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内容简介:
基本信息
商品名称: 智能时代-(全两卷)
出版社: 中信出版社
出版时间:2020-05-01
作者:吴军
译者:
开本: 16开
定价: 129.00
页数:0
印次: 2
ISBN号:9787521716696
商品类型:图书
版次: 2 内容提要
人工智能迅猛发展,对社会和商业的影响日益深刻。我们在过去被认为非常难以解决的问题,会因为大数据和机器智能的使用而迎刃而解,比如自动驾驶、语音识别甚至解决癌症个性化治疗的难题。同时,机器智能还会颠覆现有商业模式,很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代。
在《智能时代》(1版)畅销百万册后,吴军博士对内容进行大幅修订,力图全景呈现机器智能的原理和发展历程,以及它们对未来产业和社会的影响本书一共分为四篇。
篇一 介绍大数据和机器智能的原理和基础、机器智能的发展历程及其关键的深度学习技术。
篇二介绍大数据和机器智能所带来的思维革命。
篇三介绍智能革命自身的技术挑战和机遇。
篇四介绍智能革命对产业、社会以及对个人所带来的机会和冲击。
随着IoT 、5G 通信的发展,以及区块链与机器智能的紧密结合,整个社会的智能水平将达到前所未有的高度,人类将步入超级智能时代。因此,每个人都要未雨绸缪,力争做控制世界的那2%,而不是被智能化浪潮淘汰。
书籍目录:
目录
目录
推荐序一 大数据与机器智能催生智能时代 / 邬贺铨
推荐序二 智能时代,未来已来 / 李善友
自 序 人类的胜利 _
上卷
第一篇:人工智能的支柱
01 一切从数据开始
如果我们把资本和机械动能作为大航海时代以来全球近代化的推动力,那么数据则是我们正在经历的智能革命的核心动力。要了解人工智能,就要从数据说起。
数据、信息和知识
数据的作用:文明的基石
相关性:使用数据的钥匙
统计学:点石成金的魔棒
数学模型:数据驱动方法的基础
02 大数据和机器智能
如同飞机不是飞得更高的鸟儿一样,人工智能也并不是更聪明的人。在大数据出现之前,计算机并不擅长解决需要人类智能的问题,但是今天这些问题换个思路就可以解决了,其核心就是变智能问题为数据问题。由此,全世界开始了新的一轮技术革命——智能革命。
什么是机器智能
鸟飞派:人工智能1.0
另辟蹊径的数据驱动
数据从量变到质变
大数据的特征
变智能问题为数据问题
03 深度学习与摩尔定律
让计算机能够产生智能的三个要素是数据、数学模型和硬件基础,所以有了海量数据,就需要解决如何建立数学模型和硬件基础是否可以承载的问题。这就不得不讲讲今天大热的深度学习,以及在过去半个多世纪里,让计算机处理器的性能增长了上亿倍的摩尔定律。
什么是机器学习
深度学习与谷歌大脑
摩尔定律的馈赠
第二篇:思维的革命和商业的变革
04 思维的革命
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,帮助我们得到想知道的答案,这便是大数据思维的核心。
思维方式决定科学成就
工业革命:机械思维的结果
世界的不确定性
熵:一种新的世界观
用大数据消除不确定性
从因果关系到强相关关系
数据公司谷歌
05 大数据思维与商业
今天,大部分人工智能的应用,采用的都是谷歌开源的代码。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,由专门的公司提供给全社会使用。而大家要做的事情,就是思考如何利用大数据和智能工具,解决好自己的实际问题。
利用大数据从乱象中找规律
相关性、时效性和个性化
被出让的决策权
商业的底层尽在数据流中
把控每一个细节
重新认识穷举法
从历史看技术与产业
技术改变商业模式
“+ 大数据”缔造新产业
第三篇:智能技术的挑战与机遇
06 技术的挑战
大数据和传统的数据方法是不同的,使用好大数据对相应的技术提出了新的挑战。人工智能目前的成就主要来自大数据、硬件性能和算法(数学模型)的平衡。当数据量还在激增,摩尔定律快要遇到瓶颈时,便到了我们必须迎接挑战的时候。而当新的需求出现时,又会遇到原先想不到的技术挑战。
技术的拐点
数据的产生
数据的存储
数据的传输
数据的处理
数据的收集和选取
数据的压缩和表示
并行计算和实时处理
机器学习的解释和评估
数据安全
保护隐私
07 迈向超级智能
未来的社会将是一台超级智能的有机体。如果我们把它对应于人,那么人工智能是大脑,IoT 是神经系统。IoT 中数量巨大的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。区块链也是这个超级智能有机体不可或缺的部分,它扮演着承载生物信号的角色。
