前言：人越来越懒，生活越来越智能。代在进步和改变，而我们常常沉浸在温水煮青蛙的生活中，要知道稳定的工作从来都是高风险工作，随时都有可能面对分崩离析。从学术界到企业界，智能化浪潮的来临，必然会对技术发展、商业和社会都会产生重大的影响。焦虑和担忧源于对未来的不确定，而这种不确定性是由于我们对我们所处时代的不了解，而解除担忧的最佳方式是加深对这个时代的特征以及它的底层逻辑的了解。
作者| 方文三
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全书核心概述
全书对大数据与智能革命带来的思维革命、技术上的挑战，以及机器智能如何改变人类社会，都做了全面的讲解。
介绍了数据的概念，大数据给人工智能研究带来的新方向。
结合人类历史谈了数据对思维方式的影响。
大数据在商业上的一些应用与对产业的影响，蓬勃发展的同时也带来了其他挑战。
大数据对各大行业的影响及对未来的展望。
绕不过去的智能时代
过去科技带来的人类能力的延展基本是物理性的，远的有纺织机代替手工作坊、汽车代替马车，近的有gps实现全球定位，通信＋智能终端实现实时资讯传输、交互等。
但大数据技术和智能革命带领的人类社会跃迁，将是首次进入了真正思维领域，人类的分析、判断、决策思维的效率将实现爆炸式提升。商业行为理论、产业架构、商业模式和组织管理模型都发生天翻地覆的变化。
曾经我们要学习如何操纵机器，掌握机器的语言，向机器靠拢；今天，机器在向人靠拢，试图理解人类、用我们的语言与我们对话，这就是“智能时代”，这个时代的基础是数据，可谓“无数据、不智能”。
大数据+机器智能催生了智能时代
数据是伴随人类社会而出现的，从狭义的计算机数据的角度来看，数据从有计算机算起到现在也有70年历史了，从摩尔定律的提出到现在也有50年了。
现在我们面对的是更复杂的自然和社会现象，多维度和多变量导致很大的不确定性，虽然还不能用解析式来说明因果关系，但如果从足够多的数据中发现相关性也能把握事物发展的轨迹，这就是数据密集型科学产生的背景。
大数据挖掘的需求加速了机器智能技术的成熟，可以说，大数据与机器智能相伴而生，促进物联网从感知到认知并智能决策的升华，催生了智能化时代。
机械思维及其局限性
大数据技术催生人工智能技术快速发展的同时，这个时代解决问题的思维方式也在发生着剧变。指导人类数个世纪的思维方式的机械思维，曾经对人类社会的进步产生过巨大影响，指导无数科学伟人创造出无数伟大的科学发现。机械思维认为，世界变化的规律是确定的，是可以被认识且可以用简单的公式或语言描述清楚的，且是放之四海而皆准的。然而，世界在发展过程中越来越多的呈现出其不确定性，很难找到其因果关系，很难用简单的原理描述。研究这种不确定性、没有明显因果关系的问题，机械思维越来越明显的体现出其局限性。
智能算法是门艺术
计算机之所以能战胜人类，是因为机器获得智能的方式和人类不同，它不是依靠逻辑推理，而是依靠大数据和智能算法。蒙特卡洛树搜索算法：依靠好的搜索算法，准确的聚焦搜索空间，因此能在很短的时间内算出最佳行棋步骤。那些有用的数据、毫无意义的数据和伪造的数据常常是混合在一起的，后面两种数据无疑会干扰我们从数据中获取有用的信息。此如何处理数据，过滤掉没有用的噪声和删除有害的数据，从而获取数据背后的信息，就成为技术甚至是一门艺术。
新技术将成新一代基础设施
新技术的诞生，一方面促使新兴产业诞生，同时对原有产业带来巨大冲击。大数据和机器智能将会成为新一代基础设施。就如同水和电这样的资源，由专门的公司提供给全社会使用。许多新兴产业因此诞生，如提供大数据、云计算、机器智能研究的公司。纵观历史，我们会发现规律，一项技术带动整个社会变革的事情常遵循如下模式：新技术+原有产业=新产业。由大数据引发的智能革命，在创造一批与大数据技术、机器智能技术相关的产业的同时，也会对原有产业带来冲击。未来的制造业、医疗、零售等行业，都会迎来新的状态。特斯拉将自身定位一个it公司，汽车只是承载其it技术的智能终端。汽车这个古老行业，在引入大数据和机器智能之后已经脱胎换骨变成一个新行业。企业不雇佣装配工人，甚至极少招聘生产线上的工人，汽车生产过程尽可能地使用机器人。
智能时代下选择比努力更重要
过去几十年间，美国人收入的中位数基本没有发生变化，部分行业的收入甚至有所下降，从购买力来讲，收入不变就等于下降，可以得出结论：
一般美国家庭的收入在逐年下滑，而收入最高的5%的家庭，在过去20年间的平均收入增加了一半，也就是说社会财富的增量被少数精英阶层所掠夺和分割。
在这个高速发展的时代，我们唯有拼命奔跑，才能停在原地不动。而唯有拼命奔跑的同时遇上了几次风口，才能一骑绝尘，做最领先的那2%。
在这种情景下，选择比努力更重要，搭上时代的高速轨道，本身就需要精准的判断能力和优秀的综合素质。
最重要的是学会一种思维意识，在数据时代对数据的连接和应用意识，能够帮助提高每个人所从事岗位的工作效率，进而改善个人生活、优化社会资源配置。
大数据和智能革命的技术挑战
大数据的数据量大、维度多、数据完备等特点，是得它从搜集开始，到存储和处理，再到应用，都与过去的数据方法与很大的不同。因此，使用好大数据也需要在技术和工程上采用与过去不同的方法。
科学技术的发展并非是匀速的，科技短时间单点突破后，新科技全面迸发，这便是拐点。
大数据的拐点在过去的十年和未来的一二十年，所有和数据相关的准备条件在这个时间点开始成熟，从四个芳年分析大数据形成的技术条件。
大数据在今天这个时间点爆发，是各种技术条件具备的结果。但是要让大数据真正发挥巨大的作用，让计算机变得更聪明，还是有很多技术挑战要应对。
使用好大数据需要在技术和工程上采用和过去不同的方法，要改变思维定式，迎接技术上的难题，比如对数据安全的考虑，对隐私保护的考虑。
在今后，任何一个能提供某些大数据关键技术的公司和个人，在未来的智能革命中，都将有大展宏图的机会。
大数据导致机器革命的到来，这对未来社会的影响不仅仅存在于经济领域，而是全方位的。
结尾
终有一天你所熟识的无法取代的工作，终将被其他人，或者那些冰冷的机器所取代。就如罗振宇在跨年演讲中所说：你喜欢岁月静好，其实现实是大江奔流。
如果我们不可避免的要被那2%的人通过大数据和机器智能控制，与其抱怨，不如干脆加入他们的行列。

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