前言：从本书开始，我们将重点选择人工智能这个方向进行研究，预计两个月左右的时间，拆解六到七本书关于这个行业的书籍，同增加行研报告的内容，在最后写一个简单的关于人工智能领域的总结性报告。
智能时代，是吴军博士于完成的书，是吴博士继《文明之光》、《数学之美》后的又一力作。作者用通俗易懂的语言，深入浅出的、有条有理的为大家介绍了关于人工智能影响下的未来时代：智能时代。未来已来，请做好准备，是成为2%的控制未来的人，还是选择被淘汰，很快事实将会证明这一切。本书以重点介绍了人工智能的基础大数据的相关基础知识，数据的影响、作用、收集、整理以及在人工智能领域的应用，决对是入门基的作品，但是包含的内容又很丰富。很适合作为入门级作品阅读。
Google的AlphaGo以及其升级版Master让人工智能在成为最大的风口，人人都开始关注的讨论原来机器已经智能到这种程度。因为围棋跟象棋比更加复杂，更加体现人的思维在里面。其他人工智能的其他领域已经取得不很大的进步，只是没有那么引起全民的关注，比如苹果的Siri，微软的小娜，其在语音识别、语义识别，辅助功能等方面都可以说是取得了巨大的进步，还有无人驾驶汽车等。但这一切都离不开一个东西，都是大数据。
数据是是文明的基石，相关性是使用数据的钥匙，统计学是点石成金的钥匙，数学模型是数据驱动方法的基础。数据到信息再到知识。
同样，大数据也是人工智能的基础，只有在足够量的范本的基础上，机器的学习才能实现由量变到质变的飞跃，无论是对美国大选的预测，还是对语言的识别能力，都离不开大数据的积累。机器擅长回答的问题是什么时候，什么地点，发生了什么？但是对于为什么是样，怎么样办等 问题，就比较难。但是通过大数据的相关性，也可以让机器回答一些因果关系的问题。人工智能的重点突破就是让机器去回答为什么以及应该怎么做的问题，数据中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在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮我们得到我们想要的答案，这就是大数据思维的核心。Google的Master就是在大数据的基础上，通过神经网络的学习，让其学会在比赛中How的问题。
数据的积累，引发了思维的革命。人们开始从之前的机械思维转向智能思维。机械思维方式在人类的历史进程中起了决定性的作用，引领了人类社会的发展。无论是古希腊的哲学家，到近现代的科学家，都使用的是机械思维模式。但是这一切已经开始发生改变。
数据在实践中的应用以及与相关的结合，一方面可以解决很多问题，另一方面也会带来新的产业机会和商业利润。比如美国利用智能电表大数据来查处别墅种大麻，税务机构查处偷税漏税，商场利用大数据向顾客推荐商品等。
数据的产生 第一个是电脑本身 第二个是传感器 第三个是过去已经存在的/以非数字化形式存储的信息数字化。 数据的采集是全样本的收集，不存在标准和统一的方法，但是最好的方法是一定能保证数据的全面性（完备性）和不变性。信息的存储：存储介质的技术进步，摩尔定律使存储成本大幅下降，但数据量的增长速度超过了摩尔定律增长的速度。两个方面的难题，一个存储量的问题，另一个是如何标准化数据格式，以更共享。信息的处理，并行计算和实时处理，并非增加机器那么简单。数据挖掘：机器智能的关键。使用大数据相当于在一堆沙子里淘金，不经过处理的原始数据是给不出什么新知识的，大数据能产生的效益很大程度上取决于使用（挖掘）数据的水平。SNR（signal noise ratio ）信噪比来描述信号的质量。
在未来的社会中，所有的产品都将跟智能化相结合，体育产业、制造业、农业、医疗等。医疗保健在任何国家都是一个大产业，甚至是最大的产业。现在的问题：第一个是医疗的成本越来越高，现在美国已占到GDP的17%-18%，到，这个比例将上升到20%。其次，医疗资源不平衡。最后，很多疾病医治不好。比如癌症、帕金森综合症和阿尔茨海默症（老年痴呆）。
成本高的原因：一方面是新药研发成本高，从第一个重要论文发表，到药品上市，大约在，花费20亿美金，但专利保护时间从申请起只有，所以每一种特效新药都很贵。二方面是因为医务人员的收费很高。培养成本高
大数据导致机器革命的到来，这对未来的影响不仅仅在经济领域，而全方位的。在智能革命到来之际，作为人和企业无疑应该拥抱它，让自己成为那2%的受益者，用为国家，则要未雨绸缪。我们还没有经历过机器在智能上全面超过人类的时代，我们要在这个时代学会生存。这将是一个让我们振奋的时代，也是一个给我们带来空前挑战的时代。
