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《智能时代》读后感
当品味完一本著作后，大家心中一定有很多感想，是时候抽出时间写写读后感了。但是读后感有什么要求呢？下面是小编收集整理的《智能时代》读后感，希望对大家有所帮助。
《智能时代》读后感1
从底层逻辑来揭示智能革命的来临。
人类对环境的观察而积累下来的经验促进了文明发展，这些经验、文字、现象代表的数据是人类智能—智慧与能力—不断前行的基石。
大数据是机器智能的来源，要求具有多维度、完备性、时效性。大数据的出现，产生了一种不同于机械思维的新的大数据思维。不关注因果关系，而关注数据之间的强相关关系。即从大量的数据中直接找答案，即使不知道原因。
在技术上数据来源、储存技术、传输能力、处理能力已经带动了大数据的兴起，但仍面临着挑战。数据安全与数据隐私也是智能时代所要面临的重大挑战。
大数据及智能化在一些领域已经广泛应用起来，比如智能电表捕捉毒贩、以色列的'灌溉系统、TESLA智能制造，医学诊断、基因技术等等。
如同前两次工业革命，智能革命也会带来社会的强烈动荡，劳动力面临着淘汰与再分配，这个时间可能会持续半个世纪。所以，正如封面顶部所书，我们要么加入智能革命控制未来，要么就被淘汰。
这不是一本面向技术人员的书，而是从底层逻辑来揭示智能革命的来临。吴军博士清晰的逻辑、丰富而简单的例子、加上类比的历史事件使得这本书易读、易懂。
《智能时代》读后感2
这本书内容比较浅，基本属于讲故事、走马观花的那种。作者文笔、见识、阅历是很牛，本书没有体现出来。
唯一觉得亮点的地方在于，以前不太知道大数据和人工智能具体关系，这本书简单地讲解了一下。
机器智能，传统上来说是指机器能够像人一样思考，去解决问题，而由于人类解决问题并非是在当下的`场景下学会解决当下那个场景的问题，有很多时候是应用了其他方面的知识来解决这个问题，所以在迁移能力这方面，机器要学会“人”的思考很难。那么大数据是怎么与机器智能相联系的呢？另一条发展机器智能的方法，就完全摒弃了“像人思考”这一条路，而是直接对准“解决问题”这一终极目标。比如说翻译，以前的思路是让机器理解各种语法，现在则不需要机器去理解语法，而是直接去“学习”十几万句用语，用量变来抵达质变。也就是说，当见识过越来越多的用语时，翻译的准确性也会不断提高。
《智能时代》读后感3
20xx年3月15日AlphaGo最终局大比分战胜世界围棋冠军李世石，带给世人的震撼与担心至今仍未消除。人工智能的发展并未因此停滞，技术的进步一天一个台阶，我们更加直观的感受到智能时代正扑面而来。《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》则系统的描绘了技术发展、思维变革为当下和今后带来的深刻改变。作者吴军博士曾供职于谷歌和腾讯，参与主导搜索、语言处理等项目研发，在书中作者不仅用浅显易懂的语言解释了技术发展，更有来自一线的生动事例，读完本书我们将会对智能时代有一个清晰直观的了解。
机器智能与大数据
机器智能到底是什么样的?根据电子计算机奠基人阿兰·图灵在1950年提出的判别方法：让一台机器和一个人坐在幕后，让一个裁判同时与幕后的人和机器进行交流，如果这个裁判无法判断自己的交流对象是人还是机器，就说明这台机器有了和人同等的智能。计算机科学家们认为，计算机能够实现语音识别、机器翻译、文本的自动摘要或者写作、战胜人类的国际象棋冠军或者自动回答问题中的一项，即可认为它具有了图灵所说的那种智能。现在，计算机已经能完成上述任务，而且效果超出了大部分人的预期。其中实现人工智能的途径并不是使得“机器在像我们那样思考”，而是20世纪70年代工业界采用数据驱动和超级计算的方法，使得机器智能有了突破性的进展。
