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  • 基于协同过滤 算法推荐系统图书推荐 一 项目介绍 ...该系统亮点采用协同过滤推荐算法。经过求矩阵余弦相似度得到推荐的图书.推荐图书不足的,补全图书。 二 软件架构 软件架构说明 系统采用ssm架构+springboot

    基于协同过滤 算法推荐系统图书推荐

    一 项目介绍

    该项目有前台,有后台,前台主要是首页轮播图,最新发布图书,热门图书,图书总量,图书收藏量,用户注册量,图书分类,图书搜索,图书分页列表,图书详情,图书收藏,取消收藏,猜您喜欢,登录,注册,退出,个人中心,我的收藏等功能,后台主要 发布图书,用户管理,图书列表,修改图书 ,删除图书,分类管理等功能。该系统亮点采用协同过滤推荐算法。经过求矩阵余弦相似度得到推荐的图书.推荐图书不足的,补全图书。

    二 软件架构

    软件架构说明

    系统采用ssm架构+springboot

    权限框架springsecurity

    页面框架bootstrap

    三 系统说明

    3.1 系统功能结构图

    系统功能结构图:
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    3.2 系统用例图

    普通用户用例图
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    管理员用例图:

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    3.3 系统流程图

    系统流程图:
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    四 系统功能

    系统功能 前台:

    首页:
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    分类页:

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    登录:

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    个人详情:
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    个人中心:

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    后台图书列表:

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    系统启动类:

    @SpringBootApplication(scanBasePackages = "cn.itfxq.book")
    @MapperScan("cn.itfxq.book.mapper")
    public class BookApplication {
    
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(BookApplication.class, args);
        }
    }
    

    五 系统获取

    https://gitee.com/soul_PreCoder/itfxq_book_tj

    展开全文
  • 你想知道这是一本什么样的书吗? 它就是盲聋女作家、教育学家海伦。凯勒写的自转《假如给我三天光明》。她以自己的勇敢震撼了世界,创造出了一个奇迹,而这一切全靠的是一颗不屈不挠的心。 一本书何以有如此的感染...
  • 人工智能是一个需要持续积累和技术迭代过程,注定是一件漫长事。各科技巨头和创业公司在人工智能领域不同应用场景中深耕,探索出了不同发展路径。中科院自动化所曾毅博士认为...
        

    人工智能是一个需要持续积累和技术迭代的过程,注定是一件漫长的事。各科技巨头和创业公司在人工智能领域的不同应用场景中深耕,探索出了不同的发展路径。

    中科院自动化所曾毅博士认为,当前基于数据的人工智能与生物智能有着本质的区别,未来人工智能的发展方向将是“基于机制的人工智能”,也就是探寻生物智能的本质——理解人脑是如何协调数百项认知功能去解决没见过的问题的,基于此,实现机器的拟人化和人类认知的机械化两个方向的逼近,发展出具有意识的超级智能生命体。

    本文摘自《人工智能全球格局》,该书得到倪光南、邬贺铨两位院士的共同推荐,得到百度CTO王海峰博士盛赞。这到底是一本怎样的书,能同时得到两位院士的推荐?

    这本书由国务院发展研究中心国际技术经济研究所、中国电子学会、智慧芽共同撰写,是一本通俗易懂的人工智能科普读物,从源头上思考人工智能的本质和发展历程,全面解读各国政府、科技巨头的人工智能布局,理性思考、审慎看待我国的人工智能科技和产业实力,讲述了以科技创新领跑世界的中国故事。让我们先从曾毅博士的这篇文章中一睹为快。

    智能数据分析与真正意义的人工智能存在本质区别

    关于媒体上流行的产业驱动的人工智能故事,大家都听过非常多了,我对它的总结是:当前几乎所有这些工作,准确地说叫作基于数据的人工智能(data based artificial intelligence),简称数据智能。因为,这些工作是基于大规模数据,找到一个合适的数学函数来拟合数据,产生拟定的预期。如AlphaGo,如果反问:通过AlphaGo一系列的工作,我们对人类的决策机制有了哪些新的认识?其实是几乎没有的。因此,基于数据构建的看似智能的模型,其实质只是信息处理,是大规模的数据分析,与“智能”的本质无关。
    但是,我相信未来的人工智能是向机制智能发展的。我们称之为“基于机制的人工智能”(mechanism based artificial intelligence)。也就是说,我们真正需要追寻的是生物智能的本质。对于任意一项认知功能,包括对人脑如何去协调数百项的认知功能去解决没见过的问题的探索,都是在回答它的科学本质是什么。
    人工智能研究从开始至今不过短短几十年,而真正人类的智能已经经过了数亿年的演化,在演化过程中通过基因突变等获得了不同的尝试,生成了不同物种的脑。为什么数亿年的演化,把人脑塑造成这样,而不是果蝇或者小鼠的样子?人脑又有什么样的优势?我们做的工作是从不同类型物种的大脑的建模开始,从中抽象出认知结构与机理,然后应用到机器智能当中去。
    数亿年的演化使得人类大脑把人体系统的结构和机制有机地组合起来,使得人体系统表现出更好的鲁棒性和抗噪能力。在目前最理想的状况下,深度学习系统在有足够多的数据训练,并且测试数据与训练数据都理想的状况下,能够获得与人类大脑同等水平的鲁棒性和抗噪能力。但是,在任何客观的现实世界中,理想的状态都不存在。脑结构与机制的结合使得高度鲁棒性和抗噪性可以从我们构建的类脑模型中涌现出来,这并非特定的函数设计所能实现的。
    人类显然有很强的决策能力。人的决策是通过若干脑区的协同来实现的。我们把这样的决策模型放到无人机、机器人等不同平台上,使得无人机等学会自主避障、自主穿越复杂场景。所有的规则都是在线学习的,机器人学习的速度刚开始跟人类似,后面则比人快,因为其计算能力比人强。
    把同样的模型用到机器人上,让它去理解人类的意图等不同的应用,其实都只是类脑人工智能在狭义人工智能中的一些进展。目前正在探索的问题,就是如何使得模型变得通用。比如,谷歌DeepMind提出的模型,它希望一种网络可以应对多个任务。可问题是:当它学习第二个任务的时候,第一个任务的性能也会下降,如果它还想同时完成第一个任务的话,第二个任务也不能得到最好应对。这都不是人类智能的特点。人脑至少可以分成近250个脑区。这些脑区是自组织协同的,可以去应对不同的任务,也就是说,人脑的自组织原理才是最重要的。
    人类的认知功能至少有150项,到目前为止,全世界的人工智能顶多挑战了其中的30项,剩余的绝大多数很少有人去研究,比如说意识的问题。在神经科学领域,可以通过2~5周的训练使得以往被认为没有自我意识的恒河猴通过镜像测试,从而被认为涌现出了自我意识。在这样的实验的启发下,我们构建了猴脑的点神经元脉冲神经网络模型,该模型具有363个脑区。
    应用近似猴脑的计算模型以及相关的训练实验,机器人通过了镜像测试。目前,虽然机器人可以通过镜像测试,但问题是,我们能说机器人有了自我意识吗?我们可以说,猴子通过了镜像测试,所以我们认为这个物种有自我意识;但反过来,机器人通过了能够说明吗?实际上不行。所以,现在我们的结论是:一个不具备人类认为的意识能力的机器人,它也能通过镜像测试。
    因此,传统镜像测试判断物种是否具有自我意识的假设实际上是不严谨的。实现机器的自我意识是我们重要的努力方向,很显然这还只是初步自我感知的开始。总体而言,我们希望未来能通过计算建模来发现智能演化的规律,预测智能演化的趋势,并应用到未来人工智能模型的自主智能演化上。

