1、大數(shù)據(jù)、智能革命、人工智能、機(jī)械智能領(lǐng)域首要選擇科普作品,易于理解,有態(tài)度,有溫度。
2、雷軍、羅振宇、涂子沛、李善友、鄔賀銓院士聯(lián)袂推薦。
3、羅輯思維8小時(shí)售罄首印圖書。
4、百萬冊(cè)暢銷書作者作吳軍博士備受期待作品。
5、吳軍博士,計(jì)算機(jī)科學(xué)家,并做過Google、騰訊等世界知名公司的高管,作品兼具學(xué)術(shù)的前瞻性與文本的可讀性。
6、社會(huì)變革已到拐點(diǎn),首次進(jìn)入人們的思維領(lǐng)域,加入浪潮成為控制世界的前2%的人,徘徊不前則一定會(huì)被淘汰。
大數(shù)據(jù)與機(jī)器智能催生智能時(shí)代
大數(shù)據(jù)是當(dāng)今信息社會(huì)的熱詞。關(guān)于數(shù)據(jù),狹義上,在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,數(shù)據(jù)是指所有能輸入計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號(hào)介質(zhì)的總稱,是用于輸入電子計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理的具有一定意義的數(shù)字、字母、符號(hào)和模擬量等的通稱。廣義上的數(shù)據(jù),按照維基百科的定義,則是以適于更好使用或處理的方式來表示或編碼的信息或知識(shí),它可以被測(cè)量、收集和報(bào)告及分析,能夠使用圖形或圖像來顯示。按照上述定義,數(shù)據(jù)是伴隨人類社會(huì)而出現(xiàn)的,從狹義的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)的角度來看,數(shù)據(jù)從有計(jì)算機(jī)算起到現(xiàn)在也有70年歷史了,從摩爾定律的提出到現(xiàn)在也有50年了。這幾十年來,全球數(shù)據(jù)量按每年平均40%的速度增長(zhǎng),由摩爾定律所驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)處理能力也在持續(xù)增長(zhǎng),現(xiàn)在每年新增的數(shù)據(jù)量與計(jì)算機(jī)處理能力都是以前無法相比的,但數(shù)據(jù)量與計(jì)算機(jī)處理能力之比并沒有因?yàn)槟攴荻袛?shù)量級(jí)的大變化。問題是為什么現(xiàn)在才出現(xiàn)大數(shù)據(jù)熱呢?
吳軍先生的《智能時(shí)代》一書給出了答案。該書回顧了科學(xué)研究發(fā)展的四個(gè)范式,即描述自然現(xiàn)象的實(shí)驗(yàn)科學(xué)、以牛頓定律和麥克斯韋方程等為代表的理論科學(xué)、模擬復(fù)雜現(xiàn)象的計(jì)算科學(xué)和今天的數(shù)據(jù)密集型科學(xué)。即便在實(shí)驗(yàn)科學(xué)和理論科學(xué)及計(jì)算科學(xué)范式時(shí)期,數(shù)據(jù)仍然起了重要作用。作者在介紹科學(xué)發(fā)展史時(shí)用實(shí)例說明了數(shù)據(jù)在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的位置,在牛頓和麥克斯韋時(shí)代,他們所導(dǎo)出的簡(jiǎn)潔的公式給出的確定性的規(guī)律是由大量觀察數(shù)據(jù)所驗(yàn)證的,F(xiàn)在我們面對(duì)的是更復(fù)雜的自然和社會(huì)現(xiàn)象,多維度和多變量導(dǎo)致很大的不確定性,雖然還不能用解析式來說明因果關(guān)系,但如果從足夠多的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)相關(guān)性也能把握事物發(fā)展的軌跡,這就是數(shù)據(jù)密集型科學(xué)產(chǎn)生的背景。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用緣于需求,更是得益于技術(shù)的發(fā)展:互聯(lián)網(wǎng)的寬帶化和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)與應(yīng)用源源不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù),摩爾定律所支撐的計(jì)算能力幾乎是以十年千倍的速度提升,云計(jì)算的集約化運(yùn)用模式降低了信息化的成本,更重要的是機(jī)器智能的發(fā)展。