《智能時代》讀后感

　　讀完某一作品后，大家一定對生活有了新的感悟和看法，讓我們好好寫份讀后感，把你的收獲和感想記錄下來吧。你想好怎么寫讀后感了嗎？下面是小編為大家整理的《智能時代》讀后感，希望對大家有所幫助。

《智能時代》讀后感1

　　1、智能將取代重復的勞動，創(chuàng)意更重要，例如：懂得選煤廠工藝流程，可能比變成控制設備開機順序重要。

　　2、數據足夠時大量的簡單組合比少量精確模型能夠降低成本，從這個角度拖羅密采用大圓套小圓的思維更適合解決問題，因為開普勒的橢圓發(fā)現(xiàn)極具偶然性，而托羅密的.方法更具實操性。例子還用日本光學相機超過德國。另一啟發(fā)做事要延長避短，看著開始按笨方法做事，總比只能著捷徑而不性動要好。

　　3、切比雪夫大數定理

　　4、信息的作用是解決不確定性：

　　5、機械思維：確定性

　　大數據思維：用不確定性看待世界，用信息消除不確定性

　　人工智能取得的成就，不斷把各種智能問題轉化成消除不確定性的問題，然后再找到能夠消除相應不確定性的信息。

　　6、信息的等價性、相關性

　　7、大數據的三個特征：數據量大、多維度、完備性

　　8、大數據思維擺脫因果思維，可以接受解決問題而不用追究原因

　　谷歌：搜索從“遵循因果關系”到“尋找相關性”

　　9、用大數據收集某公司的正常辦事流程和每個操作者的操作習慣，一旦流程有誤或行為習慣沒有記錄，采取措施終止操作。還有日本一種汽車的思路，手機駕駛員的身體信息和操作喜歡，假設有人盜車，相關信息不符，必須輸入密碼。

《智能時代》讀后感2

　　看過《失控》、《必然》、《大數據時代》、《情感機器》、《浪潮之巔》等作品的人，對吳軍博士的這本新書《智能時代》中的觀點一定不會覺得陌生，這些書都在預測未來世界會變成什么樣，我們應該做何準備以便更好地適應這個社會。簡單來說，這些書的核心觀點不外乎下面兩條：

　　1. 世界是變化的，未來是不確定的，“算不準”，“變化中”才是這個世界的本來面目。

　　2.人工智能帶給這世界的影響，將會超過歷史上的兩次工業(yè)革命和以摩爾定律為標準的信息革命的影響�，F(xiàn)有產業(yè)+機器智能，必將左右未來30年所有產業(yè)和全人類命運的方向。

　　凱文·凱利的作品偏重于理論和思考，而吳軍博士的作品偏重于案例和實戰(zhàn)，這本《智能時代》個人認為最受觸動的是第六章和第七章，第六章用實際的案例描述了如何利用大數據和機械智能來升級以往只能依靠人類大腦的'傳統(tǒng)產業(yè)（比如農業(yè)，制造業(yè)，體育，醫(yī)療，法律服務，乃至記者和編輯行業(yè)），第七章則用歷史事實和數據分析明確的指出，每次革命都會給社會帶來巨大的沖擊，需要靠長達半個世紀以上的時間，以犧牲掉一兩代人的幸福為代價才能消化革命帶來的副作用。而在信息革命的副作用還未完全消化完，機械智能革命又飛奔而來，所以這次的打擊必將更為沉重和深遠，只有2%的人能夠從中獲益，其他的98%，面臨的將是被淘汰的可悲命運。

　　圖靈在1950年提出，如果計算機實現(xiàn)了下面幾件事情中的一件，就是擁有了智能。1.語音識別 2.機器翻譯 3.文本的自動摘要和寫作 4.戰(zhàn)勝人類的國際象棋冠軍 5.自動回答問題。僅僅65年的時間，計算機不但超額完成了上述任務，而且機械智能在強大的計算能力的支持下日進千里。

　　那么如何才能擠進那2%呢？如果你本身就是相關行業(yè)或是擁有相關的技術，那就心無雜念的往這條路上狂奔下去吧。而對于大多數不是這個行業(yè)，也沒有相關技術的人怎么辦？只有加入到機器智能的大潮中，轉變思想，勇于嘗試，積極改變，別無他法。

