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作 者:吳軍 著
定 價:129
出 版 社:中信出版社
出版日期:2020年05月01日
頁 數:490
裝 幀:平裝
ISBN:9787521716696
●推薦序一大數據與機器智能催生智能時代 /邬賀銓
推薦序二智能時代,未來已來 /李善友
自序人類的勝利
上卷
第一篇:人工智能的支柱
01一切從數據開始
如果我們把資本和機械動能作為大航海時代以來全球近代化的推動力,那麼數據則是我們正在經歷的智能革命的核心動力。要了解人工智能,就要從數據說起。
數據、信息和知識
數據的作用:文明的基石
相關性:使用數據的鑰匙
統計學:點石成金的魔棒
數學模型:數據驅動方法的基礎
02大數據和機器智能
如同飛機不是飛得更高的鳥兒一樣,人工智能也並不是更聰明的人。在大數據出現之前,計算機並不擅長解決需要人類智能的問題,但是今天這些問題換個思路就可以解決了,其核心就是變智能問題為數據問題。由此,全世界開始了新的一輪技術革命——智能革命。
什麼是機器智能
鳥飛派:人工智能1.0
另闢蹊徑的數據驅動
數據從量變到質變
大數據的特征
變智能問題為數據問題
03深度學習與摩爾定律
讓計算機能夠產生智能的三個要素是數據、數學模型和硬件基礎,所以有了海量數據,就需要解決如何建立數學模型和硬件基礎是否可以承載的問題。這就不得不講講今天大熱的深度學習,以及在過去半個多世紀裡,讓計算機處理器的性能增長了上億倍的摩爾定律。
什麼是機器學習
深度學習與谷歌大腦
摩爾定律的饋贈
第二篇:思維的革命和商業的變革
04思維的革命
在無法確定因果關繫時,數據為我們提供了解決問題的新方法,數據中所包含的信息可以幫助我們消除不確定性,而數據之間的相關性在某種程度上可以取代原來的因果關繫,幫助我們得到想知道的答案,這便是大數據思維的核心。
思維方式決定科學成就
工業革命:機械思維的結果
世界的不確定性
熵:一種新的世界觀
用大數據消除不確定性
從因果關繫到強相關關繫
數據公司谷歌
05大數據思維與商業
今天,大部分人工智能的應用,采用的都是谷歌開源的代碼。在未來我們可以看到,大數據和機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使用。而大家要做的事情,就是思考如何利用大數據和智能工具,解決好自己的實際問題。
利用大數據從亂像中找規律
相關性、時效性和個性化
被出讓的決策權
商業的底層盡在數據流中
把控每一個細節
重新認識窮舉法
從歷史看技術與產業
技術改變商業模式
“+大數據”締造新產業
第三篇:智能技術的挑戰與機遇
06技術的挑戰
大數據和傳統的數據方法是不同的,使用好大數據對相應的技術提出了新的挑戰。人工智能目前的成就主要來自大數據、硬件性能和算法(數學模型)的平衡。當數據量還在激增,摩爾定律快要遇到瓶頸時,便到了我們必須迎接挑戰的時候。而當新的需求出現時,又會遇到原先想不到的技術挑戰。
技術的拐點
數據的產生
數據的存儲
數據的傳輸
數據的處理
數據的收集和選取
數據的壓縮和表示
並行計算和實時處理
機器學習的解釋和評估
數據安全
保護隱私
07邁向超級智能
未來的社會將是一臺超級智能的有機體。如果我們把它對應於人,那麼人工智能是大腦,IoT是神經繫統。IoT中數量巨大的傳感器和設備扮演著眾多感官細胞的角色,而正在發展起來的5G移動通信網絡則相當於周圍神經。區塊鏈也是這個超級智能有機體不可或缺的部分,它扮演著承載生物信號的角色。
