智能时代好书读后感整理(6)

机器智能与大数据
机器智能到底是什么样的?根据电子计算机奠基人阿兰·图灵在1950年提出的判别方法：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的交流对象是人还是机器，就说明这台机器有了和人同等的智能。计算机科学家们认为，计算机能够实现语音识别、机器翻译、文本的自动摘要或者写作、战胜人类的国际象棋冠军或者自动回答问题中的一项，即可认为它具有了图灵所说的那种智能。现在，计算机已经能完成上述任务，而且效果超出了大部分人的预期。其中实现人工智能的途径并不是使得“机器在像我们那样思考”，而是20世纪70年代工业界采用数据驱动和超级计算的方法，使得机器智能有了突破性的进展。
数据驱动的实现仰仗大数据的获取与利用，那么什么是大数据呢?根据百度百科定义，数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，适用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据不仅仅是数字，也包括图像、声音等等。大数据则具有体量大、多维度、完备性、及时性等特点。量变引起质变，大数据带来了思维转变，将原先的智能问题转化为了数据问题。
机械思维与大数据思维
世界变化的规律是确定的;因其具有确定性，规律性可以被认知和用简单的公式或者语言描述清楚;这些规律可以被反复验证，可以应用到未知领域指导实践。这就是后人总结牛顿的方法概括的机械思维，正是这一思维指导产生了工业革命。直到今天我们可以发现这种思维存在很大的局限性，世界存在较大的"不确定性和不可知性。但并不是完全没有规律可循，可以使用概率模型来描述。在此基础上克劳迪·香农提出了信息论，信息量的度量等于不确定性的多少，我们对某件事不了解，则需要大量信息;反之，则不需要太多。
技术的进步，使得大数据时代到来，大数据的重要特征现在发挥了突出的作用。承认世界的不确定性，使用数据中包含的信息帮助我们消减不确定性，找到解决问题的新方法;某些情况下寻找数据间的相关性而不是遵循因果关系，帮助我们直达目的，这就是大数据思维。它是对机械思维的补充，可以更加快速的适应时代的发展。