看这本《智能时代》源于一个朋友的一个故事。
大概内容是这样的，以色列的国土面积很小，只相当于我国半个珠三角，可耕种土地更是不到国土面积的1/5，并且土层贫瘠，年降水量更是比我国缺水的中西部地区还要少1/3。
但即便如此，以色列通过大数据和人工智能的科技利用，竟然将自己变成了农业出口大国，许多农产品单产量领先于世界，比如棉花亩产1000斤（中国为228斤），柑橘年产多达3吨（中国为0.5吨）等等。
当听完这个真实案例，我的第一反应是诧异，脑中的画面出现一连串问号和惊叹号，第二反应是好奇，好奇他们是怎么做到的，尤其是朋友所说的大数据和人工智能是什么技术？
于是，我决定通过书籍深入了解下。我在百度、知乎、豆瓣上查阅了相关书籍，最终选择了《智能时代》，原因很简单，它的豆瓣评分很高---8.6分（几乎比同类书籍高至少1分），对于苛刻的豆瓣来说，这已是对本书的很大认可；
其次，因为它的作者是吴军博士，我对他并不陌生，之前就听过他的好几部著作，传说他的浪潮之巅影响了当时还在武大读书的雷军立志投身互联网浪潮。吴军博士除了出过好几本科普类畅销书外，还在谷歌、腾讯担任过高管，因此他是真正的知行合一的践行者，也因此，选择他的书错不了。
从阅读《智能时代》的几个篇幅后，我就被书中的内容迅速圈粉，我大概花了一个月时间仔细看完。
如果让我总结，整本书体现了作者严谨、通俗又充满洞察的写作风格，从整体框架到章节内容都逻辑清晰，让我轻易就能明白他所要表达的内容。
很多深奥的技术问题经过吴军博士的几个例子就让人豁然开朗，并且在内容的思考上，你能感受到作者在此领域的研究深度，他的思想和观点无论是对于我的思维升级还是对未来商业社会的判断都触动很大，这种触动大到的程度用醍醐灌顶也不为过。
《智能时代》共有7章内容，主要围绕数据及人工智能的定义、发展历史、人类认识世界的思维革命、人工智能在商业上的应用、潜在的技术挑战、未来智能化的产业和智能化的社会等内容进行探讨。
于我而言，读完它首先让我清晰了智能的基础概念，通俗的说，所谓智能就是让机器变得更聪明，像人类一样能够解决一些经过思考判断后的问题。
这里面有一个小误区，在之前，我误认为计算机的计算速度快就等同于智能，实际上，这是两码事，计算机从1946年诞生时就已经具备超越人类的计算速度，如果没记错的话，应该是是每秒运算5000次，相当于人类大脑运算的几千倍。
但这并不代表它聪明，它并不能解决复杂问题，比如像我们人类一样具备思想，能够自动对话，做出不同情况下的判断，所以智能从某种意义上来说就是聪明，而如何让机器变得聪明就是科学家们几十年来一直研究的主题。
既然科学家们一直在研究人工智能，但“人工智能”这个词为什么近几年才进入大众视野，难道他们的研究成果一直没有进展么？没有曝光么？
书里也告知了其研究的历史和答案，作者详细的介绍人工智能的发展历史，从最早的鸟飞派到现在主流的数据驱动下的人工智能研究方法。
所谓的鸟飞派研究方法，就是指早期的科学家通过仿生学来研究人工智能，他们以为人类的智能是如何产生，机器就得像人的思路去做，这就好比古代的人们想要飞行，就最先想到和小鸟一样给自己装两个翅膀。但实际上，莱特兄弟发明的飞机并非自己有翅膀，而是对空气动力学的研究。
也因此最早期人工智能科学家们的研究方法走到了尽头，在十九世纪70年代，终于开辟了用统计+数据的方法来研究人工智能，找到了解决智能问题的方法。
至于为什么在近几年人们才热议人工智能，是因为只有互联网和移动互联网的兴起后，各行各业才产生大量的数据，有了数据，才能对数据进行建模、分析和预测，才能使机器产生智能，让它最终可以去做过去只有人类才能做的智能问题，才会最终产生价值。
这里需要再普及下概念，让机器具备智能从大的层面需要在三个方面有技术突破，包括云计算、算法和大数据，计算机的计算能力随着摩尔定律一直在提升，计算性能和计算速度突飞猛进，算法的研究也在几十年前取得突破，惟有大数据的积累上是软肋。
