《智能时代》读后感（精选5篇）

第一篇：《智能时代》读后感

《智能时代》是2016年中信出版社出版的图书，作者吴军。该书揭示了大数据和机器智能对于未来社会的影响。下面是小编为大家收集整理的《智能时代》读后感三篇，希望能够帮助到大家！《智能时代》读后感一

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。

总的来讲，本书主要内容是在探讨基于大数据的机器智能是如何发展的、将如何影响人们生活的方方面面以及如何应对。

大数据给世界带来的改变很深刻，最深刻的是思维方式的转变——从因果论的机械思维到相关性的相关性思维。这里转变的不只是解决问题的手段——如今我们有能力在全集上分析问题，也终于有能力在全集的基础上精准刻画群体侧面画像，转变的还有看待问题的方法——我们不再是“小心假设，大胆求证”，而是“减少假设，数据自明”。这种转变实际上使得机器智能具备了成为公共设施的基础——不必要所有人都懂机器智能是如何工作的，对于使用者来说只需要明白有这样一个工具可以在数据全集上找到恰当的结论即可。因此，这会迅速引起一场商业革命。

实际上，这场革命已经开始：在书本中已经列举了包括酒吧、冰箱制造商在内的传统行业利用大数据的手段改善经营状况。但是，还有更多的行业在探索如何将数据有效整合起来探索新的模式——首先是数据的获取问题，寻找有效的获取数据的方法可能不是一拍脑袋就想得到的；其次，如何从这些数据中发现价值依然需要一个指导方向；最后，如何利用数据发现的规则设计更合理的模式。

书中另外一个精彩内容是最后一章——论述了智能革命带来的正面影响和负面冲击。我认为作者实际上是问了这样一个问题：智能革命大大解放了生产力，大大促进了生产，只需要更少的人就能够养活全世界，那么剩下的人怎么办？作者通过论述第一、二、三次工业革命的历史进程，得出来的结论不容乐观——只有通过时间的作用才能使革命带来的巨大的生产力解放得到释放。我们很不幸地处于这个历史进程，我们也很幸运地处于这个历史进程。

所以整本书，可以说是一本科普的书，读完全书能对当下最时髦的概念——大数据、机器智能、区块链等有进一步的理解，尤其是大数据。但是我觉得更像是一本宣传鼓动的书——因为他描绘了两个世界，一种是参与到革命的进程中，跟上历史的车轮向前，另一种则是抗拒革命，被历史抛弃——这两者之间的差别，不可以云泥计。至于事实上是否真的会有这么严重，这个就仁者见仁了，只不过历史告诉我们，至少前三次是这样的，如果抱有怀疑，最好祈祷太阳底下会有新鲜事。

至于革命已经发生，这是毋庸置疑的。当然，这是读本书之前就已经知道了的。实际上，很多人都已经知道——置身在一个全社会都在讨论大数据的环境下，很难不去想大数据会如何影响世界。本书的效用只是在于让读者知道这个过程是如何的不可抗拒。

人工智能是未来10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。下面是我读这本书的过程中，产生的对于数据分析和应用的一些理解和总结。

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

经典思路：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nextmove是因为nextmove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。

第二篇：智能时代读后感1

智能时代读后感

在南卡罗来纳州的多切斯特县，警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种大麻的人？

亚马逊为什么会把男性护肤品和古典音乐一同推荐？

塔吉特连锁百货店是如何提前于家长知道正在上高中的女儿已经怀孕的？

如果你想知道上面这些问题的答案，那么就去读一读这本《智能时代》吧。

这本书包括七个章节：数据-人类建造文明的基石、大数据和机器智能、思维的革命、大数据与商业、大数据和智能革命的技术挑战、未来智能化产业、智能革命和未来社会。虽说书名为“智能时代”，但其实每一章都有大量的篇幅在介绍大数据。从书的副标题也可以理解本书的重点：大数据与智能革命重新定义未来。

