我觉得这本书 ， 最大的好处是他把大家都很想知道的 ， 与每个人生活都密切相关的问题挨个抛了出来 ， 比如人工智能会带来哪些经济机会？人工智能会夺去你的工作岗位吗？人工智能会造成更多的不平等吗？当人工智能优先时 ， 什么才是你的学习策略？等等 ， 这些问题关系到我们每一个普通人的切身利益啊 ， 人工智能现在发展的如火如荼 ， 这不得不让我们这些普通大众产生一些强烈的危机感 ， 人工智能一个人可以做很多人的工作 ， 他比我们有知识 ， 他比我们更加聪明和灵活 ， 那么将来的某一天 ， 我们会不会因为人工智能而失业 ， 如果真的有那么一天 ， 我们要怎么办呢？
有的时候觉得 ， 专家之所以能成为专家 ， 真的是与常人不同 ， 同样的道理 ， 人家就能说的深入浅出 ， 说的妙趣横生 ， 说的让你喜欢看 ， 说的让你深感赞同 ， 这就是能力啊 。在这本《AI极简经济学》中 ， 有三位深耕人工智能和决策领域的经济学家他们以坚实的经济学理论剖析动态 ， 把握本质 ， 将人工智能领域变化多端的表象总结为不断提高的机器预测能力 。这段话听起来比较拗口 ， 但是整本书读起来还是比较轻松愉悦的 。
我觉得哈佛大学前任校长 ， 世界银行前首席经济学家 ， 奥巴马政府国家经济委员会主席劳伦斯.萨默斯对这本书的评价还是很中肯的 ， 他说 ， 人工智能或许会改变你的生活 ， 本书则会刷新你对人工智能的认知 。我们无法确定人工智能是不是最好的科技进步 ， 可以确定的是 ， 这本书是迄今为止该领域最好的书 。所以 ， 如果你跟我一样对人工智能很懵懂又很好奇 ， 不妨读一读这本书 ， 也许会带来新的启发 。
《AI极简经济学》读后感(五)：《AI极简经济学》–你感受过、但没想过意味着什么的“人工智能”
相对于人工智能而言 ， 人类的问题 ， 除了感知过于灵敏 ， 恐怕还有因为种种自身的原因限制所以容易“反馈的不及时”吧 。所以 ， 尽管各类还处在开放状态中的人工智能至今依旧存在许多问题和困境 ， 其中也有了AlphaGo成功地击败了人类最优秀棋手的例子 。更多的人则是在这个容易焦虑的时代隐隐感到了人工智能的潜在危险 ， 却又无从了解–而这本书 ， 将是这一方面的不二选择 。
本书的三位作者在策略、经济、数据方面的专长 ， 让他们得以在更多、更深的层面接触AI ， 也能够更清晰明了地概括围绕AI产生的种种思考 。例如 ， 第一章的内容提到 ， 人们如果还是将AI只当作能正确执行自己指令的语音识别类助手 ， 就大错特错了–因为AI的最大价值在于预测 。许多时候 ， 不见得是使用者发音不准或是指令有误 ， 而很可能是AI的数据量不足 ， 没能准确预测使用者的意图 。所以 ， 这又引发了第二章里的一个问题：我们让AI当助手 ， 正是看中了它的数据分析能力 ， 并能“直言不讳” ， 可是 ， 如果它过于“顺从”个人偏好 ， 即使给够了数据 ， 依旧要“惯着使用者” ， 那么 ， 使用者身边只等于多个了用电子音说话的马屁精 ， 对完成决策也起不了太大作用啊？由此可知 ， 人类当前还是要与AI相互配合 ， 扬长避短 。至于如何参照人工智能的分析 ， 自己决策 ， 就要更明白地“解构工作流程、分解决策、重新设计工作岗位”–这正是第三章的内容 。针对许多人现在就已经感到人工智能虽然已经将越来越多的人从一些基本劳动中“释放”出来 ， 也等于让这些人失业 ， 三位作者清醒地认识到 ， 人工智能距离完全胜任全部的工作流程尚有很大的距离 ， 而且 ， 鉴于人工智能的分析能力还是会因为海量的数据出现“乌龙”（人类的“手滑”对此也有责任） ， 人类的决策能力依旧有用–只不过 ， 人类以后需要做好更充分的终身学习的准备 ， 好在AI进行学习的过程中 ， 能始终有能力对它进行“调教” 。管理者们要想在未来占有一席之地 ， 就需要对上述第四章中提到的内容有更清晰的感受 。第五章里 ， 则就“人工智能会终结就业吗”“不平等会加剧吗”“少数大公司会控制一切吗”“一些国家会获得优势吗”等大众都由人工智能的兴起产生的疑问 ， 给出了有理有据的“预测”回答 ， 至于是否绝对相信 ， 人类终究不会像机器 ， 直接给出“是”或“否”的回答 ， 而是会运用自己的已知“战略思维” ， 进行“决策”吧 。

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