计算机和半导体芯片，在智能革命中，只有率先采用新技术，成为新产业，这将给我们带来无限的机会。】
3，智能革命带来前所未有的不连续性挑战。【机器智能革命的发生来自大数据量的积累达到质变的奇点，不连续性的挑战，首先要升级自身的认知，要打破过去连续性假设，认为“未来将继续和过去一样”的观念需要改善了，必须更新自身的思维方式，用“大数据+统计”的思维方式去尝试，争取做机器智能革命中2%的人。】