　　那么具體該怎么做呢？看看這本書就知道了，嘿嘿。

《智能時代》讀后感3

　　這本書內容比較淺，基本屬于講故事、走馬觀花的那種。作者文筆、見識、閱歷是很牛，本書沒有體現(xiàn)出來。

　　唯一覺得亮點的地方在于，以前不太知道大數據和人工智能具體關系，這本書簡單地講解了一下。

　　機器智能，傳統(tǒng)上來說是指機器能夠像人一樣思考，去解決問題，而由于人類解決問題并非是在當下的場景下學會解決當下那個場景的問題，有很多時候是應用了其他方面的知識來解決這個問題，所以在遷移能力這方面，機器要學會“人”的思考很難。那么大數據是怎么與機器智能相聯(lián)系的.呢？另一條發(fā)展機器智能的方法，就完全摒棄了“像人思考”這一條路，而是直接對準“解決問題”這一終極目標。比如說翻譯，以前的思路是讓機器理解各種語法，現(xiàn)在則不需要機器去理解語法，而是直接去“學習”十幾萬句用語，用量變來抵達質變。也就是說，當見識過越來越多的用語時，翻譯的準確性也會不斷提高。

《智能時代》讀后感4

　　近日讀完了王漢華、劉興亮及張小平等人合著的一本書《智能爆炸：開啟智人新時代》，心中頗多感想。這是一本講述人工智能的書，從人工智能的過去講到未來，從產品講到產業(yè)，再講到資本和機會，書中論述的內容相當詳實，既有從人類幻想中獲得的啟示，也有對整個人工智能產業(yè)未來走勢的實際思考。

　　人工智能是技術領域少有的，在一個世紀之前就已開始被人暢想，但直到如今才看到一點點實現(xiàn)的可能及商業(yè)價值的項目。60、70年代出生的人雖然大多已在信息時代被甩下，但要論對人工智能的耳聞目濡，實在是并不比現(xiàn)在的.年輕人差，因為一些經典影視作品中表現(xiàn)出的一些奇幻世界，其實就是我們如今理解的人工智能世界，如今這類的影視作品并不比那時候多多少。

　　人類用30年時間實現(xiàn)信息化之后，下一步必然要走向智能化，而智能化之后必然就要進入人工智能時代。這意味著，在將你獲得信息的渠道從報紙轉向PC和手機，且信息隨手可得之后，你的生活方式將在不久的將來被智能化網絡所改變，沒有人的工廠，不需人力的農田，不需鑰匙的住宅，想走就能提前啟動的汽車，回家前就已準備好的洗澡水等等等等。

　　人工智能是智能化的一個升級，意味著會有具備人類思維能力的機器幫你打理一切，將這個社會管理得井井有條。人類創(chuàng)造財富的效率將在人工智能的幫助下變得無比強大，與此同時為此付出的成本將無比之低，貧困會逐漸從地球上消失，連犯罪也可能會成為僅存于書本上的一個名詞。

　　70年代時候的人們對于人工智能只會憧憬，用想象力豐富的藝術表現(xiàn)形式來表達自身對這一事物的看法。而如今的人們不但會想，還會研究抵達人工智能這個彼岸的方式方法，并著手去做�！吨悄鼙�炸：開啟智人新時代》這本書研究更多的正是實現(xiàn)途徑，而非無限暢想。

　　目前整個智能化浪潮正在興起，工業(yè)4.0正是智能化浪潮在人類生產領域提出的一個口號，商業(yè)公司也正從利潤豐厚的信息化產業(yè)轉向智能化，孕育人工智能大爆炸的時機其實已經接近成熟。谷歌和百度開發(fā)的人工大腦，從兩歲智商發(fā)展到八歲智商，看似步伐緩慢，實質是開啟了將人工智能技術進行應用的一條道路。