計(jì)算機(jī)的計(jì)算與存儲(chǔ)能力是人遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及的,唯一不足是智能,但人的智能也不是與生俱來,只是學(xué)習(xí)的結(jié)果。機(jī)器智能可以通過深度學(xué)習(xí)得到,從而將大數(shù)據(jù)挖掘問題轉(zhuǎn)化為可計(jì)算問題來處理。大數(shù)據(jù)挖掘的需求加速了機(jī)器智能技術(shù)的成熟,可以說,大數(shù)據(jù)與機(jī)器智能相伴而生,促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)從感知到認(rèn)知并智能決策的升華,催生了智能化時(shí)代。這是一個(gè)計(jì)算無所不在、軟件定義一切、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展的新時(shí)代。相比以蒸汽機(jī)的發(fā)明為標(biāo)志以機(jī)械化為特征的第一次工業(yè)革命,以電的發(fā)明為標(biāo)志以電氣化為特征的第二次工業(yè)革命,現(xiàn)在以大數(shù)據(jù)應(yīng)用為標(biāo)志之一和以智能化為特征的新一輪產(chǎn)業(yè)革命到來了,它對(duì)人類文明和社會(huì)進(jìn)步及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響將不亞于前兩次工業(yè)革命。
讀吳軍先生的《智能時(shí)代》和同樣出自其手的《數(shù)學(xué)之美》和《文明之光》,我感受到作者深厚的數(shù)學(xué)與物理功底。他對(duì)科學(xué)發(fā)展史研究情有獨(dú)鐘,見解深刻,以歷史的眼光引導(dǎo)讀者認(rèn)識(shí)現(xiàn)代科技的發(fā)展趨勢(shì)。他的書深入而淺出,既專業(yè)又通俗!吨悄軙r(shí)代》一書與前兩本書相比更關(guān)注產(chǎn)業(yè)變革,從工業(yè)革命談起,順理成章導(dǎo)出大數(shù)據(jù)與智能化,并積極評(píng)價(jià)了大數(shù)據(jù)與機(jī)器智能對(duì)社會(huì)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn),同時(shí)根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)分析了智能時(shí)代可能產(chǎn)生的負(fù)面影響,指出技術(shù)時(shí)代的變遷總是會(huì)引起現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)格局的重大調(diào)整,要抓住智能時(shí)代的機(jī)遇并認(rèn)真對(duì)待挑戰(zhàn),力爭(zhēng)在新一輪產(chǎn)業(yè)變革浪潮中占領(lǐng)先機(jī)。作者過去在谷歌和騰訊公司的工作經(jīng)歷和多年從事大數(shù)據(jù)與機(jī)器智能的研究實(shí)踐,反映到《智能時(shí)代》一書中對(duì)相關(guān)技術(shù)的準(zhǔn)確把握。但作者并沒有將筆墨的重點(diǎn)放在對(duì)技術(shù)的深入解讀上,而是著眼從技術(shù)的應(yīng)用中體現(xiàn)大數(shù)據(jù)的理念,聚焦于啟迪創(chuàng)新思維。綜觀全書,這是一部近代科技的歷史書,也是一部科普書,也可以說是一部指導(dǎo)創(chuàng)新的教科書。由于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用必然會(huì)滲透到所有的領(lǐng)域,因此本書不僅值得IT行業(yè)科技人員一讀,對(duì)關(guān)注信息化應(yīng)用的其他行業(yè)的科技人員和管理人員來說也必定開卷有益。
鄔賀銓
中國(guó)工程院院士
序 一 大數(shù)據(jù)與機(jī)器智能催生智能時(shí)代 鄔賀銓
序 二 智能時(shí)代,未來已來 李善友
前 言 人類的勝利
第一章 數(shù)據(jù)—人類建造文明的基石
如果我們把資本和機(jī)械動(dòng)能作為大航海時(shí)代以來全球近代化的推動(dòng)力的話,那么數(shù)據(jù)將成為下一次技術(shù)革命和社會(huì)變革的核心動(dòng)力。
現(xiàn)象、數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)
數(shù)據(jù)的作用:文明的基石
相關(guān)性:使用數(shù)據(jù)的鑰匙
統(tǒng)計(jì)學(xué):點(diǎn)石成金的魔棒
數(shù)學(xué)模型:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的基礎(chǔ)