数据驱动的实现仰仗大数据的获取与利用，那么什么是大数据呢?根据百度百科定义，数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，适用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据不仅仅是数字，也包括图像、声音等等。大数据则具有体量大、多维度、完备性、及时性等特点。量变引起质变，大数据带来了思维转变，将原先的智能问题转化为了数据问题。
机械思维与大数据思维
世界变化的规律是确定的;因其具有确定性，规律性可以被认知和用简单的公式或者语言描述清楚;这些规律可以被反复验证，可以应用到未知领域指导实践。这就是后人总结牛顿的方法概括的机械思维，正是这一思维指导产生了工业革命。直到今天我们可以发现这种思维存在很大的局限性，世界存在较大的不确定性和不可知性。但并不是完全没有规律可循，可以使用概率模型来描述。在此基础上克劳迪·香农提出了信息论，信息量的度量等于不确定性的多少，我们对某件事不了解，则需要大量信息;反之，则不需要太多。
技术的进步，使得大数据时代到来，大数据的重要特征现在发挥了突出的作用。承认世界的不确定性，使用数据中包含的信息帮助我们消减不确定性，找到解决问题的新方法;某些情况下寻找数据间的相关性而不是遵循因果关系，帮助我们直达目的，这就是大数据思维。它是对机械思维的补充，可以更加快速的适应时代的发展。
应用与冲突
“现有产业+新技术=新产业”是历次重大技术革命沿袭的规律。科技进步是经济发展的驱动力，技术进步成果与工商业的结合的丰厚产出，又保障了新一轮技术研发的投入，带来了良性循环。电子商务平台、音乐视频软件的针对性推荐就是对大数据时效性的充分利用，无人驾驶汽车则是大数据完备性特点的发挥，精准度越来越高的'天气预报是采用大数据多维度的结果。。。大数据将在各行各业运用，产生各种奇妙的反应。书中最令人印象深刻的是大数据在体育行业的运用，来自硅谷的精英收购了当时NBA最烂的球队-金州勇士队，之后勇士队利用数据制定战略、根据实时数据及时调整战术，实现了队伍的逆袭，勇士队也被看做NBA里的Google。
不论是最近处在风口浪尖的国内电商平台利用大数据“杀熟”还是Facebook的泄密事件，都暴露出在大数据时代对公民的信息隐私安全的保护是一个刻不容缓的事情。当今情况下，得大数据者得天下，企业手握大量的数据却无法保证是否是善意的，同时监管缺位，个人对信息安全的重视程度不够高，也放纵了某些企业的作为，我们享受大数据带来的便利，却不能忽视个人隐私泄露可能带来的风险。
“古人说：苟日新，日日新，又日新。今天，我们站在现实与未来的交汇处，技术日新月异，冲击无处不在，只有保持不断学习，不断开拓思维，才能与这个时代一同前行，拥抱一个崭新的未来。“
《智能时代》读后感4
1、智能将取代重复的劳动，创意更重要，例如：懂得选煤厂工艺流程，可能比变成控制设备开机顺序重要。
2、数据足够时大量的简单组合比少量精确模型能够降低成本，从这个角度拖罗密采用大圆套小圆的思维更适合解决问题，因为开普勒的椭圆发现极具偶然性，而托罗密的方法更具实操性。例子还用日本光学相机超过德国。另一启发做事要延长避短，看着开始按笨方法做事，总比只能着捷径而不性动要好。
3、切比雪夫大数定理
4、信息的作用是解决不确定性：
5、机械思维：确定性
大数据思维：用不确定性看待世界，用信息消除不确定性
人工智能取得的成就，不断把各种智能问题转化成消除不确定性的问题，然后再找到能够消除相应不确定性的信息。
6、信息的等价性、相关性
7、大数据的三个特征：数据量大、多维度、完备性
8、大数据思维摆脱因果思维，可以接受解决问题而不用追究原因
谷歌：搜索从“遵循因果关系”到“寻找相关性”
