图 书 馆《错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们》
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简介与推荐
【内容简介】在人工智能异常火热的今天，很多人认为我们生活在一个不可思议的历史时期，人工智能和大数据可能比工业革命更能改变人的一生。然而这种说法未免言过其实，我们的生活确实可能有所改变，但并非是朝好的方面发展。我们过于武断地认为计算机搜索和处...理堆积如山的数据时不会出差错，但计算机只是擅长收集、储存和搜索数据，它们没有常识或智慧，不知道数字和词语的意思，无法评估数据库中内容的相关性和有效性，它们没有区分真数据、假数据和坏数据所需的人类判断力，没有分辨有理有据和虚假伪造的统计学模型所需的人类智能。
计算机挖掘大数据风行一时，但数据挖掘是人为而非智能，也是非常艰巨、危险的人工智能形式。数据挖掘先是通过大量的数据走势、相关关系来发现让我们内心愉悦却无实践价值的模型，然后创造理论来解释这些模型。作者通过“史密斯测试”和“得州神枪手谬误”等实例说明，如果你挖掘和拷问数据的时间够长、数量够大，你总能得到自己想要的结果，然而这是相关关系却并不是因果关系，只是自我选择偏好，并没有理论基础也没有实用价值。
在人工智能时代，我们对计算机的热爱不应该掩盖我们对其局限性的思考，真正的危险不是计算机比我们更聪明，而是我们认为计算机具有人类的智慧和常识，数据挖掘就是“知识发现”，从而信任计算机为我们做出重要决定。更多的计算能力和更多的数据并不意味着更多的智能，我们需要对人类的智慧有更多的信心。
【作者简介】加里·史密斯是波莫纳学院的经济学教授。他在耶鲁大学获得经济学博士学位。他曾两次获得教学奖，并撰写(或与他人合著)80多篇学术论文和12本书。他的研究曾被彭博广播网、CNBC、BrianLehrer、福布斯、纽约时报、华尔街日报、《新闻周刊》和《商业周刊》等媒体报道。
计算机挖掘大数据风行一时，但数据挖掘是人为而非智能，也是非常艰巨、危险的人工智能形式。数据挖掘先是通过大量的数据走势、相关关系来发现让我们内心愉悦却无实践价值的模型，然后创造理论来解释这些模型。作者通过“史密斯测试”和“得州神枪手谬误”等实例说明，如果你挖掘和拷问数据的时间够长、数量够大，你总能得到自己想要的结果，然而这是相关关系却并不是因果关系，只是自我选择偏好，并没有理论基础也没有实用价值。
在人工智能时代，我们对计算机的热爱不应该掩盖我们对其局限性的思考，真正的危险不是计算机比我们更聪明，而是我们认为计算机具有人类的智慧和常识，数据挖掘就是“知识发现”，从而信任计算机为我们做出重要决定。更多的计算能力和更多的数据并不意味着更多的智能，我们需要对人类的智慧有更多的信心。
【作者简介】加里·史密斯是波莫纳学院的经济学教授。他在耶鲁大学获得经济学博士学位。他曾两次获得教学奖，并撰写(或与他人合著)80多篇学术论文和12本书。他的研究曾被彭博广播网、CNBC、BrianLehrer、福布斯、纽约时报、华尔街日报、《新闻周刊》和《商业周刊》等媒体报道。
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