第二章 大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能
在有大數(shù)據(jù)之前,計(jì)算機(jī)并不擅長(zhǎng)于解決需要人類智能的問題,但是今天這些問題換個(gè)思路就可以解決了,其核心就是變智能問題為數(shù)據(jù)問題。由此,全世界開始了新的一輪技術(shù)革命——智能革命。
什么是機(jī)器智能
鳥飛派:人工智能1.0
另辟蹊徑:統(tǒng)計(jì)+數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)創(chuàng)造奇跡:量變到質(zhì)變
大數(shù)據(jù)的特征
變智能問題為數(shù)據(jù)問題
第三章 思維的革命
在無法確定因果關(guān)系時(shí),數(shù)據(jù)為我們提供了解決問題的新方法,數(shù)據(jù)中所包含的信息可以幫助我們消除不確定性,而數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性在某種程度上可以取代原來的因果關(guān)系,幫助我們得到我們想知道的答案,這便是大數(shù)據(jù)思維的核心。
思維方式?jīng)Q定科學(xué)成就:從歐幾里得、托勒密到牛頓
工業(yè)革命,機(jī)械思維的結(jié)果
世界的不確定性
熵—一種新的世界觀
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)
從因果關(guān)系到強(qiáng)相關(guān)關(guān)系
數(shù)據(jù)公司Google
第四章 大數(shù)據(jù)與商業(yè)
在未來我們可以看到,大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能的工具就如同水和電這樣的資源,由專門的公司提供給全社會(huì)使用。
從大數(shù)據(jù)中找規(guī)律
巨大的商業(yè)利好:相關(guān)性、時(shí)效性和個(gè)性化的重要性
大數(shù)據(jù)商業(yè)的共同點(diǎn)—盡在數(shù)據(jù)流中
把控每一個(gè)細(xì)節(jié)
重新認(rèn)識(shí)窮舉法—完備性帶來的結(jié)果
從歷史經(jīng)驗(yàn)看大數(shù)據(jù)的作用
技術(shù)改變商業(yè)模式
加(+)大數(shù)據(jù)締造新產(chǎn)業(yè)
第五章 大數(shù)據(jù)和智能革命的技術(shù)挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量大、維度多、數(shù)據(jù)完備等特點(diǎn),使得它從收集開始,到存儲(chǔ)和處理,再到應(yīng)用,都與過去的數(shù)據(jù)方法有很大的不同。因此,使用好大數(shù)據(jù)也需要在技術(shù)和工程上采用與過去不同的方法。
技術(shù)的拐點(diǎn)
數(shù)據(jù)收集:看似簡(jiǎn)單的難題
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的壓力和數(shù)據(jù)表示的難題
并行計(jì)算和實(shí)時(shí)處理:并非增加機(jī)器那么簡(jiǎn)單
數(shù)據(jù)挖掘:機(jī)器智能的關(guān)鍵
數(shù)據(jù)安全的技術(shù)
保護(hù)隱私:靠大數(shù)據(jù)長(zhǎng)期掙錢的必要條件
第六章 未來智能化產(chǎn)業(yè)
現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+機(jī)器智能=新產(chǎn)業(yè),未來的農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、體育業(yè)、醫(yī)療、律師,甚至編輯記者行業(yè)都將迎來嶄新形態(tài),新產(chǎn)業(yè)將取代舊產(chǎn)業(yè)滿足人類的個(gè)性化需求,大數(shù)據(jù)將導(dǎo)致我們整個(gè)社會(huì)的升級(jí)和變遷。
未來的農(nóng)業(yè)
未來的體育
未來的制造業(yè)
未來的醫(yī)療
未來的律師業(yè)
未來的記者和編輯
第七章 智能革命和未來社會(huì)
在歷次技術(shù)革命中,一個(gè)人、一家企業(yè),甚至一個(gè)國(guó)家,可以選擇的道路只有兩條:要么加入智能浪潮,成為前2%的人,要么觀望徘徊,被淘汰。
智能化社會(huì)
精細(xì)化的社會(huì)
無隱私的社會(huì)
機(jī)器搶掉人的飯碗
爭(zhēng)當(dāng)2%的人
后 記
參考文獻(xiàn)