精装 智能时代 吴军 9787508663814 中信出版社 下载 网盘 kindle mobi 115盘 pdf pdb rtf

大数据和机器智能的出现，对我们的技术发展、商业和社会都会产生重大的影响。作者吴军在《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中指出，首先，我们在过去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，比如解决癌症个性化治疗的难题。同时，大数据和机器智能还会彻底改变未来的商业模式，很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，同时改变原有的商业模式。大数据和机器智能对于未来社会的影响是全方位的。

第一章 数据—人类建造文明的基石

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。

现象、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

第二章 大数据和机器智能

在有大数据之前，计算机并不擅长于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：统计+数据

数据创造奇迹：量变到质变

大数据的特征

变智能问题为数据问题

第三章 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，帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据思维的核心。

思维方式决定科学成就：从欧几里得、托勒密到牛顿

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

大数据的本质

从因果关系到强相关关系

数据公司Google

第四章 大数据与商业

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。

从大数据中找规律

巨大的商业利好：相关性、时效性和个性化的重要性

大数据商业的共同点—尽在数据流中

把控每一个细节

重新认识穷举法—完备性带来的结果

从历史经验看大数据的作用

技术改变商业模式

加（+）大数据缔造新产业

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。

技术的拐点

数据收集：看似简单的难题

数据存储的压力和数据表示的难题

并行计算和实时处理：并非增加机器那么简单

数据挖掘：机器智能的关键

数据安全的技术

保护隐私：靠大数据长期挣钱的必要条件

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、体育业、医疗、律师，甚至编辑记者行业都将迎来崭新形态，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。

未来的农业

未来的体育

未来的制造业

未来的医疗

未来的律师业

未来的记者和编辑

第七章 智能革命和未来社会

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：要么加入智能浪潮，成为前2%的人，要么观望徘徊，被淘汰。

智能化社会

精细化的社会

无隐私的社会

机器抢掉人的饭碗

争当2%的人

后 记

参考文献

吴军，博士，与2002年加入谷歌公司，2010年加盟腾讯公司，出任负责搜索和搜索广告的副总裁。2012-2014年回到谷歌，领导计算机自动问答项目。2014年，他在硅谷创办了丰元资本风险投资公司。他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，也是约翰霍普金斯大学工商学院董事会董事，以及该校国际事务委员会的顾问。

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读地址：精装 智能时代 吴军 9787508663814 中信出版社在线阅读

在线听书地址：精装 智能时代 吴军 9787508663814 中信出版社在线收听

在线购买地址：精装 智能时代 吴军 9787508663814 中信出版社在线购买

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。

书籍介绍

大数据和机器智能的出现，对我们的技术发展、商业和社会都会产生重大的影响。作者吴军在《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中指出，首先，我们在过去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，比如解决癌症个性化治疗的难题。同时，大数据和机器智能还会彻底改变未来的商业模式，很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，同时改变原有的商业模式。大数据和机器智能对于未来社会的影响是全方位的。