这本书在阐述的核心观点是，大数据为智能革命带来了发展的新契机。

1968年，明斯基在《语义信息处理》（Semantic Information Processing）一书中分析了所谓人工智能的局限性，他引用了巴希勒（Bar-Hillel）使用过的一个非常简单的例子：The pen was in the box（钢笔在盒子里），这句话很好理解，如果让计算机理解它，做一个简单的语法分析即可。但是另一句语法相同的话：The box was in the pen.就让人颇为费解了。原来，在英语中，pen（钢笔）还有另外一个不太常用的意思-小孩玩耍的围栏。在这里，理解成这个意思整个句子就通顺了。但是，如果用同样的语法分析，这两句话会得到相同的语法分析树，而仅仅根据这两句话本身，甚至通篇文章，是无法判定pen在哪一句话中应该作为围栏，在哪一句话中应该是钢笔的意思。事实上人对这两句话的理解并非来自语法分析和语意本身，而是来自他们的常识或者说关于世界的知识（world knowledge），这个问题是传统的人工智能方法解决不了的。

因此，明斯基给出了他的结论：“目前”（指1968年）的方法无法让计算机真正有类似于人的智能。由于明斯基在计算机科学界具有崇高的声望，他的这篇论文导致美国政府削减了几乎全部人工智能研究的经费，在之后大约20年左右的时间里，全世界人工智能在学术界的研究是处于低谷的。

到了20世纪70年代，采用数据驱动和超级计算的方法（可以理解成大数据的雏形），给机器智能的发展带来了新的希望。然后作者通过语音识别、Google翻译、AlphaGo等实例，论证了数据驱动方法的优势。说的简化一些，数据驱动方法的基础是统计学。通过思维的转变，用统计+数据的方式，计算机似乎可以变的“智能”了。

机器智能最重要的是能够解决人脑所能解决的问题，而不在于是否需要采用和人一样的方法。

早期的智能技术的研究思路是如何让机器像人一样思考、决策、识别等，但是这样的方向可能是错误的，甚至是无解的，当切换一下思路，利用统计+数据的方法时，语音识别可以被广泛应用了，Google翻译说的越来越准确了，AlphaGo都战胜李世石了。

围绕着本书的核心观点，作者从数据的历史入手，详细介绍了大数据和智能革命发展的起源、现状和未来，并提出了智能技术发展的新思路：变智能问题为数据问题。基于这个新思路，作者用大量的实例论述了“变智能问题为数据问题”的可行性，以及大数据可能带来的巨大改变。

在大数据时代，首先会带来思维的革命。从古至今，人类社会的发展依赖于人的逻辑思维能力，强调事物发展过程中的因果关系。但是随着大数据的出现，事物的发展过程呈现出了强相关关系。为什么亚马逊会把男性护肤用品和古典音乐一同推荐？这正是通过大数据的相关性得到的结论，这样的组合能实现更好的商品销售。在南卡罗来纳州的多切斯特县，警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种大麻的人？塔吉特连锁百货店是如何提前于家长知道正在上高中的女儿已经怀孕的？这两个实例也是通过数据之间的相关性分析才得出结论的。如果没有大数据的支持，仅依靠传统的因果关系来分析，这些都是很难被实现的。

在最后的两章，作者畅想了大数据和智能革命对社会带来的改变以及会遇到的挑战。

大数据的核心是数据。大数据时代，数据量肯定非常大，如何存储面临着巨大的挑战：如何防止数据损坏，如何保护数据的隐私，如何可视化数据......当数据保存下来之后，需要实现数据的分析，如何实现并行计算和实时处理，同样是是大数据发展过程中要面临的严峻挑战。新事物的出现和发展，总是会存在许多阻碍，历史也总是相似的，事物在曲折中发展。大数据如何改变我们的社会，让我们拭目以待。当然，这这场革命中，你是要当历史的参与者还是要当历史的旁观者，这取决于你的选择。在最后，作者以农业、体育、制造业、医疗、律师业和新闻业为例，简单描述了可能的发生的改变。具体的未来畅想，就不再做详细描述。

在历次技术革命中，一个人、一家企业，甚至一个国家，可以选择的道路只有两条：要么进入前2%的行列，要么被淘汰。抱怨是没有用的。至于当下怎么才能成为这2%，其实很简单，就是踏上智能革命的浪潮。

