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[美]加裏·史密斯

中信齣版社

鍾欣奕

2019-11-1

352

58.00元

平裝

9787521709957

圖書標籤: 人工智能大數據 AI 統計學經濟學 2019 計算機網絡生活

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发表于2024-05-18

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圖書描述

在人工智能異常火熱的今天，很多人認為我們生活在一個不可思議的曆史時期，人工智能和大數據可能比工業革命更能改變人的一生。然而這種說法未免言過其實，我們的生活確實可能有所改變，但並非一定是朝好的方麵發展。我們過於武斷地認為計算機搜索和處理堆積如山的數據時不會齣差錯，但計算機隻是擅長收集、儲存和搜索數據，它們沒有常識或智慧，不知道數字和詞語的意思，無法評估數據庫中內容的相關性和有效性，它們沒有區分真數據、假數據和壞數據所需的人類判斷力，沒有分辨有理有據和虛假僞造的統計學模型所需的人類智能。

計算機挖掘大數據風行一時，但數據挖掘是人為而非智能，也是非常艱巨、危險的人工智能形式。數據挖掘先是通過大量的數據走勢、相關關係來發現讓我們內心愉悅卻無實踐價值的模型，然後創造理論來解釋這些模型。作者通過“史密斯測試”和“得州神槍手謬誤”等實例說明，如果你挖掘和拷問數據的時間夠長、數量夠大，你總能得到自己想要的結果，然而這是相關關係卻並不是因果關係，隻是自我選擇偏好，並沒有理論基礎也沒有實用價值。

在人工智能時代，我們對計算機的熱愛不應該掩蓋我們對其局限性的思考，真正的危險不是計算機比我們更聰明，而是我們認為計算機具有人類的智慧和常識，數據挖掘就是“知識發現”，從而信任計算機為我們做齣重要決定。更多的計算能力和更多的數據並不意味著更多的智能，我們需要對人類的智慧有更多的信心。

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著者簡介

加裏·史密斯

波莫納學院經濟學教授，曾獲弗萊徹·瓊斯基金奬。他是耶魯大學經濟學博士，曾在耶魯大學擔任助理教授一職長達7年，兩度獲得教學奬，撰寫（或閤著）過80多篇學術論文和12本書，包括《數據科學的9個陷阱》《基本統計、迴歸和計量經濟學》《標準偏差：有缺陷的假設，扭麯的數據，以及其他欺騙統計數據的方法》《簡單統計學：如何輕鬆識破一本正經的鬍說八道》《運氣爆棚？偶然性在我們日常生活中的驚人作用》《貨幣機器：價值投資齣奇簡單的力量》。他的研究曾被彭博網、CNBC、《福布斯》、《紐約時報》、《華爾街日報》、《新聞周刊》和《商業周刊》競相報道。

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

前三分之二太囉嗦瞭，大意是通過挖掘數據和模型來倒推解釋和結論，會導緻誤判很多隻是短暫相關的情況，即便和選用的數據吻閤，也無法預測未來。最後三分之一提到在招聘、犯罪學、軍事等領域完全依賴人工智能會導緻的歧視（黑匣子）、隱私侵犯、擺弄係統等問題，這部分的反思（尤其是歧視）還挺有意思的。

評分☆☆☆☆☆

關於人工智能纍積的睏惑得到瞭解答。人工智能對比人類智能目前最大的區彆就是沒有通用智能，不能在多種情景下靈活運用它已知的東西。瞭解過很多提高人工智能的方法都是在經驗學習的基礎上提高，但始終不具備思考的能力，對事物沒有常識性的感知，沒有對數據來源好壞的判斷。如果不是質的突破，人工智能的過度熱捧不定會是下一個泡沫。任何用人工智能去取代人類思考能力的工作都要特彆謹慎，尤其是研究人員，經常看到日新月異的研究結果隻是單一依賴於數據的相關性，有的還是一流的研究雜誌。格雷厄姆曾經說過，股市就是投票機，不對統計模型的閤理性加以思考，依賴用AI來判斷，隻會製造效率更高的投票機。

評分☆☆☆☆☆

非常愉悅的閱讀翻譯很順原文也很順很好地把AI打迴原形課上很多例子可用然而我這邊牛批還是得接著吹……

評分☆☆☆☆☆

lead or mislead？值得思考

評分☆☆☆☆☆

人工智能並非真的具有智能，成功與否還取決於人工，即算法的設計。不能盲目迷信大數據，批判性思維是人類獨有的能力，要善加利用。