《智能時代》讀后感

20xx年3月15日AlphaGo最終局大比分戰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》則系統的描繪了技術發展、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，在書中作者不僅用淺顯易懂的語言解釋了技術發展，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，計算機能夠實現語音識別、機器翻譯、文本的自動摘要或者寫作、戰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。現在，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

世界變化的規律是確定的;因其具有確定性，規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革命。直到今天我們可以發現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在發揮了突出的作用。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展。

應用與沖突

“現有產業+新技術=新產業”是歷次重大技術革命沿襲的規律?？萍歼M步是經濟發展的驅動力，技術進步成果與工商業的結合的豐厚產出，又保障了新一輪技術研發的投入，帶來了良性循環。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略、根據實時數據及時調整戰術，實現了隊伍的逆襲，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，企業手握大量的數據卻無法保證是否是善意的，同時監管缺位，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?！?/p>

《智能時代》讀后感范文

《智能時代》沿襲深入淺出、既專業又通俗的文字風格，以歷史眼光講述人類歷次技術發展歷程，對即將到來的智能時代的產業變革有深入獨到的見解，面對新技術浪潮的挑戰與機遇，打破現有認知束縛，如何成為2%的人，是合上書后我們真正要思考的。小編精心整理的《智能時代》讀后感，希望對大家能有幫助。

　　《智能時代》讀后感（一）

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系的呢？另一條發展機器智能的方法，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（二）

標題來自書本序言，出自混沌大學創始人李善友教授之手，在此借用。

總的來講，本書主要內容是在探討基于大數據的機器智能是如何發展的、將如何影響人們生活的方方面面以及如何應對。

大數據給世界帶來的改變很深刻，最深刻的是思維方式的.轉變——從因果論的機械思維到相關性的相關性思維。這里轉變的不只是解決問題的手段——如今我們有能力在全集上分析問題，也終于有能力在全集的基礎上精準刻畫群體側面畫像，轉變的還有看待問題的方法——我們不再是“小心假設，大膽求證”，而是“減少假設，數據自明”。這種轉變實際上使得機器智能具備了成為公共設施的基礎——不必要所有人都懂機器智能是如何工作的，對于使用者來說只需要明白有這樣一個工具可以在數據全集上找到恰當的結論即可。因此，這會迅速引起一場商業革命。

實際上，這場革命已經開始：在書本中已經列舉了包括酒吧、冰箱制造商在內的傳統行業利用大數據的手段改善經營狀況。但是，還有更多的行業在探索如何將數據有效整合起來探索新的模式——首先是數據的獲取問題，尋找有效的獲取數據的方法可能不是一拍腦袋就想得到的；其次，如何從這些數據中發現價值依然需要一個指導方向；最后，如何利用數據發現的規則設計更合理的模式。

書中另外一個精彩內容是最后一章——論述了智能革命帶來的正面影響和負面沖擊。我認為作者實際上是問了這樣一個問題：智能革命大大解放了生產力，大大促進了生產，只需要更少的人就能夠養活全世界，那么剩下的人怎么辦？作者通過論述第【第1句】：【第2句】：三次工業革命的歷史進程，得出來的結論不容樂觀——只有通過時間的作用才能使革命帶來的巨大的生產力解放得到釋放。我們很不幸地處于這個歷史進程，我們也很幸運地處于這個歷史進程。

所以整本書，可以說是一本科普的書，讀完全書能對當下最時髦的概念——大數據、機器智能、區塊鏈等有進一步的理解，尤其是大數據。但是我覺得更像是一本宣傳鼓動的書——因為他描繪了兩個世界，一種是參與到革命的進程中，跟上歷史的車輪向前，另一種則是抗拒革命，被歷史拋棄——這兩者之間的差別，不可以云泥計。至于事實上是否真的會有這么嚴重，這個就仁者見仁了，只不過歷史告訴我們，至少前三次是這樣的，如果抱有懷疑，最好祈禱太陽底下會有新鮮事。

至于革命已經發生，這是毋庸置疑的。當然，這是讀本書之前就已經知道了的。實際上，很多人都已經知道——置身在一個全社會都在討論大數據的環境下，很難不去想大數據會如何影響世界。本書的效用只是在于讓讀者知道這個過程是如何的不可抗拒。

　　《智能時代》讀后感（三）

人工智能是未來10年可期有大發展的領域，也是我們從事數據行業的職業愿景。看我這本書，更加堅定這是一個可期，有意思的方向。下面是我讀這本書的過程中，產生的對于數據分析和應用的一些理解和總結。

基本思路

經典思路：目前在做數據分析時，采用的是傳統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邏輯。

適用范圍

經典思路：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nextmove是因為nextmove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》讀后感三篇

《智能時代》是2023年中信出版社出版的圖書，作者吳軍。該書揭示了大數據和機器智能對于未來社會的影響。下面是小編為大家收集整理的《智能時代》讀后感三篇，希望能夠幫助到大家！

　　《智能時代》讀后感一

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系的呢？另一條發展機器智能的方法，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》讀后感二

總的來講，本書主要內容是在探討基于大數據的機器智能是如何發展的、將如何影響人們生活的方方面面以及如何應對。

大數據給世界帶來的改變很深刻，最深刻的是思維方式的轉變——從因果論的機械思維到相關性的相關性思維。這里轉變的不只是解決問題的手段——如今我們有能力在全集上分析問題，也終于有能力在全集的基礎上精準刻畫群體側面畫像，轉變的還有看待問題的方法——我們不再是“小心假設，大膽求證”，而是“減少假設，數據自明”。這種轉變實際上使得機器智能具備了成為公共設施的基礎——不必要所有人都懂機器智能是如何工作的，對于使用者來說只需要明白有這樣一個工具可以在數據全集上找到恰當的結論即可。因此，這會迅速引起一場商業革命。