    探索未来智能的两个方向

    当前我们在智能的探索上做了两个方向上的努力,一个是从机器向拟人化发展,一个是从人类向机械化方向发展,扩展人类的智能。一方面,机器的拟人化(humanization)使得机器越来越像人,使它能够与未来的人类更好地交互。另一方面,人类也在通过延展认知能力提升着自身,所以这部分工作叫作mechanization,就是机械化。未来人工智能的发展就是从上述两个方向逼近,向具有意识的超级智能生命体发展。
    两个方向需要回答的科学问题出发点是不一样的。从机器智能的角度出发,我们需要回答它们到底是谁、我们到底怎么构建一个具有智能的生命的问题。从人类的角度出发,问题是我们人的大脑是怎么工作的、我们是谁。未来,有意识的超级智能生命体的发展不是割裂的,不是两个方向无关的努力,而是两个方向朝着统一的目标深度融合探索的未来。
     

    我国的人工智能社会伦理问题研究亟待加强

    未来的超级智能体很显然会超越现代人类智力水平,其风险和伦理问题将是非常关键的一环。我国已采取很多举措,《新一代人工智能发展规划》中也对人工智能的社会风险与伦理高度关注。但必须承认,我国在这方面的研究仍然是落后的。
    现在的人工智能发展,看上去如火如荼,但实际上往哪个方向走才是正确的道路大家并不确定。是否走了弯路,是否出现方向错误,决定了一个国家未来的人工智能是不是真正能够发展好。如果做的根本不是人工智能,而是看似智能的大数据分析、大规模信息处理,那我们就应该老老实实地讲和做这件事情,而不是去冒充人工智能,否则的话,会对我国人工智能的科学发展造成本质干扰和深远影响。
    另一件让人担心的事,是在2018年9月新加坡政府未来战略研究中心与剑桥大学合办的人工智能未来论坛上,一位美国投资人做报告时说,她在乌镇智库的大会上与我国人工智能相关企业负责人交流时,发现他们几乎没有表现出对人工智能风险与伦理问题的太多实质的考虑,这让当时大多数与会人员相当吃惊。
    我当即回答,中国的新一代人工智能发展不可能容忍国家的人工智能平台对未来社会的影响不做深度战略思考。这位投资人说的情况反映出来一个现实问题,就是我国人工智能从业人员在对人工智能潜在的社会风险与伦理问题以及对未来治理方面的考虑与国际社会是有距离的。如果未来我们在人工智能风险与伦理领域仅仅是跟随研究,将会非常被动和麻烦,由此可能产生的对社会负面影响也将很难估量。
    举两个例子来看从技术角度对安全、伦理问题进行考虑的必要性。现在深度学习模型在产业界当中运用得已经非常普遍,但现实是,一张飞机的图片,当其中一个关键像素被改变时,深度学习模型把它识别成了狗;一张青蛙的图片,当其中一个关键像素被改变时,深度学习模型认为这是一辆卡车……试想,当未来大规模的视觉监控系统甚至是机器警察在马路上开展监控任务时,发现一个三岁的小孩手里拿着一只乌龟,这时候有一张白纸片恰好落到合适的位置上,深度学习系统认为小孩拿着的是一把枪,那时技术决策和真实场景之间的差异又会引起什么样的潜在风险?这样一个设想值得我们去深度思考现有人工智能模型的安全性和透明性。
    有些人认为,有意识的人工智能是一件非常危险的事情,但我的看法是:没有一定程度自我意识的智能模型才是最危险的因为具有自我意识的类脑模型具有自我识别的能力、拥有动机与价值观的能力、区分自己和他人的能力、看待他人和看待自己一样的能力,以及与他人共情的能力。机器人如果不能识别自己、不能为他人建模,那么它为了完成任务就可以牺牲所有人类的意义,因为它根本不理解人类和它们之间的关系。
    德国哲学家托马斯·梅岑格(Thomas Metzinger)说,我们给机器人植入人工智能伦理只有一次机会,如果失败了,那么人类未来就会被颠覆了。我的观点是:如果采用植入的手段,则可能一次机会都没有!因为人工智能的模型可以演化,你可以植入,它就可以构建一个接口,使得你植入的部分被包围,未来这个被植入的部分就不能正常工作;并且它可以自组织出一个网络,在输入和输出的层面掩盖一切变化,使得判断模块仍在继续工作,但实际上从整体的模型角度,它已经不再符合人类的规定了。这就是我认为“一次机会都没有”的原因,这也是为什么我认为一个机器人应该具有揣测别人的思维、认知共情甚至情感共情的能力的原因。

    每个国家、机构、企业不同的伦理法则版本,都是在阐述我们对人工智能伦理和准则的认识。包括未来生命研究所(Future of Life Institute,FLI)阿西洛马会议制订的23条原则,看上去覆盖得比较全面,但仍有很多重要的要素被遗漏。对未来超级智能体的规划与风险的评价是这些法则之间区别最明显的点,阿西洛马原则的领先性也由此显现。