9、用大数据收集某公司的'正常办事流程和每个操作者的操作习惯，一旦流程有误或行为习惯没有记录，采取措施终止操作。还有日本一种汽车的思路，手机驾驶员的身体信息和操作喜欢，假设有人盗车，相关信息不符，必须输入密码。
《智能时代》读后感5
看过《失控》、《必然》、《大数据时代》、《情感机器》、《浪潮之巅》等作品的人，对吴军博士的这本新书《智能时代》中的观点一定不会觉得陌生，这些书都在预测未来世界会变成什么样，我们应该做何准备以便更好地适应这个社会。简单来说，这些书的核心观点不外乎下面两条：
1. 世界是变化的，未来是不确定的，“算不准”，“变化中”才是这个世界的本来面目。
2.人工智能带给这世界的影响，将会超过历史上的两次工业革命和以摩尔定律为标准的信息革命的影响。现有产业+机器智能，必将左右未来30年所有产业和全人类命运的方向。
凯文·凯利的作品偏重于理论和思考，而吴军博士的作品偏重于案例和实战，这本《智能时代》个人认为最受触动的.是第六章和第七章，第六章用实际的案例描述了如何利用大数据和机械智能来升级以往只能依靠人类大脑的传统产业（比如农业，制造业，体育，医疗，法律服务，乃至记者和编辑行业），第七章则用历史事实和数据分析明确的指出，每次革命都会给社会带来巨大的冲击，需要靠长达半个世纪以上的时间，以牺牲掉一两代人的幸福为代价才能消化革命带来的副作用。而在信息革命的副作用还未完全消化完，机械智能革命又飞奔而来，所以这次的打击必将更为沉重和深远，只有2%的人能够从中获益，其他的98%，面临的将是被淘汰的可悲命运。
图灵在1950年提出，如果计算机实现了下面几件事情中的一件，就是拥有了智能。1.语音识别 2.机器翻译 3.文本的自动摘要和写作 4.战胜人类的国际象棋冠军 5.自动回答问题。仅仅65年的时间，计算机不但超额完成了上述任务，而且机械智能在强大的计算能力的支持下日进千里。
那么如何才能挤进那2%呢？如果你本身就是相关行业或是拥有相关的技术，那就心无杂念的往这条路上狂奔下去吧。而对于大多数不是这个行业，也没有相关技术的人怎么办？只有加入到机器智能的大潮中，转变思想，勇于尝试，积极改变，别无他法。
那么具体该怎么做呢？看看这本书就知道了，嘿嘿。
《智能时代》读后感6
在阅读《智能时代》这本书后，我对人工智能和科技的发展有了更深入的了解。这本书以生动的语言和丰富的实例，展示了智能科技如何改变我们的生活和工作方式，以及它所带来的机遇和挑战。
首先，我意识到了智能时代对我们日常生活的影响。随着人工智能技术的'不断进步，越来越多的设备和工具具备了智能化功能。智能家居、智能出行、智能医疗等领域的快速发展，为我们带来了更便捷、高效的生活体验。同时，这也意味着我们需要不断更新自己的知识和技能，以适应这个日新月异的时代。
其次，这本书让我看到了智能科技在工业和商业领域的应用前景。通过引入人工智能技术，企业可以实现自动化生产、智能化管理、精准营销等目标，从而提高生产效率、降低成本、增强竞争力。这对于传统产业转型升级和新兴产业的创新发展都具有重要的推动作用。
不过，智能时代也带来了一些挑战和风险。例如，人工智能技术的普及可能会对就业产生影响，一些简单的重复性工作可能会被机器取代。同时，随着个人信息的数字化和网络化，数据安全和隐私保护也成为一个重要的问题。因此，在享受智能科技带来的便利的同时，我们也需要关注这些问题，并采取相应的措施来保护自己的权益。
总之，《智能时代》这本书让我对智能科技的发展和应用有了更全面的认识。它不仅让我看到了智能科技所带来的机遇和挑战，也提醒我要不断学习和适应这个时代的变革。我相信这本书对于每一个关注科技发展的人来说都具有重要的参考价值。
《智能时代》读后感7
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。
第一章 数据——人类建造文明的基石
