【社会科学】智能时代
概述
上卷介绍了现代人工智能是什么，下卷介绍了社会迈向智能时代所依赖的技术及人工智能（大数据+机器智能）对现有产业的影响。
上卷中对人工智能的介绍很详细，从数据、机器智能的发展开始讲述现代人工智能的本质：对所有可能性的穷举，而不是让机器像人一样思考。这需要计算机能够处理海量数据同时在杂乱的数据中找到数据的关联性将其整理成有用的信息。
下卷中介绍了一些热门的技术，如：物联网、5G、区块链，但是只讲了他们对于智能时代的作用和意义，技术本身并没有深入。讲述了未来的产业和未来社会，给人很深的焦虑感，对于如何成为 2% 的人只给出一句话：利用好大数据和机器智能。并列举了商场和酒吧利用这些技术提高营业额的例子。
看了本书可以对人工智能有更深入的了解而不只是浮于表面，也可以看到人工智能对社会正在产生的影响。
数据、信息和知识
随着人类的进步以及处理数据和信息的能力不断增强，人类从数据中获取有用信息的能力越来越强，这就是今天所说的大数据应用的基础。
数据是文明的基石，人类对它的认识反映了文明的程度。
对数据和信息进行处理后，人类就可以获得知识。比如，通过测量星球的位置和对应的时间，就得到了数据；通过这些数据得到星球运动的轨迹，就是信息；通过信息总结出开普勒三定律，就是知识。
人类的进步就是靠使用知识不断地改变我们的生活和周围的世界，而数据是知识的基础。
历法实际上就是对天文现象的一个数据化描述。
获取知识的四个阶段：获取数据 ---> 分析数据 ---> 建立模型 ---> 预测未知
数据和所想获得的信息之间的联系通常是间接的，它需要通过不同数据之间的相关性才能体现出来。
有效的统计数据有两个要点：大规模的数据样本及样本具有代表性。
在科学上，提出好的问题甚至比解决问题更重要（走在正确的道路上？）。
大数据的特征
- 体量大
- 全面性、完备性
- 多维度：时间、地区、年龄等
现代人工智能的本质
传统人工智能的研究方向是：让机器像人一样思考，这就需要机器具有人的思维。这就像早期的飞行器都是模仿鸟类震动翅膀一样。
现代人工智能是依靠大数据的支撑，从而做出看起来像是“人的行为”的决策。把机器智能的问题变成了大数据的问题和大量计算的问题。
今天人工智能采用的方法和人注重逻辑推理的思维方法不同，它是利用大数据，从数据中心学习获得信息和知识，然后再应用到实际问题中。
所以说今天的所谓人工智能不过是一种对所有可能性的穷举？
机械思维的本质
牛顿告诉世人，任何正确的理论从形式上讲都是简单的，从适用范围上讲是通用的、无条件的。一个被验证的理论，你在其他任何符合条件的地方适用，都能得到正确的结论。
机械论的一个显著特点是强调世界的连续性，忽略不连续性。这在当时是没有问题的，因为一方面当时人们认识的世界不足够小，也不足够大，看不到不连续性；另一方面，世界变化也比较慢，跳跃变化并非常态。
机械思维的核心思想
世界是连续变化的，而各种变化的规律是确定的。
因为有确定性做保障，因此规律不仅是可以被认识的，而且可以用简单的公式或语言描述清楚。在这之前规律被归结为神的作用。
这些规律应该是放之四海而皆准的，可以应用到各种位置领域指导实践。
世界的不确定性
当我们要对位置的事件寻找一个概率模型时，这个模型应当满足我们所有已经看到的数据，但是对未知的情况不要做任何主观假设。
将最好的资源用在出现频率最高的地方。
用不确定性的眼光看待世界，再用信息消除不确定性。能够把很多智能问题转化成信息处理问题。大数据能解决智能问题是因为恶很多智能问题从根本上讲是消除不确定性的问题。
信息的传播速度不可能超过信道的容量，互联网发展的各个阶段实际上是建立在不断拓宽带宽的基础上的。
今日头条预测用户喜好的方法：协同过滤
在个人信息不完全的情况下，借用他人的已知数据进行预测。
今日头条关于用户的大部分数据都是不全面的，但是它的纬度非常多，通过对不同人多个纬 度喜好的对比，能够找到行为和偏好类似的人；再通过哪些类似的人讲确实的信息补回来，这就是利用协同过滤进行预测
大数据时代的数据安全
