用一小時(shí)時(shí)間速讀,用一生時(shí)間精讀,這是無悔在2017年閱讀的第13~14本書
第3周關(guān)鍵詞:吳軍
對的,就是那個(gè)得到APP里開<硅谷來信>專欄的吳軍,就是與那個(gè)在專業(yè)味極強(qiáng)的制藥圈里首講哲學(xué)的吳軍同名同姓的吳軍。(作者個(gè)人介紹附在文后)
智能時(shí)代
中信出版集團(tuán)股份有限公司
《智能時(shí)代》是吳軍在2016年出的新書,在老羅的羅輯思維里,曾大大的宣傳過。現(xiàn)在的所有人里,只有2%能在智能時(shí)代里做弄潮兒,于是人人都不想做剩下的那98%。
但其實(shí)讀完了才發(fā)現(xiàn),只有最后的一小部分提到了2%這個(gè)比例。整本書沒有什么危言聳聽、蠱惑人心的文字,有的只是平靜的陳述,從歷史的長河里對比之前的幾次重大革命,來剖析未來的智能時(shí)代。
此書的前面說了很多的大數(shù)據(jù),好開心上一周惡補(bǔ)了不少,總算沒有完全讀不懂。
大數(shù)據(jù)的英文叫Big Data,但為什么不叫Large Data或是Vast Data呢?吳軍老師在書里給了很詳細(xì)的闡述。這還得從英文的原意說起:
Large和Vast在程度上略有差別,后者可以看成是very large的意思。而big和它們的差別在于,big更強(qiáng)調(diào)的是相對小的大,是抽象意義上的大。
仔細(xì)推敲英語中big data這種說法,我們不得不承認(rèn)這個(gè)提法非常準(zhǔn)確,它重要的是傳遞了一種信息——大數(shù)據(jù)是一種思維方式的改變。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量是比過去大了很多,量變帶來了質(zhì)變,思維方式、做事情的方法就應(yīng)該和以往有所不同。
在之前的大數(shù)據(jù)書籍中,印象最深的就是對大數(shù)據(jù)的三種思維方式的轉(zhuǎn)變。再一次,印象得到了強(qiáng)化。
作者在書中給出未來新產(chǎn)業(yè)的公式:
現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+大數(shù)據(jù)=新產(chǎn)業(yè)
現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+機(jī)器智能=新產(chǎn)業(yè)
目前,平均來說,大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能在現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)中所占的比例可以說遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于1%,但想一想幾十年前,計(jì)算機(jī)在當(dāng)時(shí)所有產(chǎn)業(yè)中所占的比例,不也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于1%?
當(dāng)技術(shù)革命開始時(shí),身處時(shí)代大潮的我們,只有兩種選擇:要么勇敢地投身,要么猶豫和觀望。
這本書,給我最大的啟發(fā),就是也許我不知道怎么該怎么去投身,但卻讓我知曉,當(dāng)見到所處的不管是公司還是行業(yè)已經(jīng)落后于時(shí)代浪潮時(shí),我要做的是堅(jiān)定的離開,而非死守不放。
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數(shù)學(xué)之美
人民郵電出版社
Google有一個(gè)黑板報(bào)的功能,我覺得是跟博客一樣的東西。當(dāng)年作者就在上面貼一些自己對數(shù)學(xué)的一些總結(jié)與思考,后來集結(jié)成冊,就有了這樣一本《數(shù)學(xué)之美》。
自打大一考完高數(shù)后就再也沒看過任何與數(shù)學(xué)有關(guān)的書(考研也不考數(shù)學(xué)),真沒想到,今日會(huì)把一本滿是陌生數(shù)學(xué)符號的書當(dāng)成是夜半讀物來饒有興趣地讀。