　　有人說奇點臨近，也就是說人工智能將在未來某個時間點超過人類智商。對這一點當然還不能過度樂觀，運算能力目前是飛速奔馳的階段，IT基礎設施的表現(xiàn)是沒問題的，結構化數據的使用也可以達到高效，但不解決好非結構化數據的應用問題，人工智能自然是無法超越大腦。

　　不過要注意的是，目前或許正是人工智能的起點，這意味著無盡的機會和無比美妙的未來。

《智能時代》讀后感5

　　在閱讀《智能時代》這本書后，我對人工智能和科技的發(fā)展有了更深入的了解。這本書以生動的語言和豐富的實例，展示了智能科技如何改變我們的生活和工作方式，以及它所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。

　　首先，我意識到了智能時代對我們日常生活的影響。隨著人工智能技術的不斷進步，越來越多的設備和工具具備了智能化功能。智能家居、智能出行、智能醫(yī)療等領域的快速發(fā)展，為我們帶來了更便捷、高效的生活體驗。同時，這也意味著我們需要不斷更新自己的知識和技能，以適應這個日新月異的時代。

　　其次，這本書讓我看到了智能科技在工業(yè)和商業(yè)領域的應用前景。通過引入人工智能技術，企業(yè)可以實現(xiàn)自動化生產、智能化管理、精準營銷等目標，從而提高生產效率、降低成本、增強競爭力。這對于傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級和新興產業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展都具有重要的推動作用。

　　不過，智能時代也帶來了一些挑戰(zhàn)和風險。例如，人工智能技術的.普及可能會對就業(yè)產生影響，一些簡單的重復性工作可能會被機器取代。同時，隨著個人信息的數字化和網絡化，數據安全和隱私保護也成為一個重要的問題。因此，在享受智能科技帶來的便利的同時，我們也需要關注這些問題，并采取相應的措施來保護自己的權益。

　　總之，《智能時代》這本書讓我對智能科技的發(fā)展和應用有了更全面的認識。它不僅讓我看到了智能科技所帶來的機遇和挑戰(zhàn)，也提醒我要不斷學習和適應這個時代的變革。我相信這本書對于每一個關注科技發(fā)展的人來說都具有重要的參考價值。

《智能時代》讀后感6

　　本書闡述了有關翻轉課堂的挑戰(zhàn)、可能性以及教師的成功案例，給教師提供了關于翻轉課堂的高效策略和操作方法，其核心觀點是運用翻轉視頻解決基本的課前預習問題，而上課時間則用于解決具有難度提升的分析、應用和創(chuàng)造一類的問題。

　　除此之外，書中還對布魯姆教育目標分類法進行了詳細說明，指出在傳統(tǒng)的課堂中，布魯姆教育目標分類法總是在課堂上完成較低層次的活動，學生則需要在課后依靠自己完成練習題目、項目和論文，進而沿著布魯姆教育目標分類法的階梯完成中高層次的活動。布魯姆教育分類法表明了在翻轉課堂上，較低層次的活動會布置在學生個人的'課后時間完成，因此，學生能夠在課堂上，在有專業(yè)教師指導的情況下進行高階思維能力的培養(yǎng)，我們可以借鑒布魯姆教育目標分類法對翻轉課堂進行更深入的思索。

　　本書是一本了解翻轉課堂的入門書籍，翻轉課堂是一個理想的概念，教師講授不再是課堂的中心，學生需要自主學習，學會自己承擔學習的責任，把控學習的進度，教師則成為教學體系的設計者和學生學習的指導者，這個概念要落地需要有一個長期實踐的過程。

《智能時代》讀后感7

　　20xx年3月15日AlphaGo最終局大比分戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石，帶給世人的震撼與擔心至今仍未消除。人工智能的發(fā)展并未因此停滯，技術的進步一天一個臺階，我們更加直觀的感受到智能時代正撲面而來。《智能時代：大數據與智能革命重新定義未來》則系統(tǒng)的描繪了技術發(fā)展、思維變革為當下和今后帶來的深刻改變。作者吳軍博士曾供職于谷歌和騰訊，參與主導搜索、語言處理等項目研發(fā)，在書中作者不僅用淺顯易懂的語言解釋了技術發(fā)展，更有來自一線的生動事例，讀完本書我們將會對智能時代有一個清晰直觀的了解。