第三篇：城市管理进入智能时代范文

城市管理进入智能时代

随着城市化扩张，管理项目不断增多，传统管理模式再也无法呵护城市敏感的神经，城市管理的精细化势在必行，新的管理模式呼之欲出。自2010年以来，寿光城管执法局升级数字化城管系统，着力提高科技含量，不断改进城市管理方法，从群众不满意的地方抓起，实现了城市与市民和谐共处以及城市环境的不断提升。

寿光城管执法局目前共有24名数字城管监督员。数字城管监督员均配备了以手机为原型，具备语音呼叫、拍照录音、手机定位等功能的“城管通”，确保及时掌握发生的各类问题。同时局督察中心也可把要求指令及时发送给每个数字城管监督员。7月4日上午，记者随着10号车数字城管监督员郭光勋一道，来到他的辖区，现场感受“数字城管”的魅力。

数字城管应该是70%的服务，20%的管理

数字城管监督员郭光勋负责广场街、圣城街等总面积超过

8.7平方公里，巡查街道长度超过20公里的片区，商铺近1000家。作为我市首批数字城管监督员之一，郭光勋每天工作就是拿着城管通在街面巡视，搜索城市“顽疾”，将发现的问题用手机拍下，传回局督察中心分类归口办理，完成后进行督察复核。记者在采访中发现，城管通大部分时间用来对乱张贴小广告、公共设施丢失、损坏等市容违章情况进行拍照取证，将可能对市民生活产生影响的案件争取在第一时间发现并及时迅速地消灭在萌芽状态中。

执法方式创新让数字城管工作思路愈加清晰：以人为本，服务民生。数字城管应该是70%的服务，20%的管理。首先是服务，其次是管理。城管无大事，管的无非是保洁摆摊。但民生无小事，把一件一件小事做好了，实质上就是做好了城市精细化管理这件大事。郭光勋告诉记者，今年五月初，他们巡查到市广场街西段

某一饭店门前，发现下水道被堵，致使金融小区门前污水横流，马上用城管通拍照取证并输入相关描述发送到局督察中心，督察中心工作人员立即通知相关中队进行整改。辖区中队在做好店主工作后，花了两个小时，将冒溢的地方修好，此后每当城管巡逻车开进居民小区，都会受到居民欢迎。

根据办理情况据工作人员介绍，目前城管执法局所有的执法车辆全部安装了GPS定位系统，通过督察中心可实现对执法车辆的监控、定位、指挥、调度，以及时处理有关问题。而数字城管监督员通过走街串巷，手握装有GPS卫星定位仪的“城管通”，对城市环境进行督查，采集信息，发现和处理问题。哪里发生突发事件，现场就会呈现在督察中心的屏幕上，为处臵事件提供直观的依据。