實際上，這場革命已經開始：在書本中已經列舉了包括酒吧、冰箱制造商在內的傳統行業利用大數據的手段改善經營狀況。但是，還有更多的行業在探索如何將數據有效整合起來探索新的模式——首先是數據的獲取問題，尋找有效的獲取數據的方法可能不是一拍腦袋就想得到的；其次，如何從這些數據中發現價值依然需要一個指導方向；最后，如何利用數據發現的規則設計更合理的模式。

書中另外一個精彩內容是最后一章——論述了智能革命帶來的正面影響和負面沖擊。我認為作者實際上是問了這樣一個問題：智能革命大大解放了生產力，大大促進了生產，只需要更少的人就能夠養活全世界，那么剩下的人怎么辦？作者通過論述第【第1句】：【第2句】：三次工業革命的歷史進程，得出來的結論不容樂觀——只有通過時間的作用才能使革命帶來的.巨大的生產力解放得到釋放。我們很不幸地處于這個歷史進程，我們也很幸運地處于這個歷史進程。

所以整本書，可以說是一本科普的書，讀完全書能對當下最時髦的概念——大數據、機器智能、區塊鏈等有進一步的理解，尤其是大數據。但是我覺得更像是一本宣傳鼓動的書——因為他描繪了兩個世界，一種是參與到革命的進程中，跟上歷史的車輪向前，另一種則是抗拒革命，被歷史拋棄——這兩者之間的差別，不可以云泥計。至于事實上是否真的會有這么嚴重，這個就仁者見仁了，只不過歷史告訴我們，至少前三次是這樣的，如果抱有懷疑，最好祈禱太陽底下會有新鮮事。

至于革命已經發生，這是毋庸置疑的。當然，這是讀本書之前就已經知道了的。實際上，很多人都已經知道——置身在一個全社會都在討論大數據的環境下，很難不去想大數據會如何影響世界。本書的效用只是在于讓讀者知道這個過程是如何的不可抗拒。

　　《智能時代》讀后感三

人工智能是未來10年可期有大發展的領域，也是我們從事數據行業的職業愿景?？次疫@本書，更加堅定這是一個可期，有意思的方向。下面是我讀這本書的過程中，產生的對于數據分析和應用的一些理解和總結。

基本思路

經典思路：目前在做數據分析時，采用的是傳統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邏輯。

適用范圍

經典思路：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nextmove是因為nextmove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。

智能時代更要力求創新高中作文

在學習、工作、生活中，許多人都寫過作文吧，作文是人們以書面形式表情達意的言語活動。相信許多人會覺得作文很難寫吧，下面是小編整理的智能時代更要力求創新高中作文，希望對大家有所幫助。

放眼當下市場，手機品牌林立，手機換代加速。面對日益激烈的競爭，甲乙丙三家企業卻能獨立潮頭，矢志創新，其姿態與做法尤其值得稱賞。

三家企業用實際行動告訴我們：創新在于精益求精，創新之路永無止境。世上沒有一蹴而就的創新，創新需要不斷鉆研；世上更沒有一勞永逸的創新，創新不可能永遠都“新”。

實際上，任何事物的發展都是“新”與“舊”更迭相繼的過程。古語云：“茍日新，日日新，又日新”，就是強調創新是一個動態發展的過程，而不是一個結果。當下的手機已經普遍具備了極好的芯片、機身、攝像頭了，但甲企業仍在這方面力求更好。乙、丙企業也在各自的領域力求更好。當年的諾基亞手機性能出眾，但其創新意識不足，結果在手機智能化的潮流中失去了市場。

反觀蘋果手機，不斷換代更新，追求更佳的性能、更好的操作體驗，成為世界手機市場上的霸主?？梢姡瑒撔聸]有最好，只有更好。

當下企業必須竭力創新的一個重要原因是，科技的發展與傳播日益迅捷。

創新成果一旦被運用推廣之后，便會被眾多企業借鑒吸收，進而被更“新”的產品超越。近期，手機操縱的即停即取的共享單車逐漸占領了各城市的大街小巷。摩拜單車原本是這一模式的創造者，但它的產品推出后，諸如優拜單車等眾多類似品牌隨之興起。而摩拜單車因其不舒適的騎行體驗，反而有式微之勢。在這種情形下，摩拜單車又迅速推出更新的輕騎版單車，進而占穩了市場。

甲乙丙三家企業，不斷創新，追求更好，實際上正是高速發展的科技的“逼迫”的。不創新，就沒活路。創新的.腳步哪怕慢了半拍，很可能就被瞬間超越。

創新很有必要，但創新卻并不容易。于何處創新呢？三家企業的做法啟示我們：創新的著力點在于越來越細致的行業分工。社會分工推動著生產力的發展，而生產力的發展又進一步細化了社會分工。在這種社會發展趨勢之下，企業應該找到自己擅長的領域，哪怕是一張手機貼膜，只要將其做到極致，也能贏得市場。甲企業致力于硬件，乙企業專注于軟件，丙企業著力于商業模式。他們找到各自所擅長的領域，這正是智慧的體現。

小米手機的創新點在于其高性價比，錘子手機的創新點在于其人性化的設計，oppo手機的創新點在于其優質的音效，金立手機的創新點在其高端的加密設置……一個企業的能力有限，無法兼顧各方面的創新，而究其一點，著力突破，才更容易取得實效。

面對競爭，三家企業竭力創新的姿態值得學習，著力于各自擅長領域的做法值得效仿。創新驅動發展，發展倒逼著企業創新。創新的速度被要求更快，創新的難度不斷提高。但我們不能怯步，唯有努力創新，才能乘上急速發展的時代列車奔馳前進。