　　機器智能與大數據

　　機器智能到底是什么樣的?根據電子計算機奠基人阿蘭·圖靈在1950年提出的判別方法：讓一臺機器和一個人坐在幕后，讓一個裁判同時與幕后的人和機器進行交流，如果這個裁判無法判斷自己的交流對象是人還是機器，就說明這臺機器有了和人同等的智能。計算機科學家們認為，計算機能夠實現(xiàn)語音識別、機器翻譯、文本的自動摘要或者寫作、戰(zhàn)勝人類的國際象棋冠軍或者自動回答問題中的一項，即可認為它具有了圖靈所說的那種智能�，F(xiàn)在，計算機已經能完成上述任務，而且效果超出了大部分人的預期。其中實現(xiàn)人工智能的途徑并不是使得“機器在像我們那樣思考”，而是20世紀70年代工業(yè)界采用數據驅動和超級計算的方法，使得機器智能有了突破性的進展。

　　數據驅動的實現(xiàn)仰仗大數據的獲取與利用，那么什么是大數據呢?根據百度百科定義，數據是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，適用于表示客觀事物的未經加工的原始素材。數據不僅僅是數字，也包括圖像、聲音等等。大數據則具有體量大、多維度、完備性、及時性等特點。量變引起質變，大數據帶來了思維轉變，將原先的智能問題轉化為了數據問題。

　　機械思維與大數據思維

　　世界變化的規(guī)律是確定的;因其具有確定性，規(guī)律性可以被認知和用簡單的公式或者語言描述清楚;這些規(guī)律可以被反復驗證，可以應用到未知領域指導實踐。這就是后人總結牛頓的方法概括的機械思維，正是這一思維指導產生了工業(yè)革命。直到今天我們可以發(fā)現(xiàn)這種思維存在很大的局限性，世界存在較大的不確定性和不可知性。但并不是完全沒有規(guī)律可循，可以使用概率模型來描述。在此基礎上克勞迪·香農提出了信息論，信息量的度量等于不確定性的多少，我們對某件事不了解，則需要大量信息;反之，則不需要太多。

　　技術的進步，使得大數據時代到來，大數據的重要特征現(xiàn)在發(fā)揮了突出的作用。承認世界的不確定性，使用數據中包含的信息幫助我們消減不確定性，找到解決問題的新方法;某些情況下尋找數據間的相關性而不是遵循因果關系，幫助我們直達目的'，這就是大數據思維。它是對機械思維的補充，可以更加快速的適應時代的發(fā)展。

　　應用與沖突

　　“現(xiàn)有產業(yè)+新技術=新產業(yè)”是歷次重大技術革命沿襲的規(guī)律�？萍歼M步是經濟發(fā)展的驅動力，技術進步成果與工商業(yè)的結合的豐厚產出，又保障了新一輪技術研發(fā)的投入，帶來了良性循環(huán)。電子商務平臺、音樂視頻軟件的針對性推薦就是對大數據時效性的充分利用，無人駕駛汽車則是大數據完備性特點的發(fā)揮，精準度越來越高的天氣預報是采用大數據多維度的結果。。。大數據將在各行各業(yè)運用，產生各種奇妙的反應。書中最令人印象深刻的是大數據在體育行業(yè)的運用，來自硅谷的精英收購了當時NBA最爛的球隊-金州勇士隊，之后勇士隊利用數據制定戰(zhàn)略、根據實時數據及時調整戰(zhàn)術，實現(xiàn)了隊伍的逆襲，勇士隊也被看做NBA里的Google。

　　不論是最近處在風口浪尖的國內電商平臺利用大數據“殺熟”還是Facebook的泄密事件，都暴露出在大數據時代對公民的信息隱私安全的保護是一個刻不容緩的事情。當今情況下，得大數據者得天下，企業(yè)手握大量的數據卻無法保證是否是善意的，同時監(jiān)管缺位，個人對信息安全的重視程度不夠高，也放縱了某些企業(yè)的作為，我們享受大數據帶來的便利，卻不能忽視個人隱私泄露可能帶來的風險。