“移動互聯網+傳感器”催生IoT
IoT是第三代互聯網
5G不隻是比4G多1G
區塊鏈≠虛擬貨幣
超級智能時代
第四篇:智能時代與我們
08未來智能化產業
人工智能會在未來改變很多產業格局,一些新的產業會出現,但更多的改變是對現有產業的改造。在未來,那些存在了幾百甚至上千年的產業還會存在,而且會發展得更好。農業、制造業、體育、醫療、法律,甚至編輯記者行業都將迎來嶄新形態。我們不妨把這種變化用如下範式來概括:現有產業+智能技術=新產業。而產業的升級和變遷,會比現在的產業更好地滿足人類的個性化需求,逐漸導致整個社會的升級和變遷。
未來的農業
未來的體育
未來的制造業
未來的商業
未來的醫療
未來的律師業
未來的記者和編輯
未來的生產關繫
09未來的社會
在歷次技術革命中,一個人、一家企業,甚至一個國家,可以選擇的道路隻有兩條:要麼加入浪潮,成為前2%的人;要麼觀望徘徊,被淘汰。
智能化社會
精細化社會
無隱私社會
丟掉工作的社會
爭當2%的人
大企業未必靠得住
參考文獻
人工智能迅猛發展,對社會和商業的影響日益深刻。我們在過去被認為非常難以解決的問題,會因為大數據和機器智能的使用而迎刃而解,比如自動駕駛、語音識別甚至解決癌癥個性化治療的難題。同時,機器智能還會顛覆現有商業模式,很多傳統的行業都將采用智能技術實現升級換代。在《智能時代》(1版)暢銷百萬冊後,吳軍博士對內容進行大幅修訂,力圖全景呈現機器智能的原理和發展歷程,以及它們對未來產業和社會的影響本書一共分為四篇。篇一介紹大數據和機器智能的原理和基礎、機器智能的發展歷程及其關鍵的深度學習技術。篇二介紹大數據和機器智能所帶來的思維革命。篇三介紹智能革命自身的技術挑戰和機遇。篇四介紹智能革命對產業、社會以及對個人所帶來的機會和衝擊。隨著IoT、5G通信的發展,以及區塊鏈與機器智能的緊密結合,整個社會的智能水平將達到靠前的高度,人類將步入超級智能時代。因此,每個人都要未雨綢繆,力爭做控制世界的那2%,而不是被等
吳軍 著
吳軍,學者,投資人,人工智能、語音識別和互聯網搜索專家。畢業於清華大學和美國約翰·霍普金斯大學,資本創始合伙人、上海交通大學客座教授、約翰·霍普金斯大學工學院董事等職。 吳軍博士曾作為資深研究員和副總裁分別任職於Google公司和騰訊公司。在Google公司,他和同事一同開創了搜索反作弊研究領域,成立了中、日、韓文產品部門,設計了Google中、日、韓文搜索算法,領導了Google自然語言處理和自動問答等研究型項目,擁有近20項美國發明專利。在騰訊公司,他負責了搜索、搜索廣告和街景地圖等項目。作為風險投資人,他成功地投資了150家硅谷和中國的高科技企業。吳軍博士對科技產等
在很多人的印像中,數據就是數字,或者必須是由數字構成的。其實不然,數據的範疇比數字要大得多。互聯網上的任何內容,比如文字、圖片和視頻是數據;醫院裡包括醫學影像在內的所有檔案是數據;公司和工廠裡的各種設計圖紙是數據;出土文物上的文字、圖示,甚至它們的尺寸、材料,都是數據;甚至宇宙在形成過程中也留下了許多數據,比如宇宙中的基本粒子數量。雖然數據本身是客觀存在的,但是它的範疇是隨著文明的進程不斷變化和擴大的。 數據、信息和知識 在計算機出現之前,一般書籍上的文字內容並不被看成是數據,而今天,這種以語言和文字形式存在的內容是全世界各種信息處理中最重要的數據,也是全世界通信領域和信息科技產業的核心數據——包括我們的信件、電話和電子郵件內容,電視和廣播節目,互聯網網頁,以及各種社交產品中由用戶產生的內容(user generate等