    与之相比,目前中国在人工智能伦理方面的研究存在如下问题:

    (1)缺乏相对全面和长远的考量,没有对全方位风险的预测。

    (2)中国准则如何与国际上各版本协同。

    大多数其他国家在做此类研究时,参与者至少有一半是人工智能从业人员,但是我国目前绝大多数人工智能伦理与治理的研究参与者没有人工智能的研究和行业背景。如果出现这样的情形:提出的伦理准则在技术上是不可行的,而伦理与治理研究人员对技术上的潜在风险又不理解,就会对未来社会形成潜在危险与严峻的挑战。

    未来的人工智能发展,需要有正确的模型,以及在正确模型基础之上发展起来的伦理法则。最糟糕的情形是,我们现在的人工智能,看似是有智能的,但其实它自己也不知道自己在做什么,以及它会带来怎样的风险。诚然,就像人工智能系统不能依赖规则系统去罗列所有的规则一样,我们也不可能构建一个极其完善、没有任何漏洞的伦理准则。我们盼望的是,未来的人工智能系统构建于我们人类的智能之上,它的机制与人类是一致的,它从演化的角度可以出现更多的利他行为。如果它的模型是从人类基础之上发展起来的,那么它至少已经有了很多的利他行为基础及协同发展的动机。即便也还是会出现一些非预期状况,这恐怕也是发展人工智能最安全的途径之一。

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    《人工智能全球格局》

    中国人民大学出版社

    2019年9月出版

    国务院发展研究中心国际技术经济研究所 中国电子学会 智慧芽 著

    活动参与方式:畅所欲言,在留言区聊聊你如何看待人工智能?

    点赞数最高前 3 名将赠送《人工智能全球格局》纸书一本,共送出 3 本。

    活动时间:即日起截止 10月18日 中午12:00

    中奖领取方式:点赞数多的前 3 名,小编会私信各位详细地址来给您寄送纸书

    #急于购书的朋友也可以点击阅读原文购买#

    展开全文
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  • 我看过好书推荐

    千次阅读 2016-04-10 12:27:26
    C/C++ 篇 起因:以前一直想有人能给我介绍下有哪些好的计算机方面的书,却也一直没怎么得到高人的点拨,现在自己跌跌撞撞的走个5年职场生活,也算有了写读书经历,可以跟大家分享。我尽量按照体系或者编程语言分类:...

    C/C++ 篇 起因:以前一直想有人能给我介绍下有哪些好的计算机方面的书,却也一直没怎么得到高人的点拨,现在自己跌跌撞撞的走个5年职场生活,也算有了写读书经历,可以跟大家分享。

    我尽量按照体系或者编程语言分类:
    公共篇:
    书名: 《构建高性能web站点》
    推荐理由: 跟web站点性能调优的常用思路和方法都能在这里找到。
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    书名:《数学之美》
    推荐理由: 能使你建立起框架性的,提纲挈领的书。
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    书名:《编写可读代码的艺术》
    推荐理由: 代码规范引导。任何外来强加的代码规范,都不及发自内心的想写更好,更可读代码的愿望。另外就是多读一些开源项目的代码,对写好代码有很大的帮助,有一天你会突然明白,原来还能这么写。
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    书名:《Linux/Unix设计思想》
    推荐理由: 从哲学方面探讨了linux和unix的设计思想,可以用来开脑洞。
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    书名:《白帽子讲web安全》
    推荐理由: web安全方面的入门好书,XSS和CSRF都有涉及
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    书名:《python绝技:运用python成为顶级黑客》
    推荐理由: 不要被这本书的名字给唬住了,其实这本书的英文名称叫《Violent Python》主要是讲使用Python来进行安全方面的实践,100%的实操,而不是空洞的理论,涉及网络和安全相关知识
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    书名:《Unix环境高级编程》
    推荐理由: 任何一门编程语言都需要把自己的程序转换为对操作系统接口的调用。所以了解系统API是非常重要的。读完这本书再去看本门语言中对线程和进程的使用会感到非常的熟悉。但是读本书的时候最好有C语言基础,否则肯定读不懂。
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    书名:《linux内核设计与实现》
    推荐理由: 标题特别唬人,但其实里面真正设计到编程的部分并不多,很大部门都是在阐释设计思想,建议看英文版,中文版有缺失,导致无法看懂。看中文版最好玩的地方在于,每当你看中文版看不懂的时候,一看英文版就明白了
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    书名:《图灵程序设计丛书:Linux Shell脚本攻略》
    推荐理由: 这本阿三写的神书,确实比《shell高级编程》读起来舒服多了,不过这本书里写的都是常用命令和常用参数,比较简单。
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    书名:《Redis设计与实现》
    推荐理由: 这本书的作者,功力绝对不一般。读完这本书我认识了跳跃表,并且redis为了实现低内存开销和高性能所采用的方面也让人有眼前一亮的感觉。
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    C/C++ 篇
    书名:《C++程序设计语言》
    推荐理由: 自认为比《c premier 》能好点
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    书名:《STL源码剖析》
    推荐理由: 知其然,也知其所以然。STL的数据结构讲的清清楚楚,什么时候java也能出本讲jdk源码剖析的书。
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    python篇
    书名:《编写高质量代码–改善python程序的91个建议》
    推荐理由: 这本里有部分错误,不过用来开脑洞,相当不错
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    golang 篇
    书名:《Go Web 编程》
    推荐理由: golang入门书籍。作者是beego的作者的谢孟军,他的golang入门介绍很实用,并且谈了不少web开发中的技术要点
    这本书有电子版, https://github.com/astaxie/build-web-application-with-golang/blob/master/zh/preface.md
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  • 推荐分享”读书活动策划 一、 活动目的 “是人类进步阶梯”,推荐好书,让同学们心灵视野得到熏陶;电影是通向外部世界一个很好途径,推荐好电影,回到古代,剖析当下,畅想未来。大家一起分享内心最...
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    图片来源:百度百科

     

    最近几年看过的万维钢解读推荐过的书,前20本是得到APP上总结出来的,估计有遗漏,估计仅仅是得到有电子书的部分。后4本是在卖书网站上搜万维钢,结果中标明万维钢推荐的。

     

    按4星、5星算好书,3.5星算半本好书计算,这24本书中,好书11.5本,接近一半。

     