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。
现象、数据、信息、知识
数据和知识的关系
数据的作用——文明的基石
人们使用数据的方式
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。
相关性：使用数据的`钥匙
统计学：点石成金的魔棒
样本的数量和质量，对推测总体极其重要。在具备大数据能力之前，通过有限样本去推测总体总是存在偏差。（切比雪夫不等式对偏差做了量化）
数学模型：数据驱动方法的基础
数据驱动方法的含义：完美的模型很难寻找，但只要数据量足够，就可以用若干个简单的模型去趋近。
分段函数的思想：假设完美模型是y=sin x，但人们并不知道。但是如果已知的点足够多，人们可以观察到，当x在（0，π）之间时，y和-（x-π/2）+1有点像，当x在（π，2π）之间时，y和（x-3π/2）-1有点像，可能就可以大致推测出将来的趋势。（这两个函数误差还是非常大的，但如果数据极大丰富，可以继续把区间分割小一点，归纳出来的各段函数的解释力就越强，各段拼凑起来有可能接近真相。）
y=sin x
数据驱动方法最大的优势在于，它可以在最大程度上得益于计算机技术的进步。相比之下，其他方法的改进需要理论的突破，周期非常长。（暴力拆解）
数据驱动方法是大数据的基础，也是智能革命的核心，更是一种新的思维方式。
人类应对不确定性的方法是“培养随机应变的能力”，而机器的方法是穷举所有可能的情形。
第二章 大数据和机器智能
在有大数据之前，计算机并不擅长解决智能问题，但今天可以变智能问题为数据问题。由此，全世界开始了新一轮的技术革命——智能革命。
1956年，香农、明斯基等人提出人工智能概念。
什么是机器智能？
图灵测试：让一台机器和一个人坐在幕后，让一个裁判同时与幕后的人和机器进行交流，如果这个裁判无法判断自己交流的对象是人还是机器，就说明这台机器拥有了智能。
人工智能的探索路径
鸟飞派：人工智能1.0
仿生学的思想：首先了解人类是如何产生智能的，然后让计算机按照人的思路去做。1968年明斯基指出，鸟飞派研究方法无法让计算机获得智能。（比如语言翻译，给计算机定义一堆的语法规则）
明斯基：人工智能奠基人
另辟蹊径：数据驱动方法
到了20世纪70年代，人们开始探索机器智能的另一条道路，即采用数据和超级计算的方法：机器不擅长逻辑推理，但是在死记硬背方面比人强，只要有价值的数据足够多，它就能找到其中的对应关系。而且随着数据的增加，系统会越来越好用。
在八九十年代，数据驱动方法得到缓慢在稳定的发展。
数据创造奇迹：量变到质变
20xx年是大数据元年，因为之前在机器翻译领域从来没有技术积累的google，以巨大优势打败了全世界所有机器翻译研究团队。google的方法其实没有创新，但是使用的数据量远超其他团队。
进入21世纪后，由于互联网的出现，使可用的数据量剧增，数据驱动方法的优势越来越明显，成为主流。
大数据的特征：体量大+多维度+完备性
大数据使穷举法这样的“笨方法”，有了用武之地。
大数据可以克服传统统计方法的缺点：设计问卷可能有主管偏差、选取样本可能不随机、受众因为知道在测试可能说谎、半人工统计数据。
大数据的科学基础是信息论，其本质是利用信息消除不确定性。
《智能时代》读后感8
第一次读《智能时代》，是通过朋友的豆瓣阅读邀请码下载到手机上看的。起先并没有太认真阅读，只是在下班路上随手翻几页，以为这就是写现在比较热门的关于智能设备或者智能生活方式的乏善可陈的书，毕竟书名”智能时代“给我第一印象就是如此。实际读的时候才发现，这是一本讲人的智能和计算机能否产生类似智能的书。书的原名是《on Intelligence》，本意是关于智能的讨论，翻译书名《智能时代》和副标题不是很切题，会给人错误的第一印象。