　　“古人說：茍日新，日日新，又日新。今天，我們站在現(xiàn)實與未來的交匯處，技術日新月異，沖擊無處不在，只有保持不斷學習，不斷開拓思維，才能與這個時代一同前行，擁抱一個嶄新的未來�！�

《智能時代》讀后感8

　　未來的社會，屬于那些具有創(chuàng)意的人，而不屬于掌握某種技能做重復性工作的人。

　　第一章 數據——人類建造文明的基石

　　如果我們把資本和機械動能作為近代化的推動力的話，那么數據將成為下一次技術革命和社會變革的核心動力。

　　現(xiàn)象、數據、信息、知識

　　數據和知識的關系

　　數據的作用——文明的基石

　　人們使用數據的方式

　　數據的作用自古有之，但過去常常被忽視，其原因是：數據量不足；數據和信息之間的關系通常是相關性（而非因果），在缺乏大數據的時代，相關性很難習得。

　　相關性：使用數據的鑰匙

　　統(tǒng)計學：點石成金的魔棒

　　樣本的數量和質量，對推測總體極其重要。在具備大數據能力之前，通過有限樣本去推測總體總是存在偏差。（切比雪夫不等式對偏差做了量化）

　　數學模型：數據驅動方法的基礎

　　數據驅動方法的含義：完美的模型很難尋找，但只要數據量足夠，就可以用若干個簡單的模型去趨近。

　　分段函數的思想：假設完美模型是y=sin x，但人們并不知道。但是如果已知的點足夠多，人們可以觀察到，當x在（0，π）之間時，y和-（x-π/2）+1有點像，當x在（π，2π）之間時，y和（x-3π/2）-1有點像，可能就可以大致推測出將來的趨勢。（這兩個函數誤差還是非常大的，但如果數據極大豐富，可以繼續(xù)把區(qū)間分割小一點，歸納出來的各段函數的解釋力就越強，各段拼湊起來有可能接近真相。）

　　y=sin x

　　數據驅動方法最大的優(yōu)勢在于，它可以在最大程度上得益于計算機技術的進步。相比之下，其他方法的改進需要理論的突破，周期非常長。（暴力拆解）

　　數據驅動方法是大數據的基礎，也是智能革命的核心，更是一種新的思維方式。

　　人類應對不確定性的'方法是“培養(yǎng)隨機應變的能力”，而機器的方法是窮舉所有可能的情形。

　　第二章 大數據和機器智能

　　在有大數據之前，計算機并不擅長解決智能問題，但今天可以變智能問題為數據問題。由此，全世界開始了新一輪的技術革命——智能革命。

　　1956年，香農、明斯基等人提出人工智能概念。

　　什么是機器智能？

　　圖靈測試：讓一臺機器和一個人坐在幕后，讓一個裁判同時與幕后的人和機器進行交流，如果這個裁判無法判斷自己交流的對象是人還是機器，就說明這臺機器擁有了智能。

　　人工智能的探索路徑

　　鳥飛派：人工智能1.0

　　仿生學的思想：首先了解人類是如何產生智能的，然后讓計算機按照人的思路去做。1968年明斯基指出，鳥飛派研究方法無法讓計算機獲得智能。（比如語言翻譯，給計算機定義一堆的語法規(guī)則）

　　明斯基：人工智能奠基人

　　另辟蹊徑：數據驅動方法

　　到了20世紀70年代，人們開始探索機器智能的另一條道路，即采用數據和超級計算的方法：機器不擅長邏輯推理，但是在死記硬背方面比人強，只要有價值的數據足夠多，它就能找到其中的對應關系。而且隨著數據的增加，系統(tǒng)會越來越好用。

　　在八九十年代，數據驅動方法得到緩慢在穩(wěn)定的發(fā)展。

　　數據創(chuàng)造奇跡：量變到質變

　　20xx年是大數據元年，因為之前在機器翻譯領域從來沒有技術積累的google，以巨大優(yōu)勢打敗了全世界所有機器翻譯研究團隊。google的方法其實沒有創(chuàng)新，但是使用的數據量遠超其他團隊。