    万维钢是前物理学家,一个优势是擅长讲故事。他的解读有一个问题,就是有时候会把最精彩的故事都已经拿出来讲了,怀着比较高的期待去读书,可能会有点失望。

     


     

    父母的养育最多只能像园丁,不可能像木匠:3.5星|《园丁与木匠》

    看书的名字、封面、海报,暗示本书是写给父母的育儿书,实际不是,是儿童心理学研究成果综述,主要讲各种心理学实验的过程与结论。

     

    英文版版权是2016的,还不算旧。

     

    书中关于儿童与青少年教养的重要信息与观点:

     

    1:人的性格与特长有许多偶然因素和先天因素,父母在儿童期青春期的教养影响不大,父母很难像木匠一样精确控制产品形状,只能像园丁一样提供好的环境等待作物自己发育发展;

     

    2:儿童是通过玩耍来学习的;

     

    3:父母成为稳定且可以提供可靠学习资源的照顾者,要比成为直接教导式的照顾者更有价值;

     

    4:科学和数学也应该通过学徒训练的方式来教授;

     

    5:“带着你的孩子去工作”可能会成为一种惯例;

     

    6:当今家长最关心的问题:苹果手机,谷歌眼镜以及微信等各种网络社交平台,各种最新的前沿科技产品会对我们的孩子产生怎样的影响?作为家长又应该做些什么?……而更简单也更真实的科学答案是:我们真的不知道;

     

    7:这一代年轻人用社交媒体做着年轻人们一直以来都在做的事:建立自己与朋友和同龄人的联系,疏远他们的父母,搞暧昧、聊八卦,还有霸凌、反叛和尝试各种新事物。

     

    总之作者认为目前流行的养育、教育模式有问题,违背了儿童和青少年的天性,也给出了一些改进的原则,但是缺乏实施细节,并且没能给出按作者的原则实践的案例和效果。

     

    书的前勒口上介绍说作者是“心理理论”的创始人之一。这个“心理理论”对应的是theory of mind,翻译比较怪异,一般译作“心智理论”。

     

    总体评价3.5星,还不错。

     


     

    4星|《引爆流行:如何在注意力经济时代成为流行制造者》:让陌生的变得熟悉,让熟悉的表现出一点儿陌生感

     

     

    主要内容是讨论以下两个问题:

     

    1:什么样的文化产品能招人喜欢因而流行起来?

     

    2:为什么有些实力非常接近的文化产品最终的流行程度差异极大?

     

    书中讨论的文化产品主要是音乐、电影、电视、书籍,也讨论了互联网上的内容。讲了许多知名文化产品背后的曲折故事,很多是各种机缘巧合才流行起来的。

     

    比如莫奈、塞尚等7位印象派画家,是因为富翁兼画家卡耶博特支持、购买他们的画作并且死后捐给法国政府,《蒙娜丽萨》知名度大增是因为被盗又最终追回。

     

    涉及到许多美国流行的音乐和电影,我大部分不熟悉。

     

    书中的故事是作者收集资料整理出来的,书中还引用了一些学术研究成果,个别时候作者还亲自走访了一些专家。

     

    关于如何引爆流行,作者有如下重要观点:

     

    1:流行文化创造公司都是风险投资者,依靠创造力的行业是一场概率的游戏;

     

    2:新的流行文化服务于古老的目的。那就是填充时间,让陌生的变得熟悉,让熟悉的表现出一点儿陌生感,影响情绪和创造意义;

     

    3:想要销售一些熟悉的东西,就要让这些东西带来惊喜;

     

    4:人们每天都在谈论那些让他们显得平常的事物,但是事实上,他们想要分享那些让他们显得和主流相比有点儿奇怪的东西。

     

    书中其他重要观点:

     

    5:绝大部分人普遍喜欢他们认同的观念、容易识别的画面、容易联想到自身的故事,以及容易解决的谜题;

     

    6:人们趋向于认为不流畅是一个信号,说明某些事是错误的;

     

    7:人们实际上是喜欢复杂性的。但是这种复杂性需要限定在他们能够理解的范围内;

     

    8:观念真的会像病毒一样扩散吗?答案非常简单,不会的;

     

    9:人们倾向于寻找那些像他们自已的人,社会学家把它叫作“分类”。其次,人们倾向于改变自己,让自已像周围的人,这个叫作“社会化”;

     

    10:一对多沟通的时候,我们会对我们生活里的故事进行精雕细琢;一对一沟通的时候,我们更乐于表达关切;

     

    11:流行产品并不具有代表性,它们往往都是畸形儿,特殊品和例外。没有一个搭建流行产品的完整而完美的标准公式;

     

    12:人们说他们希望能在自己的社交媒体推送里看到重磅新闻,但是他们打开的往往是搞笑图片;

     

    英文版是2017年出的,书中交代实际写作时间是2016年。书中的内容还没过时。

     

    总体评价4星,不错。

     


     

    3.5星|《为什么:关于因果关系的新科学》:如何从纷繁的数据中找到因果关系

     

     

    书比较厚,正文346页,注释26页。内容也相对硬核,有一些概率、逻辑的公式,有一些偏哲学的思考。

     

    以为会有许多因果关系的有意思的案例,结果比较失望,大部分内容是在讲因果关系判断的规则与技巧,重点的是用图来表示各因素关系的因果图,和作者总结的几个分析因果关系的公理。

     

    作者说他这本书是关于“因果推断”这门新科学的普及著作。不过书的前后勒口、前沿后序中都没提这门新科学在学术界的地位,和作者在这门新科学中的地位。读后感觉是各学科科研论文中关于因果关系判断的规则与技巧的综述和作者在其中的看法与贡献,距离一门新科学还有距离,至少内容太少了。

     

    前半部分主要讲如何根据数据推断出因果关系。有一类数据基本是充分必要条件,比如长期不吃维生素C和坏血病的关系,喝了霍乱杆菌污染的水和霍乱病的关系。但是更多的是多种因素可能都起作用的情况,这时如何判断因果呢?