抛开书名不说，《智能时代》是我几年内读过最好的书之一，作者——杰夫霍金斯的文笔很简洁，这本书翻译的水平也很高，文中很客观和批判性地描述了智能和人工智能研究，并阐述了作者自己对智能的理解。本书一推出就获得两个诺贝尔奖得主及专业领域人士的大力推荐，考虑到霍金斯本人是企业家而不是职业科学家这一点，是十分罕见的。
我从小经常思考关于智能的问题，这本书能解答我很多疑惑，读书时那种开悟的感觉只能用醍醐灌顶来形容。还记得初一的某天下课回家，我骑着自行车，突然产生了一个疑问——我的手是怎么掌把的，我没有有意识地控制哪根手指放哪个位置啊？然后我撞了汽车。如果你和我一样，曾经思考过这类问题，那么本书绝对是你的菜。
霍金斯在书中首先回顾了当今人工智能研究的历程以及自己探索的经历，客观批判了"智能行为派"，他认为智能是系统的内在属性，和外在表现无关。比如一个人在静静思考的'时候，虽然没有表现出任何行为，他也是有智能的。退一步来讲，假使通过行为来判断是否有智能，当下的计算机也不合格。计算机要能识别图片，必须设计一套视觉识别算法，计算灰度、色阶、轮廓等；识别语音要设计语言算法，计算声波频率、音调、匹配语义等。图片算法和声音算法之间没有任何关联，从术语到计算过程完全不同。
但是对于大脑来说，声音和图像在大脑中的处理过程很类似，只是接受刺激的感官不同。把实验动物幼崽的视觉神经接到本来应该发育听觉的位置，这些动物都能发育出正常的视觉——而如果把计算机的摄像头接到话筒上，结果可想而之。作者并非在否定算法本身，无疑，大脑也有自己的算法，这个算法是高度抽象的，能根据信号输入的不同发展出相应的知觉。相比之下，计算机算法毫无变通的可能性。从这两点出发，作者认为以往的计算机智能研究是一条死路。
那么智能应该是什么样的？霍金斯从日常生活出发，通过对学习、记忆、回想等等行为的分解，结合脑部神经结构，提出了产生智能的"记忆——预测"框架。整个推断过程非常精彩，在此就不剧透了，以免破坏了阅读乐趣。
这个系统的核心在于"恒定表征"这样一个概念，霍金斯认为人类（或海豚猴子等其他动物）之所以能认知世界，依赖于对事物高度抽象的能力。这种抽象能力，不是指刻意训练的逻辑思维能力，而是智慧生物由大脑结构决定的固有能力。举个例子：当我看到我家的小狗，我能意识到它在附近；当我听到它熟悉的叫声，我也能意识到它在附近；甚至当我只是看到它掉在沙发上的毛，都能推断出它肯定爬上过沙发。
我并不一定直接看到它，是如何判断它是否在附近呢？这就表明我的大脑有关于这只狗的"恒定表征"，不以我观测的方式转移。我认识我家的狗，无论它是蹲着还是趴着还是把脑袋藏在沙发下面，我都能意识到它的独特存在。"恒定表征"也就是人们常说的"理解"某个事物，对于计算机来说，目前的技术只能按部就班地计算，没有理解的产生，更无所谓智能。
恒定表征这个概念并非是霍金斯的原创，很多哲学家和科学家都有过类似的思想。比如大哲学家康德曾论证：人的心智拥有空间和时间的形式，独立于经验。康德称这些形式为直觉，它们是纯粹先天的知识方式，不依据经验和思想，这使理解现实成为可能。比如没有人见过完美的圆形，但不妨碍人理解正圆这个概念，因为空间的形式是先天的，是人的物理形态决定的。霍金斯的“恒定表征”，就是先天知识（人或者计算机物理结构所决定的）加上后天经验的产物。在我看来，计算机对时间和空间都没有先天的知识，如果计算机对什么有先天概念的话，那只能是频率。
不过，计算机并非不能产生智能，只是现在的科技水平不够。最初计算机的设计就是用于处理专项任务，而生命的演化是为了适应各种各样的自然环境，人和计算机"硬件"的不同，体现了自然演化和人工制造的区别。产生人类智慧的大脑，对于现在的技术水平来说，的确很难复制（就算能复制，消耗的电量是相当惊人的），并非说大脑具有什么独特的"精神"层面的东西，是计算机无法模拟的。我相信在科学家们提取出大脑的"算法"之后，人工智能的产生是必然的，十年、二十年内都有可能。