　　進入21世紀后，由于互聯(lián)網的出現(xiàn)，使可用的數據量劇增，數據驅動方法的優(yōu)勢越來越明顯，成為主流。

　　大數據的特征：體量大+多維度+完備性

　　大數據使窮舉法這樣的“笨方法”，有了用武之地。

　　大數據可以克服傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的缺點：設計問卷可能有主管偏差、選取樣本可能不隨機、受眾因為知道在測試可能說謊、半人工統(tǒng)計數據。

　　大數據的科學基礎是信息論，其本質是利用信息消除不確定性。

《智能時代》讀后感9

　　從底層邏輯來揭示智能革命的來臨。

　　人類對環(huán)境的觀察而積累下來的經驗促進了文明發(fā)展，這些經驗、文字、現(xiàn)象代表的數據是人類智能—智慧與能力—不斷前行的.基石。

　　大數據是機器智能的來源，要求具有多維度、完備性、時效性。大數據的出現(xiàn)，產生了一種不同于機械思維的新的大數據思維。不關注因果關系，而關注數據之間的強相關關系。即從大量的數據中直接找答案，即使不知道原因。

　　在技術上數據來源、儲存技術、傳輸能力、處理能力已經帶動了大數據的興起，但仍面臨著挑戰(zhàn)。數據安全與數據隱私也是智能時代所要面臨的重大挑戰(zhàn)。

　　大數據及智能化在一些領域已經廣泛應用起來，比如智能電表捕捉毒販、以色列的灌溉系統(tǒng)、TESLA智能制造，醫(yī)學診斷、基因技術等等。

　　如同前兩次工業(yè)革命，智能革命也會帶來社會的強烈動蕩，勞動力面臨著淘汰與再分配，這個時間可能會持續(xù)半個世紀。所以，正如封面頂部所書，我們要么加入智能革命控制未來，要么就被淘汰。

　　這不是一本面向技術人員的書，而是從底層邏輯來揭示智能革命的來臨。吳軍博士清晰的邏輯、豐富而簡單的例子、加上類比的歷史事件使得這本書易讀、易懂。

《智能時代》讀后感10

　　人工智能是未來XX年可期有大發(fā)展的領域，也是我們從事數據行業(yè)的職業(yè)愿景。看我這本書，更加堅定這是一個可期，有意思的方向。

　　基本思路

　　經典思路：目前在做數據分析時，采用的是傳統(tǒng)的`邏輯推理的分析的思路。先提出問題，再通過嚴謹的邏輯推理進行驗證，解釋商業(yè)問題。

　　新思路

　　嘗試使用相關性進行數據挖掘分析；就是數據挖掘的一些技術，比如聚類、決策樹、隨機森林等高級統(tǒng)計模型。這種思路做出的東西，一般而言是技術門檻較高、解決經典思路無法解答的問題，也符合當前流行的大數據思維、人工智能思維。新思路的處理問題邏輯，先有相關性分析，找出導致問題的相關性因素，然后再解釋背后的商業(yè)邏輯。

　　適用范圍

　　符合人腦的思維模式，由A —>B —> C的邏輯順序。在解決小而美的獨立case時，效率高。比如，“為什么今天某個頁面的轉化率突然升高啦”這類的問題，通過邏輯推理，一步一步下鉆，可以很快定位原因。

　　新思路：這是AlphaGo下圍棋是采用的思路，決策next move是因為next move對最終贏得棋局概率最高。這是一種結果導向的思維，將智能問題變成了數據問題。AlphaGo不需要知道如何布局，只關注每一次的落子都在提高最終勝利的概率。這種思路可以解決目標明確且影響因素眾多的決策問題。

《智能時代》讀后感11

　　在閱讀杰瑞卡普蘭的《人工智能時代》之后，我深深被書中對人工智能在社會、經濟和職業(yè)領域的廣泛應用所震撼。卡普蘭預測了人工智能將如何改變我們的生活和工作，揭示了人工智能技術的現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢，也為我們當前的信息技術教學提供了深刻的思考和實用的建議。

