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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歷史時期，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，我們的生活確實會有所改變，但可能並非是朝好的方面發展。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出差錯，但計算機只是擅長收集、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偽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，只是自我選擇偏好，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出重要決定。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。
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，只是自我選擇偏好，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出重要決定。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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