【BitTiger读书会】· 第一期《智能时代》


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    太阁读书会宗旨以书会友,以报告方式,加强组织表达力;以讨论方式,激荡思考判断力,期能扩充知识领域,养成读书习惯

    在第一期的读书活动中,我们选择了吴军博士的《智能时代》。

    第一期 · 2016年11月

    智能时代已经来临。
    人工智能的诞生,哪些行业的工作岗位将被淘汰?
    贫富差距是否将进一步急剧扩大?

    吴军博士判断说,“只有 2% 的人能够完成跨越,其余 98% 的人都可能陷入或迟或早被人工智能替代的担忧”。

    你能否成为这2%实现跨越?
    你能成为这个时代的领跑人吗?
    你又将该如何应对这瞬息万变?

    太阁社区推出“好书共度月”活动,邀你共同阅读吴军博士的《智能时代》,分享心得。

    【读书计划】

    本次读书活动将从11.10启动,持续三周。

    每日由群里成员轮流领读,领读小组以周为单位进行内容筹备。组长们从即日起将按入群顺序联系各位,确定当周领读任务。

    读书时间:11月10日-30日(21天)
    阅读所需时间:12hr
    每周阅读时间:4hr
    每日读书时间:30min(必读20min+选读10min)

    第一周:序,1,2章
    凡齐(组长)
    邹蓉(副组长)
    文哲(副组长)

    第二周:3,4,5章
    伦荣(组长)
    Cissy(副组长)
    小太阳(副组长)

    第三周:6,7章,总结
    苏博(组长)
    Jerry(副组长)
    振康(副组长)

    每日领读暂定于美西时间7pm,美东时间10pm,北京时间中午12pm开始。

    【读书月论坛】

    http://community.bittiger.io/category/102

    【每日领读者任务】

    ⁃	领读者将需要结合当日读书内容,发表自己的读后感、及扩展阅读资料,并发起讨论话题;
    ⁃	领读资料请提前一天发布在论坛上,并于当天在微信群内以文字形式直播;
    ⁃	领读者在讨论结束后将群内干货总结到论坛原帖上。
    

    【每日安排】

    ⁃	《智能时代》每日读书时间:共20min
    ⁃	扩展阅读:共10min
    

    【读后感征集】

    征集与书籍内容相关的原创读后感,一经录用将评为每周之星。

    【奖项评定】

    每周我们将评定如下奖项:
    1. 每周最佳分享奖-- 从每周领读者中评定
    2. 每周最勤书虫奖 – 从读后感中评定
    活动结束后将根据读后感综合人气值评定【太阁求知奖 】。

    活动奖励包括BitTiger课程优惠券,BitTiger至尊VIP权限,畅销书等。


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    #读书打卡 Day 1 - 【序】

    by 凡齐 11/10/2016

    很多年之后,当人们回忆起2016年,一定会有很多感慨。其中很重要的一件事情是2016掐好是人工智能提出60年,并且Google公司的一场人机围棋大战引起了人们对AI空前的关注和讨论。吴军博士以AlphaGo的获胜为引子,从机器智能的基石——数据出发,系统地论述了大数据对科技社会发展的革新以及对大众思维的冲刷。书中还有许多翔实的案例,给读者描绘了一幅智能未来的新图景。


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    #读书打卡 Day 2 -【 第一章 数据——人类建造文明的基石】- Part 1

    by Shirley 11/11/2016

    Alphago战胜李世石,宣告了机器智能时代的到来。机器获得智能的方式和人类不同,它不是靠逻辑推理,而是靠大数据和智能算法。未来的社会,属于那些具有创意的人,而不属于掌握某种技能做重复性工作的人。

    1. 现象、数据、信息、知识

    如果我们把资本和机械动能作为近代化的推动力的话,那么数据将成为下一次技术革命和社会变革的核心动力。

    数据和知识的关系如下:
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    2. 数据的作用——文明的基石

    信息是关于世界、人和事的描述,它比数据来的抽象。信息可以是人类创造的,比如两个人的通话记录,也可以是天然存在的,比如地球的面积和质量。

    数据最大的作用在于承载信息,但并非所有的数据都承载了有意义的信息。数据本身是人造物,因此他可以被随意制造,甚至可以被伪造。

    人们使用数据的标准流程: 获取数据 -> 分析数据- > 建立模型 -> 预测未知

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    对数据和信息进行处理后,人类就可以获得知识。知识比信息更高一个层次,也更加抽象,它具有系统性的特征。比如测量星球的相对位置和对应的时间,就得到了数据;通过这些数据得到星球运动的轨迹,就是信息;通过信息总结出开普勒三定律,就是知识。

    数据的作用自古有之,但过去常常被忽视,其原因是:数据量不足;数据和信息之间的关系通常是相关性(而非因果),在缺乏大数据的时代,相关性很难习得。

    参考链接:



  • 女侠666666



  • #读书打卡 DAY 3 - 【第一章】 part2

    第一章 part2

    相关性: 使用数据的钥匙

    数据之间常常有我们想象不到的关联性

    日本通过分析王进喜照片得出 油田在中国极北地区,井架密度,从而竞标成功.
    个人觉得这个例子不是很好,严重低估了国家情报机构的能力…

    笔者举了2个例子,Google 关键词搜索量和现实世界的关系.

    1. 某个节目某一时段的搜索量可以预测收视率.
    2. H1N1病毒爆发期,通过个地区用户在google上搜索和流感有关的关键词趋势变化,预测流感流行刀什么地方了.
      训练了一个线性回归模型.

    讲到了数学模型,当然基础离不开概率论和统计学.

    统计学:点石成金的魔棒
    通过预测美国大选例子, 讲了统计中样本的大小和代表性的重要性.

    -Bo Liu



  • #读书打卡 DAY4 【第二章】part1 文章讨论了人类对机器智能的认识发展史。从一开始单纯地模仿人类,到后来脱离模仿走出了自己风格 —— 统计+数据!

    - 1946年第一台电子计算机 ENIAC 使人类开始思考机器是否能有智能的问题
    - 科学定义机器智能:图灵首次提出验证机器有无智能的方法 ——【图灵测试】
    - 传统人工智能: 机器模仿人类的思维方式来解决问题
    - 新人工智能:机器能够解决人脑所能解决的问题,不在乎具体的解决方式
    - IBM开始使用数据驱动的方法来解决智能问题
    - Google采用远超于对手的数据,在机器翻译领域获得大幅度的领先,向世人展示量变到质变

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    转自Z:【序言】打卡
    很多年之后,当人们回忆起2016年,一定会有很多感慨。其中很重要的一件事情是2016掐好是人工智能提出60年,并且Google公司的一场人机围棋大战引起了人们对AI空前的关注和讨论。吴军博士以AlphaGo的获胜为引子,从机器智能的基石——数据出发,系统地论述了大数据对科技社会发展的革新以及对大众思维的冲刷。书中还有许多翔实的案例,给读者描绘了一幅智能未来的新图景。


 

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