《數(shù)學(xué)之美》的重點(diǎn)在美上。
在IT領(lǐng)域,許多不知道如何解決的難題,應(yīng)用了數(shù)學(xué)的一些原理,居然會(huì)被很漂亮的解決掉,驚艷的美。
書中的很多案例說實(shí)話,速速的翻書,很難讀得明明白白。但余弦定理這個(gè),看懂了。
在網(wǎng)絡(luò)中,有時(shí)需要比較兩篇內(nèi)容的相似度,但是怎么來比較呢?余弦定理就用得上了。對于一個(gè)三角形,當(dāng)三條邊的長度定下來后,就能用余弦定理來算出來三個(gè)角的角度,如果角度是0,則說明只有兩條完全一樣的邊。用到相似度比較上呢,如果兩篇比較后,角度是0,則就是完全相似,也就是一樣,值越大,代表相似度越低。具體是怎么算的,那就是一堆很復(fù)雜的公式和推演啦,但是這個(gè)道理,卻很清楚了,至少,這個(gè)早已經(jīng)把大學(xué)數(shù)學(xué)還給高中體育老師的我,都一下子記住了。
吳軍老師講故事的能力非常出眾,本是非常枯燥的東西,但他卻用很流暢很舒服的文字給你娓娓道來。很享受,很欽佩。
PS:上一篇大數(shù)據(jù)里有關(guān)涂子沛的信息需要更正,涂子沛已經(jīng)離開阿里巴巴,現(xiàn)在是觀數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人以及上海真愛夢想公益基金會(huì)理事會(huì)理事。無悔在之后的資料采集時(shí),會(huì)再加強(qiáng)多方面的交叉信息確認(rèn)。
吳軍介紹
(資料來源: 吳軍個(gè)人主頁中文版)
我是誰
吳軍博士畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系(本科)和電子工程系(碩士),并于1993-1996年在清華任講師。他于1996年起在美國約翰霍普金斯大學(xué)攻讀博士,并于2002年獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。在清華和約翰霍普金斯大學(xué)期間,吳軍博士致力于語音識別、自然語言處理,特別是統(tǒng)計(jì)語言模型的研究。他曾獲得1995年的全國人機(jī)語音智能接口會(huì)議的最佳論文獎(jiǎng)和2000年Eurospeech的最佳論文獎(jiǎng)。
吳軍博士于2012年回到Google,負(fù)責(zé)一個(gè)神秘項(xiàng)目。2010年-2012年,他加入騰訊公司,是負(fù)責(zé)搜索和搜索廣告的副總裁。2002年,他加入Google公司,現(xiàn)任Google研究院資深研究員。到Google不久,他和三個(gè)同事們開創(chuàng)了網(wǎng)絡(luò)搜索反作弊的研究領(lǐng)域,并因此獲得工程獎(jiǎng)。2003年,他和兩個(gè)同事共同成立了中日韓文搜索部門。吳軍博士是當(dāng)前Google中日韓文搜索算法的主要設(shè)計(jì)者。在Google其間,他領(lǐng)導(dǎo)了許多研發(fā)項(xiàng)目,包括許多與中文相關(guān)的產(chǎn)品和自然語言處理的項(xiàng)目,并得到了公司首席執(zhí)行官埃里克.施密特的高度評價(jià)。
吳軍博士在國內(nèi)外發(fā)表過數(shù)十篇論文并獲得和申請了近十項(xiàng)美國和國際專利。他于2005年-2011年,擔(dān)任約翰霍普金斯大學(xué)計(jì)算機(jī)系董事會(huì)董事。2011年至今,擔(dān)任該校工學(xué)院董事會(huì)董事。他還是中國世紀(jì)基金的董事和中國工信部的專家和顧問。
我喜歡做什么
我是一個(gè)還不錯(cuò)的攝影愛好者,一個(gè)古典音樂迷,喜歡享受高質(zhì)量的影視,比如Blu-ray的電影。平時(shí)偶爾會(huì)修理園子,甚至做點(diǎn)木匠活。每年旅游很多次,參觀博物館,見到了全世界三分之二最著名的油畫的真跡。當(dāng)然,還時(shí)不時(shí)地為Google China Blog寫東西。以前讀書很多,現(xiàn)在事情太多讀得就少了。另外,我是很好的紅酒鑒賞家。最喜歡的是波爾多的紅酒和加州那帕谷(Napa Valley)的Cabernet Sauvignon。
我不喜歡做什么
由于生命有限,很多不重要的事只好不做了。