大家可以想象到，没有互联网之前，人们存储数据的方式都在线下，根本很难统一收集，所以有了互联网和移动互联网后，数据无论是从体量上还是维度上都大大激增，这才使得构成人工智能发展的三要素真正意义上齐头并进。
也因此，人工智能从过去小圈子的学术研究课题真正走到了大众视野，在各行各业得以开始应用。
类似上文中关于人工智能相关的基础概念等知识在这本书里还有很多，但真正让我触动并认为对未来有重大指导意义的还是思维革命那一章，作者认为大数据是一种新的思维方式，按照大数据的思维方式，我们做事情的方法需要从根本上改变。
我们都知道思维方式的重要，人和人最本质的差别就在于思维的差异上，因为思维可以指导接下来的行为动作，就好像“选择在某些时候比努力重要”传达的意思一样，只有在更高维上保持准确，接下来的努力和一系列动作才会有意义。
那么大数据思维指什么？
作者指出，在无法确定因果关系时，基于世界不确定性的前提下，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性可以在某种程度上取代原有的因果关系，帮我们找到问题的答案，这就是大数据思维的核心。
这和过去人们对世界的认识不一样，从古希腊的亚里士多德，到托勒密，再到近现代科学、思想领域集大成者牛顿，他们的思想主张里都认为世界万物的变化是确定的，是存在因果关系的，并且基于确定的前提，自然界的规律不仅可以被认识，而且可以通过简单且优美的公式描述出来；再有，这些公式定理可以复制到其他任何行业指导实践。
这样的思维方式被后人总结为机械思维，在当时的时代里就好比现在经常提到的互联网思维，机械思维直接在高纬度上带来了工业大发明时代。
你可能会疑疑惑，工业革命怎么会和机械思维扯上关系，但实际上，其标志性的革命性产物蒸汽机的改良就是瓦特利用牛顿三定律改进的，瓦特发明了一种通用的机器解决所有问题，让其可以应用在各行各业，而非之前那样，蒸汽机只为特定目的设计和制造。这就是机械思维的重要特征---所有问题都有一个通用解决办法。
我知道这听起来还是有些抽象，但回到当时的时代里，人们的思维极其落后，所以出现的机械思维就好像打通了思维上的任督二脉。至此，各行各业都开始寻找这种通用的解决方案，而且确信可以找到这种类似的通用方案。所以在当时，机械思维是先进并适用于当下的思维方式。
但随着人类对世界的认识越来越深，就越发的感受到机械思维的局限，世界是不确定的，过去的经验很可能不适用于未来，甚至适用于当下也未必。更何况，简单的因果关系、简单的公式都被发现完了，人们无法用机械思维对未来做出准确判断。
于是大数据思维登场了
首先，大数据思维认为世界是不确定的，宇宙万物的本身就存再不确定性，并且影响世界变化的因子太多了；而要消除不确定性，就需要引入更多的数据，因为有了大数据以及数据背后的隐藏的信息，就可以帮我们找到问题的答案。
换句话说，我们所面临的智能问题在大数据思维里就直接变成了数据问题，随着相关的数据越来越多，我们掌握的信息就越来越全，就越接近于答案。
举个例子，在过去，经营企业靠的是老板的直觉，所谓直觉就是老板过去的经验，大多是拍脑袋决策，因为他们没有意识到市场变化的有多块，他们认为未来的市场还是和过去一样。
但如果具备大数据思维，我们首先就得承认市场的不确定性，以及未来的市场很可能和过去不一样，所以相应的决策就需要从多个方面收集数据，通过客观的数据驱动我们决策，做出有效且准确的决策。
任何一次技术革命，最初受益的都是发展它、使用它的人，而远离他、拒绝接受它的人，在很长时间内将是迷茫的一代。我希望我们能成为那2%受益的人，用大数据思维去践行我们的生活和工作，也因此，强烈推荐这本《智能时代》。
