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[美]加裏·史密斯作者

中信齣版社

鍾欣奕譯者

2019-11-1 出版日期

352 頁數

58.00元價格

平裝

叢書系列

9787521709957 圖書編碼

錯覺在線電子書圖書標籤: 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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發表於2025-03-25

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錯覺在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

原來我們離真正人工智能還很遠啊

評分☆☆☆☆☆

撕下對人工智能的包裝，看看計算機的真實麵目：計算機沒有人類社會的常識，不知道桌子不能飛起來，計算機不知道詞語在語句中的含義，計算機的圖像是靠像素來識彆，以至於難以識彆指示牌上的貼紙… 而基於大數據的統計學，害，那更是一言難盡：基於以往數據結果建立起來的模型，禁不起實際考驗，而其中的相關關係，可能是完全背離人類邏輯的（而計算機並沒有人類常識，所以它不知道它背離瞭邏輯）其中說的那句：“榖歌流感”從此再也沒有預測過流感。還是震驚到我瞭，畢竟以前看到的推崇大數據的觀點中，榖歌流感的例子是用來支撐“大數據好厲害好神奇”這個觀點的。沒想到，榖歌流感還有這樣的結局… 要想讓計算機達到科技小說中的智能狀況大概還要等幾百年吧。

評分☆☆☆☆☆

#數據挖掘、模型、機器學習算法會誤導的根本原因：意義本身來自人自身，這是機器目前或者永遠不能給的。當然作為工具它們可以做我們的????‍♀️，用處很大，作者說的金融工程師4種類型，非常實在。 #沃森沒被爆齣來玩不下去前一直被我當作一個鑒彆杠杆：能理解IBM某種程度是欺詐的，遲早玩不下去的一般技術理解力還是在綫的。 #比較不能苟同的是：作者認為計算機做的這些都不是真正的智能。做人還是要實在一點，不能每次計算機解決瞭什麼問題，就把這個問題說成“不是真正的智能”，是的，也許不是AGI，但是人類中知識也有很大一部分完全是概率性、知識性的，並不能說機器發現的知識都是偶然。

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☆☆☆☆☆

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……

錯覺在線電子書著者簡介

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。

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錯覺在線電子書圖書描述

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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