　　我對卡普蘭的'觀點深表贊同。在教育領域，我們已經看到了人工智能的廣泛應用。例如，在線教育平臺為學生提供了豐富的學習資源，同時人工智能驅動的適應性學習技術可以根據學生的學習進度和需求，提供個性化的學習體驗。然而，隨著人工智能的普及，傳統(tǒng)的教師角色和職業(yè)路徑也正面臨著挑戰(zhàn)，教師終將要從知識傳授者轉變?yōu)楦�加注重學生個體發(fā)展和情感溝通的教育育人者，轉變?yōu)榫邆浼夹g能力和創(chuàng)新能力的學習者，轉變?yōu)樽鹬貙W生個體差異的指導者。

　　卡普蘭的另一項重要觀點是，盡管人工智能會帶來一些負面影響，但它也將推動人類創(chuàng)新和適應新的技能需求。我認為，這將對信息技術教育產生深遠影響。在未來的社會中，人們對計算機科學和數據素養(yǎng)的需求將大幅增加。因此，我們需要更新教育內容，以培養(yǎng)學生在人工智能時代中的生存能力和創(chuàng)新精神。

　　書中還提到了“人類與機器的協(xié)作”概念，這也是卡普蘭倡導的觀點。他認為，人工智能并非要取代人類，而是要成為人類的有益補充。這種觀點讓我深感啟發(fā)，在信息技術日新月異的今天，我們需要的不是讓學生恐懼或逃避新技術，而是教會他們如何利用這些工具，提高自己的學習和工作效率。例如，我們可以引導學生使用人工智能工具進行自主學習，這將極大地提高學生的學習效率和自主學習能力。此外，卡普蘭在書中提到了很多現(xiàn)實生活中的例子，這些都是我們在教學中可以引用和借鑒的寶貴資源。例如，他提到了人工智能在醫(yī)療領域的應用，這就可以作為我們教授學生人工智能技術的一個實際案例。通過這樣的教學方式，學生不僅能夠了解人工智能的理論知識，還能了解到這些技術在現(xiàn)實生活中的應用，從而更好地理解和掌握這些知識。

《智能時代》讀后感12

　　第一次讀《智能時代》，是通過朋友的豆瓣閱讀邀請碼下載到手機上看的。起先并沒有太認真閱讀，只是在下班路上隨手翻幾頁，以為這就是寫現(xiàn)在比較熱門的關于智能設備或者智能生活方式的乏善可陳的書，畢竟書名”智能時代“給我第一印象就是如此。實際讀的時候才發(fā)現(xiàn)，這是一本講人的智能和計算機能否產生類似智能的書。書的原名是《on Intelligence》，本意是關于智能的討論，翻譯書名《智能時代》和副標題不是很切題，會給人錯誤的第一印象。

　　拋開書名不說，《智能時代》是我?guī)啄陜茸x過最好的書之一，作者——杰夫霍金斯的文筆很簡潔，這本書翻譯的水平也很高，文中很客觀和批判性地描述了智能和人工智能研究，并闡述了作者自己對智能的理解。本書一推出就獲得兩個諾貝爾獎得主及專業(yè)領域人士的大力推薦，考慮到霍金斯本人是企業(yè)家而不是職業(yè)科學家這一點，是十分罕見的。

　　我從小經常思考關于智能的問題，這本書能解答我很多疑惑，讀書時那種開悟的感覺只能用醍醐灌頂來形容。還記得初一的某天下課回家，我騎著自行車，突然產生了一個疑問——我的手是怎么掌把的，我沒有有意識地控制哪根手指放哪個位置啊？然后我撞了汽車。如果你和我一樣，曾經思考過這類問題，那么本書絕對是你的菜。

　　霍金斯在書中首先回顧了當今人工智能研究的歷程以及自己探索的經歷，客觀批判了"智能行為派"，他認為智能是系統(tǒng)的內在屬性，和外在表現(xiàn)無關。比如一個人在靜靜思考的時候，雖然沒有表現(xiàn)出任何行為，他也是有智能的。退一步來講，假使通過行為來判斷是否有智能，當下的計算機也不合格。計算機要能識別圖片，必須設計一套視覺識別算法，計算灰度、色階、輪廓等；識別語音要設計語言算法，計算聲波頻率、音調、匹配語義等。圖片算法和聲音算法之間沒有任何關聯(lián)，從術語到計算過程完全不同。

