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
發表於2025-01-24
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舊瓶裝舊酒,沒有什麼突齣或精彩的觀點、論證。作者沒有數學和計算機過硬的背景,感覺本書是外行人寫給外行人的
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。
評分數據越多,發現無意義模式的概率就越高。
評分原來我們離真正人工智能還很遠啊
評分lead or mislead?值得思考
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。
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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