智能时代：5G、IoT构建超级智能新机遇：：
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作者吴军著
出版社中信出版集团股份有限公司
ISBN9787521716696
出版时间2019-07
装帧平装
开本其他
定价129元
货号9782607
上书时间2024-07-17
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作者简介
吴军，学者，投资人，人工智能、语音识别和互联网搜索专家。毕业于清华大学和美国约翰·霍普金斯大学，现任丰元资本创始合伙人、上海交通大学客座教授、约翰·霍普金斯大学工学院董事等职。 吴军博士曾作为资深研究员和副总裁分别任职于Google公司和腾讯公司。在Google公司，他和同事一同开创了搜索反作弊研究领域，成立了中、日、韩文产品部门，设计了Google中、日、韩文搜索算法，领导了Google自然语言处理和自动问答等研究型项目，拥有近20项美国发明。在腾讯公司，他负责了搜索、搜索广告和街景地图等项目。作为风险投资人，他成功地投资了150家硅谷和中国的高科技企业。吴军博士对科技产业有深入的研究，是当今硅谷地区解读IT产业最非常不错的专家。 吴军博士著有《数学之美》《大学之路》《文明之光》《智能时代》《见识》《态度》和《优选科技通史》等多部畅销书，并多次获得包括文津奖、中国好书奖、中华很好出版物在内的图书大奖。
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迈向不错智能
未来的社会将是一台不错智能的有机体。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。区块链也是这个不错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
不错智能时代
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
内容摘要
在很多人的印象中，数据就是数字，或者必须是由数字构成的。其实不然，数据的范畴比数字要大得多。互联网上的任何内容，比如文字、图片和视频是数据；医院里包括医学影像在内的所有档案是数据；公司和工厂里的各种设计图纸是数据；出土文物上的文字、图示，甚至它们的尺寸、材料，都是数据；甚至宇宙在形成过程中也留下了许多数据，比如宇宙中的基本粒子数量。虽然数据本身是客观存在的，但是它的范畴是随着文明的进程不断变化和扩大的。 数据、信息和知识 在计算机出现之前，一般书籍上的文字内容并不被看成是数据，而今天，这种以语言和文字形式存在的内容是全世界各种信息处理中最重要的数据，也是全世界通信领域和信息科技产业的核心数据——包括我们的信件、电话和电子邮件内容，电视和广播节目，互联网网页，以及各种社交产品中由用户产生的内容（user generatedcontent，简称UGC）。这些数据的共同特点是以语音和文字为载体。因此，研究人员为了更好地研究和处理它们，还建立了专门针对语音和文字的数据库，即所谓的语料库（Corpus）。在语料库中，数据主要是语音和文字的内容，反而没有多少数字的内容。 将数据的外延再扩大，那些医学影像资料、工业中的各种设计图纸都可以被划分为数据，事实上，它们已经是今天大数据处理的对象了。我们人类的活动本身，也可以被看成是一种特殊的数据，比如我们玩游戏的行为，我们的社会关系，我们每天的活动，等等。可以想象，我们的下一代所谈论的数据，一定比今天的范围更广泛。可以说，数据是文明的基石，人类对它的认识也反映了文明的程度。 人们在谈论数据时，常常把它和信息的概念混同起来，比如在谈论数据处理和信息处理时，其实人们想要表达的意思相差不大。然而严格地讲，数据和信息虽然有相通之处，但还是不同的。 信息是关于世界、人和事的描述，它比数据来得抽象。信息既可以是我们人类创造的，比如两个人的语音通话记录，也可以是天然存在的客观事实，比如地球的面积和质量。不过信息有时藏在事物的背后，需要挖掘和测量才能得到，比如宇宙大爆炸时留下的证据——3K背景辐射、物理学定律中的参数、日月星辰运行的周期等。在西方很多物理学家看来，上帝在创造宇宙时，将很多信息埋藏在了黑暗之中，他们的工作就是找到这些信息，并且用数据把它们描述清楚。因此，在这种前提下，将信息和数据混为一谈倒也无害。 不过，数据和信息还是稍有不同。虽然数据优选的作用在于承载信息，但是并非所有的数据都承载了有意义的信息。数据本身是人造物，因此它们可以被随意制造，甚至可以被伪造。没有信息的数据通常没有太大意义，人们也不太关心，因此这些数据不是本书想要讨论的重点。伪造出的数据则有副作用，比如我在《数学之美》中不断提到的为了优化网页搜索排名而人为制造出来的各种作弊数据。另外，我们还需要强调，那些有用的数据、毫无意义的数据和伪造的数据常常是混在一起的，后面两种数据无疑会干扰我们从数据中获取有用的信息。因此，如何处理数据，过滤掉没有用的噪声和删除有害的数据，从而获取数据背后的信息，就成为一门技术甚至是一种艺术。只有善用数据，我们才能够得到意想不到的惊喜，即数据背后的信息。我们不妨看一个如何通过数据得到信息的例子（见图1—2）。 P5-8
精彩内容
人工智能迅猛发展，对社会和商业的影响日益深刻。我们在过去被认为很好难以解决的问题，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靠前的高度，人类将步入不错智能时代。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。
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