“移动互联网+ 传感器”催生IoT
IoT 是第三代互联网
5G 不只是比4G多1G
区块链≠虚拟货币
超级智能时代
第四篇:智能时代与我们
08 未来智能化产业
人工智能会在未来改变很多产业格局,一些新的产业会出现,但更多的改变是对现有产业的改造。在未来,那些存在了几百甚至上千年的产业还会存在,而且会发展得更好。农业、制造业、体育、医疗、法律,甚至编辑记者行业都将迎来崭新形态。我们不妨把这种变化用如下范式来概括:现有产业+ 智能技术= 新产业。而产业的升级和变迁,会比现在的产业更好地满足人类的个性化需求,逐渐导致整个社会的升级和变迁。
未来的农业
未来的体育
未来的制造业
未来的商业
未来的医疗
未来的律师业
未来的记者和编辑
未来的生产关系
09 未来的社会
在历次技术革命中,一个人、一家企业,甚至一个国家,可以选择的道路只有两条:要么加入浪潮,成为前2% 的人;要么观望徘徊,被淘汰。
智能化社会
精细化社会
无隐私社会
丢掉工作的社会
争当2% 的人
大企业未必靠得住
参考文献
作者介绍:
作者简介
吴军博士,硅谷投资人,丰元资本创始合伙人,计算机科学家。
先后毕业于清华大学和美国约翰·霍普金斯大学(博士),是著名自然语言处理和搜索专家。在美国两家风险投资基金(中国世纪基金和ZPark风险基金)分别担任董事和顾问,是约翰·霍普金斯大学工学院董事会董事,及该校国际事务委员会的顾问。他曾经是国家重大专项“新一代搜索引擎和浏览器”项目的总负责人。从2012年起任职工业和信息化部的专家和顾问。
出版社信息:
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原文赏析:
大量数据的使用,最大的意义在于它能让计算机完成一些过去只有人类才能做的事情,这最终将带来一场智能革命。
让一台机器和一个人坐在幕后,让一个裁判同时与幕后的人和机器进行交流,如果这个裁判无法判断自己交流的对象是人还是机器,这就说明这台机器有了和人同等的智能。这种方法被后人称为图灵测试。
机器智能最重要的是能够解决人脑所能解决的问题,而不在于是否需要采用和人一样的方法。
到了20世纪70年代,人类开始尝试机器智能的另一条发展道路,即采用数据驱动和超级计算的方法。
</数据驱动的方法从20世纪70年代开始起步,在八九十年代得到缓慢但稳步的发展。进入21世纪后,由于互联网的出现,使得可用的数据量剧增,数据驱动方法的优势越来越明显,最终完成了从量变到质变的飞跃。如今很多需要类似人类智能才能做到的事情,计算机已经可以胜任了,这得益于数据量的增加。
全世界各个领域数据不断的向外扩展,渐渐形成了另外一个特点,那就是很多数据开始出现交叉,各个维度的数据从点和线渐渐连成了网,或者说,数据之间的关联性极大地增强,在这样的背景下,就出现了大数据。
大数据是一种思维方式的转变。在有大数据之前,计算机并不擅长解决需要人类智能来解决的问题,但是今天这些问题换个思路就可以解决了,其核心就是变智能问题为数据问题。当数据量足够大以后,很多智能问题就可以转化为数据处理的问题了。
我们对大数据的认识不应该只停留在统计、改进产品和销售,或者提供决策的支持上,而应该看到它(和摩尔定律、数学模型一起)导致了机器智能的产生。
其它内容:
书籍介绍
人工智能迅猛发展,对社会和商业的影响日益深刻。我们在过去被认为非常难以解决的问题,会因为大数据和机器智能的使用而迎刃而解,比如自动驾驶、语音识别甚至解决癌症个性化治疗的难题。同时,机器智能还会颠覆现有商业模式,很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代。
在《智能时代》(第一版)畅销百万册后,吴军博士对内容进行了超过60%篇幅的增补,力图全景呈现机器智能的原理和发展历程,以及它们对未来产业和社会的影响。尤其是关于IoT 、5G 通信的发展,以及区块链与机器智能的紧密结合,进行了深度阐述。
网站评分
书籍多样性:9分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:4分
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书籍清晰度:4分
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:7分
主题深度:4分
文字风格:8分
语言运用:7分
文笔流畅:8分
思想传递:5分
知识深度:3分
知识广度:9分
实用性:4分
章节划分:3分
结构布局:8分
新颖与独特:6分
情感共鸣:4分
引人入胜:8分
现实相关:8分
沉浸感:8分
事实准确性:4分
文化贡献:8分