想象一下吧，具有人类智慧的计算机，不仅计算速度快，还能接上定制的感官，不仅有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉，它还能具有感受磁场的"磁觉"（就像一些鱼），感受整个森林火灾可能性的"安全感"，甚至感受股市变化的"发财直觉"（有些人声称自己就有，比如我妈）应用的可能性是无限多的。这也是小伙伴们改变命运，找到下一个蓝海的机会啊！至于我呢，现在就开始着手创办全球第一家”人工智能幼儿早教机构“，并非人工智能来教育人类小孩哦，而是我来教育人工智能小孩……
《智能时代》读后感9
本书阐述了有关翻转课堂的挑战、可能性以及教师的成功案例，给教师提供了关于翻转课堂的高效策略和操作方法，其核心观点是运用翻转视频解决基本的课前预习问题，而上课时间则用于解决具有难度提升的分析、应用和创造一类的.问题。
除此之外，书中还对布鲁姆教育目标分类法进行了详细说明，指出在传统的课堂中，布鲁姆教育目标分类法总是在课堂上完成较低层次的活动，学生则需要在课后依靠自己完成练习题目、项目和论文，进而沿着布鲁姆教育目标分类法的阶梯完成中高层次的活动。布鲁姆教育分类法表明了在翻转课堂上，较低层次的活动会布置在学生个人的课后时间完成，因此，学生能够在课堂上，在有专业教师指导的情况下进行高阶思维能力的培养，我们可以借鉴布鲁姆教育目标分类法对翻转课堂进行更深入的思索。
本书是一本了解翻转课堂的入门书籍，翻转课堂是一个理想的概念，教师讲授不再是课堂的中心，学生需要自主学习，学会自己承担学习的责任，把控学习的进度，教师则成为教学体系的设计者和学生学习的指导者，这个概念要落地需要有一个长期实践的过程。
《智能时代》读后感10
人工智能是未来XX年可期有大发展的领域，也是我们从事数据行业的职业愿景。看我这本书，更加坚定这是一个可期，有意思的方向。
基本思路
经典思路：目前在做数据分析时，采用的是传统的逻辑推理的分析的思路。先提出问题，再通过严谨的逻辑推理进行验证，解释商业问题。
新思路
尝试使用相关性进行数据挖掘分析；就是数据挖掘的一些技术，比如聚类、决策树、随机森林等高级统计模型。这种思路做出的东西，一般而言是技术门槛较高、解决经典思路无法解答的问题，也符合当前流行的大数据思维、人工智能思维。新思路的处理问题逻辑，先有相关性分析，找出导致问题的相关性因素，然后再解释背后的商业逻辑。
适用范围
符合人脑的思维模式，由A —>B —> C的逻辑顺序。在解决小而美的.独立case时，效率高。比如，“为什么今天某个页面的转化率突然升高啦”这类的问题，通过逻辑推理，一步一步下钻，可以很快定位原因。
新思路：这是AlphaGo下围棋是采用的思路，决策next move是因为next move对最终赢得棋局概率最高。这是一种结果导向的思维，将智能问题变成了数据问题。AlphaGo不需要知道如何布局，只关注每一次的落子都在提高最终胜利的概率。这种思路可以解决目标明确且影响因素众多的决策问题。
《智能时代》读后感11
近日读完了王汉华、刘兴亮及张小平等人合著的一本书《智能爆炸：开启智人新时代》，心中颇多感想。这是一本讲述人工智能的书，从人工智能的过去讲到未来，从产品讲到产业，再讲到资本和机会，书中论述的内容相当详实，既有从人类幻想中获得的启示，也有对整个人工智能产业未来走势的实际思考。
人工智能是技术领域少有的，在一个世纪之前就已开始被人畅想，但直到如今才看到一点点实现的可能及商业价值的项目。60、70年代出生的人虽然大多已在信息时代被甩下，但要论对人工智能的耳闻目濡，实在是并不比现在的年轻人差，因为一些经典影视作品中表现出的一些奇幻世界，其实就是我们如今理解的人工智能世界，如今这类的'影视作品并不比那时候多多少。