城市管理工作效率提升2倍，结案率达到98%。

7月4日上午9点时30分，一位市民拨通了5209111寿光城管服务热线反映在金光街西段一个窨井盖丢失。

9时35分，负责该区域的数字城管监督员郭光勋来到现场，掏出随身携带的“城管通”手机进行拍照，通过“城管通”将基本情况和图片信息发送到局督察中心。

9时40分，督察中心的工作人员根据数字数字城管监督员发送回的资料，确认这个遗失的井盖属于市政管理范围，随即将现场资料传送给市政部门。

10点整，市政部门工作人员携带窨井盖及相关工具和器材赶到。

10点时30分，新窨井盖安装完毕。等郭光勋巡逻完毕，回到现场进行拍照并上报。

从举报窨井盖缺失，到新的窨井盖安装完毕，只花了1个小时。这是我市数字化城管运行工作中的一个现场实例。在寿光城管执法局督察中心的大厅里，工作人员向记者现场演示了“数字城管”的工作流程：一个案件包括发现问题、受理立案、任务派遣、处臵问题、结案归档等5个步骤。督察中心收到数字城管监督员用“城管通”发来的案卷后，系统将自动生成一个预立案表单。“案卷”随即出现在督察中心的电脑界面。工作人员点开“案卷”，通过GPS定位系统精确显示了数字城管监督员拍照地点的坐标，对“案件”予以立案，并将信息转发给相关中队。相关中队根据“案件”内容，立刻进行处理。整个过程只有短短几分钟。这是寿光市数字化城市管理系统带来的变化。市容问题是不是一定要等到百姓投诉了才处理？当然不是。家住学院路的张女士高兴地对记者说，自己住宅楼下常常成为无证啤酒摊、烧烤摊的聚集地，每到深夜，猜码声、吆喝声不绝于耳，附近居民不堪其苦。尽管常常投诉，可城管队员前脚刚走小摊贩后脚就返回，整治总是收效甚微。“现在又是摄像头监控又是“城管通”手机照相，还可以开通电话、寿光民声等多种举报方式，那些扰人的小摊贩就不敢乱来了！”当然，信息采集不仅仅靠24名数字数字城管监督员。城管服务热线5209111、市长热线、寿光民声等信息渠道各显神通，拉起了一张全方位、立体化的信息网络。

“数字城管投入使用后，原来一天处理的问题，现在不到半天就解决了，理论上说平均案件办理时限缩短一半。”寿光城管执法局督察中心工作人员给记者提供了一组数据：2010年3月至2011年7月4日，寿光数字城管共发现并上报案件近1356起，立案963多起，结案912起，结案率98%。通过数字城管，城市管理者对城市运转中的各种问题可以做到第一时间发现、第一时间处臵、第一时间解决。因为督察效率提高，结案率也提高。并且由于能够加强问题处理结案反馈的监督，大大提高了结案率和群众满意率。

数字城管大大提高了城市管理的快速反应能力，及时解决了大量群众关心的城管问题，成为百姓心中的“民心工程”。数字城管的运作逐渐从降低群众对城管工作不满意度，到基本满意，再到非常满意，二年三大步，正在成为新的“城市管家”。

第四篇：数字时代的智能酒店

数字时代的智能酒店——唯独真爱数字客房

传统意义上的酒店奢华方式，不外乎富丽堂皇的大厅、宽敞炫亮的客房，柔软舒适的大床，精致华美的装饰，开阔通透之落地窗，按摩浴池……更高级的会备有泳池、酒吧、健身房等等。

如今，数字时代带来酒店奢华主义新哲学——数字客房，数字化客房多媒体设备让酒店客人尽情感受现代化科技带来的曼妙体验。

彰显尊贵舒适

进门的下一秒，客房内的宽大液晶电视屏幕上便会伴随着柔美音乐显示个性化欢迎致辞，若碰上生日、节假等更是有惊喜问候，让你从进门便享受这份尊贵。客房内的灯光、温度、窗帘、热水等几乎一切电器设备均可通过遥控器一键操作。将客房调到最舒适，再泡一个惬意的热水澡，不管你平时的工作生活有多繁忙、节奏有多快，到了这里便没有嘈杂和烦扰，一身的疲惫全部释放，尽情享受宁静舒适的慢生活。

诠释奢华便捷

享受着高清卫星或者数字电视，心里还挂念着email、股票或者好友留言怎么办？厌烦了枯燥无味的电视节目或者不堪忍受没完没了的电视广告怎么办？没关系，手中的遥控器一键即可将电视界面转换成电脑，上网、办公、聊天、炒股轻松实现。影虫们应该都喜欢在宽敞的客房、舒适的大床上安静享受大片盛宴，那么，数字客房的高清VOD点播一定不会让你失望，海量、高清、从经典到最新的大片通通奉上。

想了解酒店？想订餐？退房？租车？管家服务？……所有您需要的已全部在系统中精美展现，一键操作，在这里，你可以懒一点，再懒一点。数字化碎片时代，人们已没有耐心和兴趣去研究繁杂的文字和唠叨的解说，视觉冲击才是抓住吸引力的法宝，所以，系统将精美的图片、视频、动画与文字结合之，每一细小之处都蕴含着无限人性化关怀，尽显高品质审美价值。

