《智能時代》讀后感

　　智能時代，1999年，提出物聯(lián)網(wǎng)這個概念。同年中國科學(xué)院就啟動了傳感網(wǎng)的研究，建立了一些適用的傳感網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)不是科技狂想，而是又一場科技革命。過去在中國，物聯(lián)網(wǎng)被稱之為傳感網(wǎng)。下面是CN人才網(wǎng)為大家整理的《智能時代》讀后感，歡迎參考~

　　篇一：《智能時代》讀后感

　　未來的社會，屬于那些具有創(chuàng)意的人，包括計算機(jī)科學(xué)家，而不屬于掌握某種技能做重復(fù)性工作的人。

　　第一章 數(shù)據(jù)——人類建造文明的基石

　　信息是關(guān)于世界、人和事的描述，它比數(shù)據(jù)來得抽象。信息既可以是我們?nèi)祟悇?chuàng)造的，比如兩個人的語音通話記錄，也可以是天然存在的客觀事實，比如地球的面積和質(zhì)量。

　　數(shù)據(jù)可以把信息描述清楚，它最大的作用在于承載信息，但是并非所有的數(shù)據(jù)都承載了有意義的信息。數(shù)據(jù)本身是人造物，因此它們可以被隨意制造，甚至可以被偽造。

　　人類文明的過程其實伴隨著獲取數(shù)據(jù)->分析數(shù)據(jù)->建立模型->預(yù)測未知的過程。數(shù)據(jù)在人類文明中起到了基石的作用。像地心說、日心說等都是一種模型。

　　數(shù)據(jù)之間大多存在相關(guān)性。很多時候，我們無法直接獲得信息(比如疫情傳播情況)，但是我們可以將相關(guān)聯(lián)的信息(比如各地搜索情況)量化，然后通過數(shù)學(xué)模型，間接地得到所要的信息。而各種數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)都離不開概率論和統(tǒng)計學(xué)。

　　統(tǒng)計學(xué)的前提是可靠的樣本，而樣本的選取并非易事。而且在互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前，獲得大量的具有代表性的數(shù)據(jù)其實并非一件容易事。

　　從概率論一誕生人們就有這種擔(dān)憂，人們希望能夠從理論上證明當(dāng)觀察到的數(shù)據(jù)量足夠多了以后，隨機(jī)性和噪聲的影響可以忽略不計。

　　切比雪夫不等式證明了當(dāng)樣本數(shù)足夠多時，一個隨機(jī)變量和它的數(shù)學(xué)期望值之間的誤差可以任意小。

　　要建立數(shù)學(xué)模型就要解決兩個問題，首先是采用什么樣的模型，其次是模型的參數(shù)是多少。簡單的模型未必和真實情況相匹配，從一開始如果選擇錯誤，則以后修修補補就很難了。而尋找模型的參數(shù)，以便讓模型至少和以前觀察到的數(shù)據(jù)相吻合，這個過程就是機(jī)器學(xué)習(xí)。

　　完美的模型未必存在，即使存在，找到它也非常不容易。但是經(jīng)�？梢杂枚鄠�簡單的模型拼湊出一個復(fù)雜的模型，而且常常成本更低。

　　回到數(shù)學(xué)模型上，其實只要數(shù)據(jù)量足夠多，就可以用若干個簡單的模型取代一個復(fù)雜的模型。這種方法被成為數(shù)據(jù)驅(qū)動法。因為它是先有大量的數(shù)據(jù)，而不是預(yù)設(shè)的模型，然后用很多簡單的模型去契合數(shù)據(jù)。

　　篇二：《智能時代》讀后感

　　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(jī)上看的。起先并沒有太認(rèn)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(guān)于智能設(shè)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(jī)能否產(chǎn)生類似智能的書。書的'原名是《on Intelligence》，本意是關(guān)于智能的討論，翻譯書名《智能時代》和副標(biāo)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?nèi)讀過最好的書之一，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(lǐng)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(xué)家這一點，是十分罕見的。

　　我從小經(jīng)常思考關(guān)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(chǎn)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(jīng)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(dāng)今人工智能研究的歷程以及自己探索的經(jīng)歷，客觀批判了"智能行為派"，他認(rèn)為智能是系統(tǒng)的內(nèi)在屬性，和外在表現(xiàn)無關(guān)。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(dāng)下的計算機(jī)也不合格。計算機(jī)要能識別圖片，必須設(shè)計一套視覺識別算法，計算灰度、色階、輪廓等;識別語音要設(shè)計語言算法，計算聲波頻率、音調(diào)、匹配語義等。圖片算法和聲音算法之間沒有任何關(guān)聯(lián)，從術(shù)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(jīng)接到本來應(yīng)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(jī)的攝像頭接到話筒上，結(jié)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(jù)信號輸入的不同發(fā)展出相應(yīng)的知覺。相比之下，計算機(jī)算法毫無變通的可能性。從這兩點出發(fā)，作者認(rèn)為以往的計算機(jī)智能研究是一條死路。

　　那么智能應(yīng)該是什么樣的?霍金斯從日常生活出發(fā)，通過對學(xué)習(xí)、記憶、回想等等行為的分解，結(jié)合腦部神經(jīng)結(jié)構(gòu)，提出了產(chǎn)生智能的"記憶——預(yù)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(rèn)為人類(或海豚猴子等其他動物)之所以能認(rèn)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(xùn)練的邏輯思維能力，而是智慧生物由大腦結(jié)構(gòu)決定的固有能力。舉個例子：當(dāng)我看到我家的小狗，我能意識到它在附近;當(dāng)我聽到它熟悉的叫聲，我也能意識到它在附近;甚至當(dāng)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(guān)于這只狗的"恒定表征"，不以我觀測的方式轉(zhuǎn)移。我認(rèn)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(jī)來說，目前的技術(shù)只能按部就班地計算，沒有理解的產(chǎn)生，更無所謂智能。

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