人类用30年时间实现信息化之后，下一步必然要走向智能化，而智能化之后必然就要进入人工智能时代。这意味着，在将你获得信息的渠道从报纸转向PC和手机，且信息随手可得之后，你的生活方式将在不久的将来被智能化网络所改变，没有人的工厂，不需人力的农田，不需钥匙的住宅，想走就能提前启动的汽车，回家前就已准备好的洗澡水等等等等。
人工智能是智能化的一个升级，意味着会有具备人类思维能力的机器帮你打理一切，将这个社会管理得井井有条。人类创造财富的效率将在人工智能的帮助下变得无比强大，与此同时为此付出的成本将无比之低，贫困会逐渐从地球上消失，连犯罪也可能会成为仅存于书本上的一个名词。
70年代时候的人们对于人工智能只会憧憬，用想象力丰富的艺术表现形式来表达自身对这一事物的看法。而如今的人们不但会想，还会研究抵达人工智能这个彼岸的方式方法，并着手去做。《智能爆炸：开启智人新时代》这本书研究更多的正是实现途径，而非无限畅想。
目前整个智能化浪潮正在兴起，工业4.0正是智能化浪潮在人类生产领域提出的一个口号，商业公司也正从利润丰厚的信息化产业转向智能化，孕育人工智能大爆炸的时机其实已经接近成熟。谷歌和百度开发的人工大脑，从两岁智商发展到八岁智商，看似步伐缓慢，实质是开启了将人工智能技术进行应用的一条道路。
有人说奇点临近，也就是说人工智能将在未来某个时间点超过人类智商。对这一点当然还不能过度乐观，运算能力目前是飞速奔驰的阶段，IT基础设施的表现是没问题的，结构化数据的使用也可以达到高效，但不解决好非结构化数据的应用问题，人工智能自然是无法超越大脑。
不过要注意的是，目前或许正是人工智能的起点，这意味着无尽的机会和无比美妙的未来。
《智能时代》读后感12
在阅读杰瑞卡普兰的《人工智能时代》之后，我深深被书中对人工智能在社会、经济和职业领域的广泛应用所震撼。卡普兰预测了人工智能将如何改变我们的生活和工作，揭示了人工智能技术的现状和未来发展趋势，也为我们当前的信息技术教学提供了深刻的思考和实用的建议。
我对卡普兰的观点深表赞同。在教育领域，我们已经看到了人工智能的广泛应用。例如，在线教育平台为学生提供了丰富的学习资源，同时人工智能驱动的适应性学习技术可以根据学生的学习进度和需求，提供个性化的学习体验。然而，随着人工智能的普及，传统的教师角色和职业路径也正面临着挑战，教师终将要从知识传授者转变为更加注重学生个体发展和情感沟通的教育育人者，转变为具备技术能力和创新能力的学习者，转变为尊重学生个体差异的指导者。
卡普兰的另一项重要观点是，尽管人工智能会带来一些负面影响，但它也将推动人类创新和适应新的技能需求。我认为，这将对信息技术教育产生深远影响。在未来的社会中，人们对计算机科学和数据素养的需求将大幅增加。因此，我们需要更新教育内容，以培养学生在人工智能时代中的生存能力和创新精神。
书中还提到了“人类与机器的协作”概念，这也是卡普兰倡导的观点。他认为，人工智能并非要取代人类，而是要成为人类的有益补充。这种观点让我深感启发，在信息技术日新月异的'今天，我们需要的不是让学生恐惧或逃避新技术，而是教会他们如何利用这些工具，提高自己的学习和工作效率。例如，我们可以引导学生使用人工智能工具进行自主学习，这将极大地提高学生的学习效率和自主学习能力。此外，卡普兰在书中提到了很多现实生活中的例子，这些都是我们在教学中可以引用和借鉴的宝贵资源。例如，他提到了人工智能在医疗领域的应用，这就可以作为我们教授学生人工智能技术的一个实际案例。通过这样的教学方式，学生不仅能够了解人工智能的理论知识，还能了解到这些技术在现实生活中的应用，从而更好地理解和掌握这些知识。
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