阅读时间：2017.5.17——2017.5.22
摘要：
第一章：数据
什么是数据
数据、信息、知识的区别
数据的作用，从数据中总结
获取数据——分析数据——建立模型——预测未知
数据相关性
统计学:数理统计《数学之美》
数据量、质
数据模型：
模型选择（简单模型、复杂模型）使用多个简单模型契合
模型参数多少——数据驱动：数据量大，样本代表性
小结：数据是下一次技术革命的核心动力
第二章：大数据和机器智能
变智能问题为数据问题
什么是机器智能
历史上辅助计算的机械
第一台计算机，质变
图灵测试
人工智能1.0
达特茅斯会议（香农）研究领域方向，起始于那次会议之后
机器智能（广义）解决问题，不一定采用和人一样的方法 数据驱动
人工智能（传统）了解人类如何产生智能
统计+数据
IBM
康奈尔大学——弗雷德~贾里尼克语音识别 70%-90%
数据创造奇迹：量变到质变
google翻译 发明人：奥科博士
数据扩展——交叉——结成网——关联性增强——大数据
一些大数据专家对大数据的定义：
量大
多样性
及时性：地图
传统问卷收集的缺陷：成本高、取样、填写未必真实意愿
机器好回答what when where which who，难回答why how
第三章 思维的革命
在无法确定因果关系时，数据提供了解决问题的新方法。数据所包含的信息帮助我们消除不确定性。相关性可以取代因果关系，帮助我们得到想知道的答案，这便是大数据思维的核心。
方法论
欧几里得 几何 基于逻辑推理的公理化系统
托勒密：地心说、球坐标、赤道、经纬线、黄道、弧度制“通过观察获得数学模型的雏形，然后利用数据细化模型” 假设简单元模型——构建复杂模型——与历史数据吻合 缺陷：1、整体模型很复杂；2、确定性假设
笛卡尔：科学的方法论 大胆假设 小心求证
牛顿：思想家 用简单的数学公式破解自然之谜 《自然哲学之数学原理》 力学三定律、万有引力、微积分 《光学》 他告诉人们：世界万物是运动的，这些运动又是可以被认识的。科学时代
任何正确的理论从形式上讲都是简单的 大道至简
牛顿的方法论——机械思维：
1、世界变化的规律是确定的
2、规律可以被认知，可以用公式语言表述
3、规律放之四海而皆准，指导实践
工业革命，机械思维的结果
瓦特
斯蒂芬森 火车
查尔斯 转轮打字机
轧棉机
蒸汽船
爱因斯坦：狭义相对论、广义相对论
青霉素
信息时代：并非所有规律都能用简单的原理描述
难以寻找因果关系
承认不确定性寻找方法
世界不确定性：影响变量多；客观世界本身（测量本身影响了结果）
——概率模型
概率论：香农——将世界的不确定性和信息联系起来，信息论
熵——新的世界观，信息论、不确定性的代名词
信息的度量等于不确定性的多少 不了解——需要大量信息 已经了解——少量信息
用不确定眼光看世界，再用信息消除不确定性
香农第一定律：信息源设计编码。只把最短的编码费分配给最常见的汉字。尽可能节省贵的资源，尽量多地采用便宜的资源
香农第二定律：信息传播速率不可能超过信道的容量
最大熵原理：对未知不要做主管假设
大数据的本质：
智能问题根本上是消除不确定性的问题
交叉熵：数据源的一致性
从因果关系到强相关关系
烟草公司
数据公司google
点击模型70%~80%权重
第四章 大数据与商业
大数据和机器智能 像水和电这样的资源
大麻 用电数据
纳税
怀孕购物
亚马逊 1/3 时效性 个性化
Netflix
google 相关搜索
数据流：
酒吧
prada芯片、试衣间
金风发电机：学习IBM 运营&服务
完备性：
自动驾驶
从历史经验看大数据作用：