     

    前半部分有三个重要的多因素案例,一个是豚鼠的毛色跟豚鼠父母的毛色的关系,比孟德尔做实验的豌豆复杂得多,赖特用图形和数据分析得出的结论是:豚鼠毛色有42%的因素是遗传的。

     

    第二个案例是肥料对庄稼的作用,可以把庄稼地分为多片,随机决定哪块地用哪种肥料,收获后分析肥料的优劣。

     

    第三个案例是吸烟与肺癌的关系。涉及到人,不能随机让一组吸烟一组不吸烟,英美两国都启动了前瞻性研究,长期跟踪吸烟者的情况,跟不吸烟的群体做比较。

     

    后半部分,因果关系推演的理论探讨和公式演示更多一些,比较有趣的是辛普森悖论,就是根据统计数据,一个新药对男性效果差,对女性效果差,但是综合男女数据则效果好。

     

    总体评价3.5星。还可以,但是偏硬核偏学术,有概率学和逻辑学公式。

     


     

    2星|塔勒布《非对称风险》:需要让做决策的人承担相应的责任,结论多推理少证据少

     

     

    《黑天鹅》《反脆弱》作者新书。

     

    书中重要的思想我认为有3个:

    1:风险共担是好的机制,也就是需要让做决策的人承担相应的责任,2008年金融危机正是因为违反了这个原则,美国对伊拉克利比亚等国的干涉的失败也是因为违反了这个原则;

    2:群体中最不宽容的少数派可能决定群体的选择:占美国人口0.3%的犹太人对饮食有严格的要求,结果美国几乎所有的饮料都符合犹太教标准;

    3:长尾可以分普通长尾和胖长尾。胖长尾包含了一旦发生风险巨大的事件;

     

    我认为这些思想都不是作者发现的。

     

    作者在后记中借虚拟的林迪之口说,一个人胡子变白的时候,不要关注推理,直接关注结论吧。

     

    全书是散文风格,结论多推理少证据少。大部分结论都没能说服我。大部分结论是蜻蜓点水式点到为止,比如说金融危机的原因和预防措施,本来以为是作者专长可以详细展开,结果只说了两个结论就不再提起:金融危机的起因金融机构是做决策的人不需要承担责任,对冲基金把自己的钱投进去的做法算是一个解决方案。

     

    作者在书中点评不点名批评了许多团体、个人:科学界尤其是社会科学界的同行评审制度、大部分经济学家、许多知识分子、心理学家史蒂芬·平克等。作者认为大部分经济学家都没理解概率,都是在胡扯,科斯和理查德·塞勒的理论有欠缺,许多知识分子在胡扯。

     

    我认为书中至少有三处作者自相矛盾了:

    1:批评不用对自己理论的后果负责的知识分子,但是作者也是一个不用对自己书中理论的后果负责的知识分子;

    2:肆意批评他人,但是点名骂了两个给他的书写差评的知名书评人,认为他们没资格评; 

    3:在《反脆弱》中俨然找到了别人不知道的投资真理,本书对《反脆弱》的思想还有所介绍,不过这本书不提他的投资业绩了,比较大的可能是投资业绩不理想。

     

    借用作者的一个理念来做判断:作者对书中自己的言论不需要负责,因此本书的可信度要降低。

     

    再借用作者的一个理念来做判断:一个人反对大多数的科学家,这个人的观点为真的概率极低。

     

    总体评价2星,不推荐阅读。

     


     

    1星|《巨人的工具》:名人访谈录,有用信息极少,提问水平还不如杨澜

     

    书非常厚,有690页,装订也很好,可以在桌子上摊开了看。

     

    内容极差,是作者对一些美国名人的访谈。作者浪费了许多跟名人沟通的好机会,访谈内容基本是一些琐事、八卦,比如你在看什么书,你想对30岁的自己说句什么之类的。

     

    杨澜在2017年出过一本书《人工智能真的来了》,是她的一个电视访谈节目的文字版。当时有不少IT从业者笑话这本书,我读后评价是3星,虽然浪费了不少跟大牛沟通的好机会,还是提供了不少有价值的信息。这本书比杨澜那本差远了,作者提问的水平也比杨澜差远了。

     

    总体评价1星,不推荐阅读。

     


     

    4星|《对赌:信息不足时如何做出高明决策》:赌徒概率思维最优

     

    作者是认知心理学博士,有一个职业扑克玩家哥哥,机缘巧合专职玩德州扑克20年。

     

    作者在玩牌过程中意识到,扑克比赛中的决策次数特别多特别频繁,差不多每两分钟要有一次决策,可能一个决策就影响到一套房子的输赢。于是对优秀扑克选手的决策模式做了许多思考。

     

    书中总结了优秀扑克选手的决策思路,最重要的我认为是两点:

    1:概率思维:认识到世界是不可知的,只能尽量选择赢牌概率最大的方案;

    2:正确的决策不一定导致好的结果:正确的决策可能导致输牌,绝不能因此认为决策就是错误的;

     

    作者引用了博弈论的基本理论,认为生活中只要有选择就是在博弈,在赌自己的选择是最优的,真实的生活更像扑克而不是象棋:自己接下来摸到什么牌对手摸到什么牌是未知的,运气的成分很大,很自然会用结果来判断决策的对错(但这是不对的),赌徒的概率思维在生活中是最优选择。

     

    书中还给出跟概率思维相反的常见思维误区:动机性推理、自利性偏差、偏见盲点、确认性思维、时间贴现、事后偏见等。

     

    作者也给出了让大脑逐步跳出思维误区适应概率思维的一些方法,比如参加求真小组,小组内讨论问题严格区分情绪、决策、结果,重点讨论决策过程是不是最优而不关注情绪和结果。

     

    作者自己儿子考试成绩不好,总是习惯性地怪罪老师不好,作者用这个例子说明这种失败了怪别人的思维误区是人类天性,认识到这一点才能更好地帮助他人。

     

    上面我说的概率思维,书中大部分时候叫做“对赌思维”,个别地方叫概率思维。书中频繁出现“对赌”这个词,根据上下文来看,基本确定就是英文“bet”也就是赌博。

     

    总体评价4星,非常好。

     


     

    3星|《生命3.0:人工智能时代,人类的进化与重生》:科幻小说的情节讨论

     

     

    书探讨的主要内容:如果生命3.0真的会出现,那何时会发生?这对人类意味着什么?我们一定要确保人工智能对人类保持友好。

     

    生命3.0算是全书最有意思的一个想法。所谓3.0,是指生命自己设计自己的硬件和软件,这里说的生命,不是指人类,而是指人工智能。作者认为人类是生命2.0版本,不能设计硬件,但是可以设计软件。人工智能则有可能设计自己的硬件和软件。

