错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们PDF电子书|百度网盘下载

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错觉：人工智能如何通过数据挖掘pdf下载误导我们，本书为读者详细探讨了人工智能研究中存在的一些问题，同时为你解答人工智能是否真的存在真聪明，一切都在这里得到解答。

电子书执行摘要

在当今人工智能时代，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们的生活。不过，这种说法有些夸大其词，我们的生活可能确实会改变，但不会变得更好。我们太武断了，认为计算机可以毫无错误地搜索和处理堆积如山的数据，但计算机只是擅长收集、存储和搜索数据，它们没有常识或智能，它们不知道数字和单词是什么意思是，他们无法评估数据库中的内容。相关性和有效性，它们缺乏区分真实、虚假和不良数据所需的人类判断，以及区分有根据和虚假统计模型所需的人类智能。

大数据的计算机挖掘风靡一时，但数据挖掘是人工而非智能，是一种非常困难和危险的人工智能形式。数据挖掘首先通过大量的数据趋势和相关性发现让我们高兴但没有实用价值的模型，然后创造理论来解释这些模型。作者通过“Smith Test”和“Texas Sharpshooter Fallacy”等例子证明，如果你挖掘和询问数据的时间足够长，数量足够大，你总能得到你想要的结果，但这是一个相关性, not a Causality 只是自我选择偏好，没有理论依据，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计算机局限性的思考，真正的危险不是计算机比我们聪明，而是我们认为计算机具有人类智能和常识，数据挖掘是“知识发现”，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能有更多的信心。

PDF 书籍作者

加里·史密斯是波莫纳学院的经济学教授。他获得了博士学位。耶鲁大学经济学博士。曾获两项教学奖，发表（或合着）学术论文80余篇，著作12部。他的研究曾被彭博广播网络、CNBC、Brian Lehrer、福布斯、纽约时报、华尔街日报、新闻周刊和商业周刊等报道。

图书章节目录

第 1 章：智慧或服从

第2章盲目服从

第 3 章无上下文符号

第 4 章不良数据

第五章随机模式

第 6 章如果你折磨数据的时间足够长

第7章包罗万象的“厨房水槽法”

第8章新瓶装旧酒

第9章先吃两片阿司匹林

第 10 章：赢得股市（第 1 部分）

第 11 章赢得股市（第 2 部分）

第12章我们在看着你