论新时代读后感本书提到的智能，指的是机器像人一样有听说读写和思考的能力。虽然书名叫《智能时代》，但书中介绍的机器智能，基本特指采用数据驱动和超级计算的新方法，建立在大数据基础上的机器智能，与之前机器采用与人一样的方法来思考的思路是相对立的，所以我觉得书名叫《大数据时代》更合适。何为大数据呢。书中用统计学的例子，很好地解释这个概念。过去，获得信息的一种重要方法是数理统计，即抽取有代表性的样本，收集样本数据，然后分析和总结出一些规律。但统计学的数据采集环节是有随机性的，也是有误差的。一旦使用了不具有代表性的数据，得到的结论可能要坑死人。而样本具不具有代表性，是不是考虑到了各种不同观点和状况，有时统计者自己也很难判断。而现在，拜科技发展所赐，过去被看做笨办法的穷举法变得可行了。因为数据的采集和记录无时无刻不在发生，小到手机、摄像头、水表电表，大到电脑、冰箱、汽车，每个人身边都遍布着无数传感器和微电脑，将大部分的个人活动信息上传到互联网，由无数联网计算机进行计算和处理，得出结论。这样的方法与过去相比，最大的不同点就是不再需要判断被处理的样本是否有代表性，因为样本集等于全集。也正是因为收集的数据太多了，多到已经囊括所有样本，不需要抽样了，所以叫大数据。大数据带来的革命，表面上看是机器智能大发展，但在解决机器智能问题的过程中，其实暗藏了深层次的思维方式革命。既然是思维革命，先要了解革命前的思维机械思维。机械思维的实质是因果关系，过去三个多世纪，整个科学的大厦就是通过因果逻辑构建起来的。可以说，机械思维在人类发展史上起到了不可磨灭的贡献。从认识论的角度，机械思维建立在可知论基础上，指出世界是可知的、可预测的，凡事都有明确的因果关系，可以用简第1页共6页单的公式或者语言描述清楚，而且这些规律放之四海而皆准，可以应用到各种未知领域指导实践。人生来就有寻找因果关系的喜好。一旦弄清事物的规律和本质，就有稳定感、掌控感;找不到原因，则好比热锅上的蚂蚁，心里不踏实。没有因果逻辑就没有现代科学。因果逻辑无疑是人类的优点，但也有一些局限性。第一种局限性来自人的主观性。世界纷繁复杂，尤其是社会科学以人类活动为研究对象，更是千变万化。你发现了一些现象，找到了因果关系，但你认为的因果关系不一定就是真正的因果关系。股市短期波动就是一个典型例子。每天一收盘，都会有一大堆证券分析师去分析当天上涨或下跌的理由，无论是上涨还是下跌总能找到理由，但这些理由大多数不具有典型性，下一次再遇到不一定是同样的结果，而且根据这些理由去预测未来的行情大抵也是一半正确一半错误，说了跟没说一样。第二种局限性来自客观世界本身。人类的认识能力是无限的，但世界上总是有尚未认识的事物，总是有暂时没找到因果关系的事物。如果非要先找到因果关系，再进行应用，难免影响人类发展的效率。而大数据思维，就是致力于解决第二种局限性的思维方法。不知道事物的原因，但又想发展，怎么办呢。利用现有数据，直接观察现象与现象之间的强关联性，先把这种强关联性投入应用，再慢慢反推原因。书中列举了几个很有意思的广告。在电影租赁和收看视频的网站上，放上零食广告;在女装网站上，放男装广告;在咖啡论坛和销售网站上，放信用卡和房贷广告;在电脑硬件论坛上，放快餐广告。这些广告取得了很好的效果，很多人是想不到的，但都是根据大量数据统计作为基础的，是从已有现实中挖掘的规律。有的能够想到合理解释，比如人在看视频的时候有吃零食的习惯，但也有些完全让人摸不着头脑，比如把咖啡和信用卡或房贷联系起来。第2页共6页由于大数据技术的出现，现代人有了一种新的思维方法强相关性，即从大量数据中直接找答案，从而解决暂时找不到因果关系、又不影响发展效率的问题。不过，有了新的思维方式，并不意味着要抛弃旧的。大数据思维和机械思维并不矛盾。如果能找到因果关系，依然是最好的结果。大数据思维更多时候是机械思维的补充，某种程度上，也有分工合作的意义：机械思维擅长解决通用性问题和简单问题，大数据思维由于其全面性，擅长解决个性化问题和...