     

    作者找到钢铁侠马斯克,拉了1000万美金做人工智能研究,主要的成果就是一些会议形成的行业共识:要注意人工智能的安全问题。这本书是作者对人工智能的一些思考。

     

    读后感觉主要内容接近于科幻小说的情节讨论。作者指出人工智能会不会产生意识目前科学界还没有共识,至少没有明确说不会产生的过硬证据。基于这个假设,作者作了许多推测:人工智能万一有了意识,再加上自身的超强能力,给人类社会、给宇宙带来的各种后果。最宏大的后果是人工智能征服宇宙,使用宇宙的全部资源为自己服务。

     

    总体来说全书推测多,确定的信息少,逻辑推演少。

     

    罗辑思维有两期节目专门介绍这本书的内容。觉得那两期节目有趣,还想看在书中看到更多有趣内容的读者,我建议不要浪费时间了,没有了,都被挑进那两期节目中了。

     

    书中交代本书成书于2017年1月。

     

    总体评价3星,有一定参考价值。

     


     

    5星|《原则》:极度理性的对冲基金掌门人的工作生活原则

    作者是桥水公司创办人和CEO。读后感觉是一个极度理性的人,把公司流程当作软件代码反复优化。本书就是作者优化公司流程的基本原则。书中的“生活原则”部分,也不是讲吃喝玩乐的原则,而是讲如何理解现实,如何做判断和决策等话题。

     

    作者在书中比较坦率地介绍他和桥水公司的成功失败的经验,还披露了当前桥水面临的问题。

     

    总体感觉这些原则说的特别好。难得的是居然能在公司内部推广开。

     

    尝试概括一下书中的重要的原则:1:头脑极度开放;2:公司极度透明;3:反复优化;

     

    总体评价5星,非常不错。

     


     

    3星|希思兄弟《行为设计学:打造峰值体验》:欣喜、认知、荣耀,连接4大要素

    两位作者是教授、研究员。本书的写法是常见的先打枪后画靶子的做法,全书基于一个心理学现象扩充而来:人们会根据两个关键的时刻来评判一段体验的好坏:(1)最好或是最坏的时刻,也就是“峰值时刻”;(2)结尾。基于这个实验,作者给出他们的研究结果,分了4大节许多小节阐述,用故事或个案说明理论。

     

    作者说他们研究后认为,决定性时刻由这4种要素中的几种构成:欣喜、认知、荣耀,连接。全书基于这4种要素继续扩展,讲如何创造欣喜、认知、荣耀,连接。

     

    这个全书最重要的结论,没看到作者给出来源和注释,不知有没有发表到学术圈。

     

    书中给出了许多心理学研究成果,也举了不少故事形式的案例来证明,故事的来源,书中注释说基本是作者的采访得来的。

     

    读后感觉很一般,我最希望看到的心理学著作是这样的:提出一个理论,推荐给一些组织或个人,说明实施效果,效果最好是量化的。

     

    书中有几个具体可操作的工作改进建议:

    1:入职体验改进后有助于提高员工的工作满意度;

    2;银行可以在客户的关键时刻(比如买房贷款时)给客户小惊喜;

    3:给满意客户更好的体验,比改善不满意客户的满意度,投入产出比多9倍。

     

    总体评价3星,有一定参考价值。

     


     

    3星|《塑造世界经济的50项伟大发明》:条理性略差,讲故事天赋略差

    作者选了50个自认为伟大的发明,从发明的故事讲起,重点阐述经济学角度看发明带来的后果。

     

    读后感觉有点虎头蛇尾,这些发明背后的故事大部分挺有趣,但是作者讲故事天赋不太够,导致大部分故事都不够吸引人。

     

    另外最重要的是全书条理性略差。作者在前言后序中都没能给出选择的标准,50个发明又分了几个大类,无论是大类和小类,我的感觉都是不够全面、逻辑不够严谨。

     

    总体评价3星,有一定参考价值。

     


     

    城市规模越大,工资、GDP、犯罪率越高:4.5星|《规模》

    信息浓度非常高的一本书。篇幅也不小,纸书有568页,致谢与注释只占7%。

     

    全书讲各种复杂的东西中存在的普遍规律:哺乳动物体重每增加一倍,心率降低25%;城市人口每增加一倍,加油站只增加85%;城市规模越大,工资越高,GDP越高,犯罪案件越频发,艾滋病和流感病例越多,餐厅越多,产生的专利数量越多;

     

    整体风格旁征博引,知识点特别多。作者写书的时候75岁(今年78岁),曾经是物理学家,最近十多年专门研究复杂性科学。书中大部分信息引自现存的学术论文中,少数是作者自己的课题组研究成果。

     

    全书10章,4章讲动物,4章讲城市,1章讲公司。讲公司的部分相对来说信息量比较少。

     

    作者尝试整一个大一统的理论,把书中涉及到的各个领域的规模化规律统一起来,写完书的时候这还是个设想。

     

    写作风格比较严谨,别人的观点一定给出来源,自己的观点也说明研究经过。

     

    书中有不少有意思的图表,美中不足的是电子版中的图表也是黑白的。

     

    总体评价4.5星,非常好。

     


     

    5星|《突破现实的困境:趋势、禀赋与企业家的大战略》:战略书中少见的精品,麦肯锡书中少见的精品

     

    三位作者是麦肯锡战略业务的领导者。本书是他们的一个费时费力的针对企业成长的研究结果。

     

    作者们先是在书中指出了许多企业在制定战略过程中的种种弊病。这一部分有不少幽默和讽刺。全书有不少幽默插图。

     

    随后作者们给出他们的解决方案。他们分析了2393家全球企业在2004-2014这15年之间的业绩数据,认为经济利润是一个衡量企业业绩的好指标。他们根据经济利润把企业分为五个档。企业经济利润的分布符合幂律分布。

     

    作者们的结论是企业成长最重要的因素有10个,其中没有领导力、文化、人才、执行力等常见元素,营收规模、研发投资、行业趋势、并购、内部资源集中在优势项目等因素跟企业高速成长的关联比较紧密。

     

    英文版是今年2月出版的。中文版算比较新了。作者在书中解释说分析数据消耗了比较长的时间,因此书中的最后数据截至2014年,书却是今年才出版。

     

    书后23%的内容是附录、注释、索引。

     