在大数据时代，数据安全漏铜导致的危害远大于过去。在过去，信息关联性、完备性都较小，并且数据都是分散存储（为了安全性建造多个数据中心备份数据），即使数据被盗损失也是可预见的；但是在大数据时代数据都存放在云端，数据被盗就是被一锅端。
数据安全隐患常常是因为人们不遵守规范，有时为了安全而设计的措施（登录两分钟失效），会因为操作者为了便利（由于密码复杂将密码记录在其他地方）而失去效果。
在大数据时代有一种有效的数据安全防护措施：根据大数据分析系统正常操作的常规流程，然后根据登录人的操作是否符合常规流程来判断当前操作人是合法的还是黑客。
超级智能时代
人工智能 + loT = 超级智能，如果把超级智能对应于人，那么人工智能是大脑，loT就是神经系统，loT中的大量传感器和设备扮演着众多感官细胞的角色，而正在发展起来的 5G 移动通信网络则相当于周围神经，区块链扮演着承载生物信号的角色。
在未来的超级智能社会里，有四件过去完全不可能办到的事情得以实现，任何有助于实现这四件事情的技术都能有巨大的市场。
- 人类能够更好地了解自己
一些公司通常会给根据用户以往的行为给用户画像，在未来有了更多、更全面的数据之后这个用户画像会更加完备。
- 解决商业纠纷
商业纠纷主要是因为违约，在未来可以用区块链技术来明确每一步商业合作的对象（以前如果存在中间人就无法明确这点），这样就可以明确知道自己真正合作的对象是谁，从而根据对方的信用来决定要不要合作。
- 提高社会运行效率
- 社会安全：通过人脸识别技术抓捕罪犯
- 反欺诈：用大数据多维度的特点确定是否为用户本人（防止盗刷银行卡）
- 便利性：有了多维度的大数据，企业可以在取得用户一部分信息时获取另一部分信息，让用户减少操作
- 把人从重复性的工作中解放出来
很多决策，比如驾驶汽车，计算机会比我们绝大多数人做得更好。
在未来，人所关注的对象会发生变化，不需要再去关注那些只需要简单智力的事情。这样就有更多的精力去关注需要深入思考的事情。
技术革命的影响
技术革命的初期会导致贫富差距加剧。
技术革命会消灭很多产业，这些产业的从业人员不得不寻找别的出路。
智能时代人类被替代的是大脑，人类会发现自己能比计算机做的更好的事情所剩不多了。
如何成为2%的人
不一定非得去找大数据相关的工作，重要的是利用好大数据和机器智能。
比如在酒吧、商场使用传感器监控每一种商品的具体情况，然后通过分析制定具体销售策略以提高销售额。
生活是具体的！在未来可以通过大数据和机器智能来对很多事物进行非常精细化的监控，使用好这些数据。
其他
几千年来，我们人类的知识都是建立在归纳法之上，归纳法隐含的假设是“未来将继续和过去一样”，换句话说应该叫连续性假设。但即将到来的智能时代，可以说人类将遭遇前所未有的“不连续性”。如何在新的时代里生存，跨越底层认知的不连续性，是前进的第一步。
未来的社会，属于具有创意的人，而不属于掌握某种技能做重复性工作的人。
在牛顿之前，人类对于自己能否认识自然是缺乏信心的，那些我们今天看似不需要解释的自然现象，比如苹果为什么会落地，日月星辰为什么升起又落下，在当时是无法被人们认识的，因此人类对自然恐惧而迷信。
大数据时代用强相关性替代因果关系。
在海量数据中找到数据的相关性。
实时性、个性化（依赖于大量且全面的用户数据）服务能够带来巨大的竞争优势，大数据和只能技术结合后，其实可以在一些场合帮助人做决定。亚马逊和阿里巴巴帮助人决定了该买什么东西，奈飞帮助人决策应该看什么电影，而谷歌则帮助人决定该接受什么信息。
大数据可以让商业行为在准确把控宏观规律的同时，精确到每一个细节，从而提高利润。
其实，今天每一家企业都应该把自己当成大数据企业，只要有心，获取数据并不是什么难事，即使在所谓的传统行业里。大数据双向流动的特性（每一个细节到整体；从整体到每一个细节[数据从个体中来，经过整合变成有用的信息反馈到个体中去]），精确到商业的每一个细节，并且由此将原来的一锤子买卖变成细水长流的生意；从商业模式上讲，则是将销售变为服务。
各种服务在信息革命后变得越来越重要。
社会公平只体现在机会均等而不是结果均等上。