技术带动社会变革：蒸汽机、电气、信息革命（服务重要性）
服务重要性：
GE冰箱
小米VS格力
大数据时代，家电厂商，产品跟踪技术，
第三方服务
第五章
大数据和智能革命的技术挑战：
技术拐点
数据暴增
数据的产生：电脑、传感器（RFID芯片）、已存在的非数字化信息（用户产生）、
信息的存储：磁带、硬磁盘、固态存储器、
传输的技术：LTE WIFI 蓝牙
信息的处理：处理器、服务器、并行计算（要求交换机、网络）、云计算
数据收集：看似简单的难题
大数据时代，没有预设目标，数据收集。
大数据以全集作为样本集。google TV
google VOICE
数据存储的压力和数据表示的难题
数据增长速度搞过存储设备发展速度
数据安全
怎样存储信息便于使用
并行计算和实时处理
并行：每个服务器小任务计算量未必均衡 最后一个结束的处理器
实时性：
GOOGLE Dremel 工具 数据列优先 方便多维度数据
数据挖掘：
数据清理：信噪比
机器学习：人工神经网络算法、最大熵模型、逻辑自回归、
期望值最大化
计算复杂度高
2010 googel brain 深度学习工具
几十年前的人工神经网络算法，靠数据量补齐
最好的解决方式，专门做机器学习的公司
数据安全的技术：
数据集中放、多维度数据
业务流程，防止异常操作
挣钱的必要条件
隐私
假货、机票
保护隐私技术：预处理、双向监视
第六章：未来智能化产业
农业：以色列缺水、滴管、
体育：勇士队、
制造业：富士康
机器人 产品很容易个性化定制、参数
特斯拉、从设计到销售全过程的智能化水平
未来的医疗：医疗成本（新药研发、医务人员）
医学影像分析
手术机器人
解决医疗资源短缺问题
李文森 抗癌难点：1、不存在万灵药基因、2、癌细胞复制也会出错、
定制抗癌药
衰老基因 Calico 人类长寿公司
未来律师业：案例分析，降低诉讼成本
未来的记者和编辑：
小结：需求没有变，新技术新产业取代旧产业满足人类的需求
第七章：智能革命和未来社会：
在历次技术革命中，人、企业、国家可以选择的道路：加入浪潮成为2%，或者观望徘徊被淘汰
智能化社会：
智能交通。
反恐
精细化社会：
追踪每一次交易
比特币 区块链
从标准化到个性化的服务：
就医、
无隐私的社会：
隐私 保险公司
苹果 FBI
机器人抢掉人的饭碗
工业革命：1800-2000 1000美元——20000美元 改革开放
新技术出现初期，受益者很少，只有那些掌握或使用新技术、从事新行业的人
工业革命三阶段：第一阶段发明家收益 民众没有 第二阶段全体英国民众受益，世界没有 第三阶段 世界范围内受益
从第二次工业革命到镀金时代：美国、德国。大部分地区享受成果，是在二战之后。
依然没有消化完的信息革命：
1967-2012 最富有的5%财富增长，其他人的财富变化很小
中国特殊，工业革命和信息革命一起完成
解决问题只有靠时间：耗
智能革命的冲击：
趋势一旦形成，不可阻挡。对人类社会带来冲击。甚至超出前几次技术革命。
首先：信息革命影响还没消化完
其次，没有空白市场开拓
最后，智能革命要替代的是人类最值得自豪的部分，大脑
农民——工人——服务业
受益于苹果或google的公司，远比20世纪50年代普通汽车厂装配工人的数量少的多
淘汰的劳动力怎么办？
社会公平只能反馈在机会公平上，不是结果的公平
不满情绪的根源？
不能简单归结为贫富悬殊或宗教纷争
根源在于：很多人被社会抛弃了
面对现实
争当2%
茶叶
冰箱购物
心理上和观念上的距离，比技术上和商业上的要远得多
小结：长远看会使社会更好，最初收益的都是发展使用它的人2%，拒绝他的人迷茫的一代