    看得出三位作者有实际的战略咨询的经验,又有严谨的数据分析的态度。这本书是麦肯锡背景(书名带“麦肯锡”的,或者麦肯锡的人比如大前研一写的)的书中少见的精品,也是讨论企业战略的书中少见的精品。

     

    作者们的结论是不是有效,也许要过一些年才能看出来。但是他们的结论,比仅根据成功案例推导出来的结论更有说服力。

     

    书后注释中提到:公司的战略实践领导人最喜欢的战略图书清单包括:

    1:《战略:一部历史》(劳伦斯·弗里德曼,2013年)

    2:《创新者的窘境》(克莱顿·克里斯坦森,1997年)

    3:《好战略,坏战略》(理查德·鲁梅尔特,2011年)

    4:《孙子兵法》(孙武,公元前5世纪)

    5:《合作竞争》(亚当·布兰登伯格和拜瑞·内勒巴夫,1996年)

    6:The Lords of Strategy:The Secret Intellectual History of the New Corporate World(Walter Kiechel III,2010年)。

    除了这些主流图书,书单中还包括一些只与战略有些许相关性的图书,例如

    7:《反脆弱:从不确定性中受益》(纳西姆·尼古拉斯·塔勒布,2012年)

    8:《信号与噪声》(纳特·西尔弗,2012年)

    9:《思考,快与慢》(丹尼尔·卡内曼,2011年)

    书单中的一些书籍还回顾了1776年以来战略的历史军事根源,包括:

    10:《罗马帝国衰亡史》(爱德华·吉本,1776年)

    11:《战争论》(卡尔·冯·克劳塞维茨,1832年)

    12:《冲突的战略》(托马斯·谢林经典著作,1981年)

     

    总体评价5星,非常好。

     


     

    3星|《多样性红利》:10年旧书,《群体智慧》的注解版,习题集性质

    10年旧书了,书后版权页上英文版的版权是2007年的,亚马逊英文版上搜到的版本是2008年的。

     

    全书可以看作《群体智慧》的注解版,后半部分的内容又在讲投票规则,但是不如《议事的科学》讲的好和全。

     

    书中充斥着类似习题讲解的内容,用例子和公式来证明多样性的群体的决策和判断优于专家。

     

    书中给出了群体智慧优于专家智慧的条件:有多样性的预测模型;人们是相互独立的,不允许人与人之间产生相互影响;预测过程是分散的,人们不会相互交流。

     

    作者也说应该用实际的案例来说明群体智慧更优。不过书中没花太多的笔墨来列举实际案例,所举的案例也就是股市,没超出《群体智慧》。

     

    正文有409页,比较厚,印刷技术还不错,纸比较轻柔,拿起来比较容易摊开。

     

    总体评价3星,价值不大。

     


     

    4星|《未来简史》:极少数精英会变成身体结构跟普通人差别极大的神人,神人管理算法,算法管理世界。跟《人类简史》的内容有很大重合

    全书共11章,关于未来的论述主要集中在第9章。关于未来的趋势的判断,推理过程比较少,我感觉也不算严密。基本的观点是随着技术的发展,部分精英会战胜死亡,并且用基因甚至机械改造自己的身体,世界会被这少数精英及他们管理的算法统治。

     

    关于已经发生的历史的章节,大部分内容是把《人类简史》的内容换了角度说一遍(但是不如《人类简史》的思路清晰):人类战胜其他动物是因为人类可以更大规模地合作,人类共同虚构出了国家、宗教等信息作为生活的意义。

     

    总体评价4星。

     


     

    3星|《混乱》:案例比较有趣,推导过程和结论略牵强

     

     

    全书尝试举例说明混乱比整齐和谐更好,效率更高,收益更多。案例都比较有趣,但是推导过程和最终的结论我感觉都有点牵强,感觉是作者挑了许多有利的案例,往往看不到事情的全貌。

     

    总体评价3星,有一定参考价值。

     


     

    用算法找对象:有实用价值的算法入门,有点烧脑:4星|《算法之美》4星|《算法之美》

     

     

    全书是算法入门,从生活中的各种问题说起:租房、谈恋爱、老虎*、拍电影、面试、买彩票、各种排序、找停车位、寻找新药、临床试验、奥巴马拉赞助、预估电影票房,讲数学家对这些问题的解决办法(也就是算法),一般从算法的由来开始说起,到现在的实际应用情况,还有各种变化与争议,比较有意思。

     

    租房与谈恋爱在书中都被归入“最优停止”问题,算法的答案是在37%的时候做选择。细节可以看书。

     

    涉及到一些技术细节,我估计高中毕业就能看明白。

     

    我认为全书的内容还是比较有帮助的,比鸡汤类读物要有用一个数量级。

     

    翻译不错。有一个地方我感觉有问题:#174:‘“算法”(algorithm)一词得名于波斯数学家花拉子密。’。这里的“花拉子密”一般译作“花剌子模”。

     

    总体评价4星,比较有价值。

     


     

    3星|《成功与运气》:运气的作用经常被成功者忽略,承认运气的作用会让成功者更成功

    作者引用了一些研究结果外加少数自己的实验结果,证明:

     

    1:运气的作用经常被成功者忽略;

    2:承认运气的作用会让成功者更成功;

    3:成功者因为忽略运气的作用而不愿意多交税来支持基础建设;

    4:作者建议采用消费累进税让所有人都把攀比性支出节约出来用于社会基础设施建设;

     

    读后感觉推理与数据太少,消费累进税的事情跟本书主题的关系略有点牵强。总体评价3星。

     


     

    3.5星|《延展》:发掘现有资源潜力胜过追求更多资源

    作者在书中想表达的思想是:大部分公司与个人都在不停地追求更多的钱/资源,以为这样就可以做成更多的事/更成功,实际上追求更多的资源有一个严重的副作用,就是忽视了已经拥有的资源的潜力;努力发掘现有资源的潜力,往往可以让公司/个人更成功。

     

    全书有案例有理论,有不少案例都比较有意思。

     

    这本书应该是万维刚在专栏中推荐过的,书中的一些案例听着耳熟。不过万维刚和罗振宇推荐的书都有一个问题,就是他们已经把书中最有意思的故事与案例拿出来讲了,受他们影响带着比较大的期望来读书往往会失望。这本书就是这样。

     