如今的商旅人士皆喜欢高效、便捷的服务，那么系统中应该包含客人出行的商、旅、交、衣、食、购等信息。选择合适出行路线是舒适旅程的开始，也是好心情的保障。

数字创新与品牌的结合

高端与美好、品质与创新、时尚与科技，数字客房摈弃了徒有其表的华丽，散发出品牌由内而外的奢华与情迷。“智慧e房”打造的每一间智慧客房，都是对入住客人的尊重与体验、对客房数字化体验的探索和对科技力量的追求创新，保证高品质服务质量的同时，提高酒店品牌形象和档次，使其成为现代化数字酒店的典范。

第五篇：《智能商业》读后感

读《智能商业》有感

原创： 萧翔峰

一口气读完了《智能商业》，很多过往经历的事情与书中内容对照了起来，摘选其中部分与大家分享感悟。

网络协同效应

曾鸣用一句话讲明白了滴滴今天为什么会出现美团入场后促手不及的局面——没有网路协同效应，单靠规模经济无法形成垄断。

以前只知道打车是资本密集型行业，核心竞争力是资本；但是为什么是资本？并不明白。

原来是因为在线打车在需求端没有形成网络协同效应，即使供给端的规模效应强大，但司机和平台只是简单的分成关系，通过砸钱就可以让用户迁移了，也就不存在壁垒。所以美团打车的进攻策略还是通过城市逐步切入，给司机高于滴滴的补贴，粗暴有效。

回想当年在线音乐行业，网易云能崛起这么迅速，其实是个性化+歌单的模式，让产品具备了协同效应，用户越多，体验越好。而评论的互动又强化了协同，奠定了整个产品的独特调性。这与当时酷狗、QQ 音乐、百度音乐等产品的分类目录查找型体验，是质的差异。所以，网易云音乐的用户在早期版权不受限时能迅速滚起来。但其后正版化+腾讯大力投入垄断版权后，用户的基础需求（热门歌曲）无法满足，网易云音乐上涨的势头就被迅速压制了。

数据智能

大数据、人工智能，这是时下的行业流行词。过往也在想，在未来智能时代产品经理的价值是什么？这次在《智能商业》里看到了一个很系统的阐述，给了自己很大的启发。

产品是将“云上”的数据智能传递给用户、为用户带来价值的通道。数据闭环靠产品互动实现，而产品体验依赖于数据智能，数据和产品合二为一。一切的数据智能体系，都必须最终融合在功效直接、交互友好、价值明确的互联网产品上，其智能的价值才真正的体验出来。互联网产品是一种包含了“云”的智能和“端”的体验的完整互联网服务。

因此，互联网产品经理作为负责定义、优化互联网服务的角色，价值会更大。在智能时代里，一个优秀的互联网服务，离不开产品经理或实际的产品设计者，通过创造性的产品设计，既把数据智能的价值不折不扣地传递给用户，又使用户低成本、高频度地进行反馈，从而使数据智能持续提升。

这其中，产品经理的工作小到功能交互、大到定义产品场景，既包含前端（用户侧）的直接用户体验与交互，也包含后端（云）的数据智能引擎（例如推荐算法）的目标定义、指标优化。一个同时具备前端、后端工作能力的产品经理，是未来的标配。而纯 APP 功能产品经理的价值会继续的下降，因为行业的配套中台能力越来越成熟强大了。

未来的新产品，一定是针对某个用户问题/场景，定义了全新的用户体验方式，同时启动了数据智能的引擎，形成了数据、算法、产品的反馈闭环，进而持续提升用户体验。我们现在看到的字节跳动系产品，就是这一类产品的当下典型。

成为新智人

谈到这，我们自己其实也是一家企业，以经营自我、提升自我价值为商业目标的企业。但有多少人，在这个互联大时代里，还是一个单点？离线的工作、学习着？不能具备协同效应，没有给自己建立数据输入->输出的反馈闭环的人，无法放大自己的价值，也会在未来更快的面临职业上升天花板，这是未来协同的组织中对人的更高要求。

新的一年，把自己当做一个产品，找到自己的定位点，与所在的线去结网，建立所在面中的反馈闭环，在时代的大环境中继续向前。