　　但是對于大腦來說，聲音和圖像在大腦中的處理過程很類似，只是接受刺激的感官不同。把實驗動物幼崽的視覺神經接到本來應該發(fā)育聽覺的位置，這些動物都能發(fā)育出正常的視覺——而如果把計算機的攝像頭接到話筒上，結果可想而之。作者并非在否定算法本身，無疑，大腦也有自己的算法，這個算法是高度抽象的，能根據信號輸入的不同發(fā)展出相應的知覺。相比之下，計算機算法毫無變通的可能性。從這兩點出發(fā)，作者認為以往的計算機智能研究是一條死路。

　　那么智能應該是什么樣的？霍金斯從日常生活出發(fā)，通過對學習、記憶、回想等等行為的分解，結合腦部神經結構，提出了產生智能的"記憶——預測"框架。整個推斷過程非常精彩，在此就不劇透了，以免破壞了閱讀樂趣。

　　這個系統(tǒng)的核心在于"恒定表征"這樣一個概念，霍金斯認為人類（或海豚猴子等其他動物）之所以能認知世界，依賴于對事物高度抽象的能力。這種抽象能力，不是指刻意訓練的邏輯思維能力，而是智慧生物由大腦結構決定的固有能力。舉個例子：當我看到我家的小狗，我能意識到它在附近；當我聽到它熟悉的叫聲，我也能意識到它在附近；甚至當我只是看到它掉在沙發(fā)上的毛，都能推斷出它肯定爬上過沙發(fā)。

　　我并不一定直接看到它，是如何判斷它是否在附近呢？這就表明我的大腦有關于這只狗的"恒定表征"，不以我觀測的方式轉移。我認識我家的狗，無論它是蹲著還是趴著還是把腦袋藏在沙發(fā)下面，我都能意識到它的獨特存在。"恒定表征"也就是人們常說的"理解"某個事物，對于計算機來說，目前的技術只能按部就班地計算，沒有理解的產生，更無所謂智能。

　　恒定表征這個概念并非是霍金斯的原創(chuàng)，很多哲學家和科學家都有過類似的思想。比如大哲學家康德曾論證：人的心智擁有空間和時間的形式，獨立于經驗�？档路Q這些形式為直覺，它們是純粹先天的知識方式，不依據經驗和思想，這使理解現(xiàn)實成為可能。比如沒有人見過完美的圓形，但不妨礙人理解正圓這個概念，因為空間的形式是先天的，是人的物理形態(tài)決定的。霍金斯的“恒定表征”，就是先天知識（人或者計算機物理結構所決定的）加上后天經驗的'產物。在我看來，計算機對時間和空間都沒有先天的知識，如果計算機對什么有先天概念的話，那只能是頻率。

　　不過，計算機并非不能產生智能，只是現(xiàn)在的科技水平不夠。最初計算機的設計就是用于處理專項任務，而生命的演化是為了適應各種各樣的自然環(huán)境，人和計算機"硬件"的不同，體現(xiàn)了自然演化和人工制造的區(qū)別。產生人類智慧的大腦，對于現(xiàn)在的技術水平來說，的確很難復制（就算能復制，消耗的電量是相當驚人的），并非說大腦具有什么獨特的"精神"層面的東西，是計算機無法模擬的。我相信在科學家們提取出大腦的"算法"之后，人工智能的產生是必然的，十年、二十年內都有可能。

　　想象一下吧，具有人類智慧的計算機，不僅計算速度快，還能接上定制的感官，不僅有視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺，它還能具有感受磁場的"磁覺"（就像一些魚），感受整個森林火災可能性的"安全感"，甚至感受股市變化的"發(fā)財直覺"（有些人聲稱自己就有，比如我媽）應用的可能性是無限多的。這也是小伙伴們改變命運，找到下一個藍海的機會��！至于我呢，現(xiàn)在就開始著手創(chuàng)辦全球第一家”人工智能幼兒早教機構“，并非人工智能來教育人類小孩哦，而是我來教育人工智能小孩……

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