    读后总体的感觉作者有点先开枪后树靶子的嫌疑,找出许多个案与理论来证明自己的观点,忽视反面的个案与理论。

     

    中文书名有点失败,“节俭”或者“珍惜”更符合全书的思想。

     

    总体评价3.5星,还可以。

     


     

    2.5星|《意会时刻》:树了个稻草人当靶子

     

    读后感觉全书总体思想比较牵强。作者隐含地树了一个稻草人当靶子:许多商业机构用理工科思维来解决商业难题,然后说应该用文科的“意会法”来解决。

     

    作者说“意会法”来自人文科学理论,但是全书始终没交代这个“意会法”是人文科学中具体那个科学的方法,也没给出意会法的具体操作方法。

     

    作者给了几个商业案例,说是意会法的案例,我认为比较牵强。

     

    总体评价2.5星,价值不大。

     


     

    影响决策质量的四大思维陷阱及WRAP应对法:4星|《行为设计学:掌控关键决策》

     

    两位作者认为,有四大思维陷阱让人做出错误的决策:思维狭隘、证实倾向、短期情绪、过度自信。两位作者提出WRAP决策流程来应对:

    Widen your options(拓宽选择空间);

    Reality-test your assumptions(把假设放到现实中检验);

    Attain distance before deciding (在做出决策前, 留出思考的距离);

    Prepare to be wrong(做好出错的准备)。

     

    下面用我的语言解释一下这四个陷阱:

    思维狭隘:没想到其他更好的选择;

    证实倾向:下意识地只关注能证明自己观点的证据;

    短期情绪:跟决策无关的个人喜好会极大影响决策;

    过度自信:对自己的评价与预估高出实际水平。

     

    书中的四大思维陷阱和WRAP应对流程,基本的数据和结论来自各种学术研究,作者作了概括总结。

     

    两位作者是学者,也挺会讲故事。书中引用了不少学术研究成果,也举了不少真实案例来佐证,比较有意思。

     

    读后感觉作者们说的挺对,这几个思维陷阱确实很常见,应对方法也看起来不错。

     

    一个我好奇的问题书中没提:有没有个人或组织根据本书的思路去行动,实际效果如何?

     

    英文版是2013年出的,还不算旧。

     

    有一个细节两位作者比较体贴读者,就是每一章有一个小结,概括本章的主要内容。

     

    作者在书后列出了推荐书目:

    《思考,快与慢》

    《制胜决策力》

    《怪诞行为学:可预测的非理性》

    《助推》

    《知你所不知》

    《亿万美元的教训》

    《Getting to plan B》

    《拿工薪,三十几岁你也能赚到600万》

    《Love is never enough》

     

    总体评价4星,非常好。

     


     

    4星|《思维简史》:物理学家写的科学尤其是物理学简史

    作者是物理学家。受中文书名诱导,看书的开头部分,感觉作者尝试写人类思维逐步演进的历史,比如人类怎么就明白了推理、定律、数字0和负数。再往后看感觉全书主线还是物理学简史,再加上前科学时代的科学史。有两章分别讲化学和生物,也是给后面的章节做铺垫。

     

    全书看到不少科学发展史上的趣事,也有对物理学、化学、生物学的深入浅出的介绍(量子力学的原理部分我都略过了)。

     

    总体评价4星,写的不错。

     


     

    3星|《爆裂》:大师的口气,但是我认为洞察力够不上大师

    全书不停地举例,然后得出结论,没有逻辑推理过程,不够严谨。

     

    总体感觉作者尝试以大师的姿态揭示当下的技术发展的规律与趋势,但是读后感觉例子还有点意思,结论则没有新意。总体评价3星。

     

    书后面20%的篇幅是书中引用的资料的清单,比较专业。

     

    万维刚的序言使用了他介绍过的讲故事的书的技巧(书名我忘了),先讲了一个有趣的故事,让我感觉整个序言都比较有趣,有趣程度超过了全书正文总体。

     


     

    3星|《不会被机器替代的人》:人在被服务的时候,更喜欢面对面跟人打交道,而不是跟机器打交道

    如果想看看具体自己从事的职业会不会被机器取代,未来会出现哪些有前途的职业,那基本上要失望了,书中没给出明确的清单。

     

    全书的主要思想:

     

    1:机器的进步速度特别快,人类则特别慢;

    2:机器目前已经可以准确判断人的情绪,可以做一些创意性的工作,比如创造新的菜谱、音乐;

    3:人在被服务的时候,更喜欢面对面跟人打交道,而不是跟机器打交道;

    4:团队成员的同理心、社会敏感度、乐于助人的程度、亲社会性,对团队的效率、整体智商、创新能力的影响极大;

     

    读后认为有一大一小两个逻辑上的不严谨之处:

    1:作者认为涉及人际交往的行业,就业率在大幅增加,隐含的意思是还要继续大幅增加,但是没给出推理或依据来论证。

    2:书中举了两个例子,说明军事演练能极大提高军队战斗力,据此说明同理心特别重要。我认为这个推理比较牵强,这两个例子分明是说事先的尽量仿真的演练非常重要。

     

    总体评价3星,还可以。

     


     

    4星|《直觉泵》:著名无神论哲学家的思想实验、脑洞、思考工具与技巧

    直觉泵是作者发明的名词,实际含义就是常说的思想实验。

     

    作者做过科学家,目前是哲学教授,是“新无神论四大骑士”之一。书中主要内容是作者的各种思想实验,其中很多可以算是开脑洞型的,也有一些作者说的思考工具,这其中有不少是辩论中常见的谬误的模式,当然作者也讲了他识别与应对谬误的技巧。

     

    具体内容涉及:意义与内容,计算机与人工智能,进化论,自由意志等,其中进化论和意识是重点。内容方面略有点烧脑。

     

    作者为了让本书通俗易懂做了极大的努力,找来了13个新入学的本科生,一起探讨本书的主要内容。

     

    有不少内容涉及到作者跟他人的辩论。

     

    英文版是2014年出的。亚马逊英文版的作者介绍很简单:哲学教授,写了很多书。中文网站与书的扉页上有不少头衔。作者在书中提到,他曾经做过科学研究,很满意当前的哲学研究工作。

     

    比较厚重,正文有450页,前言30页,注释与参考文献40页。

     

    总体评价4星,不错。

     

     

     

    全文完

     

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    千次阅读 2007-11-29 23:33:00
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空空如也

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