当前课程知识点：大数据技术与应用 > 钟义信：“人工智能与大数据”的创新研究 > 信息转换和智能创生定律 > 信息转换和智能创生定律
把那个人工智能系统
如果抽象一下
把刚才那么多的方块
都把它画到一个方块里头去
就变成这样 客体
我们面对环境当中的客体
或者叫问题
产生的客体的信息
人工智能的系统
这些东西要产生智能行为
来去解决这个问题
智能怎么产生 信息转换
首先转换成知识
知识就会表现环境的客观规律
所以它一定不会违背这些规律
而产生了知识产生了智能
而且这个地方
真的是相当有难度的
那么一旦这个智能产生出来
它一定可以解决问题
达到它的目的
所以这样一个模型告诉我们
这个过程是天天事事
处处人人都在做的事
人人都在做这个事
只不过有的太简单
你都不以为然
你做完了你都不知道
可是你就这么做了
对不对 想想看
很简单的事
比如我渴了我就拿
到那去知道那有水可以解渴
我很自然就做完了
我不知道
我已经得到了那个客体信息了
我产生感知信息了
然后我得到知识了
然后它能策略了
然后我又跟智能行为去拿来
想都没有想过
但是你就这么做了
所以这个东西
又变成了一个恒定的规律
它的内容都在变 千变万化
依据你的问题不同 信息也不同
中间的知识也不同
策略当然也不同
可是这样一个转换
这个机制是一样的
所以它是个定律
不是一般的规律
不是对某个具体问题
能成立的规律
而是一个衡量的恒常的规律
这是一个定律
这个定律全世界都没有人提到过
我们正儿八经的把它提到
有一个世界科学出版社有一本书
我们在那本书里头
阐述了这个定律
这个定律一出来 厉害了
它跟原来物理科学里头讲的
质量转换与物质不灭定律
这是物质系统的
还有在能量系统里头
能量转换与能量守恒定律
这两个大家是不是都很熟
我们从中学过来都知道这个
到大学还学物理
又重温一遍深化了
现在我们有了一个新的
叫做信息转换
大家都要转换
不转换都是原始的 那不行
转换以后才能得到知识
才能得到策略
那转换的结果呢
不关注什么守恒不灭那些东西
关注什么呢
关注解决问题的智能
创生出智能来
所以这个定律
是不是比那两个定律不差
至少不差
三个定律并驾齐驱而且三位一体
成为物质 能量 信息
三大领域的三个定律
而且这两个定律是
告诉我们这个客观世界的规律
那个定律告诉我们
在这个客观世界的定律约束下
怎么样来改造世界
改造客观世界
当然那天李衍达老师也讲了
改造客观世界的过程当中
同时也改造自己
刚才我们看那个
比较复杂那个模型
它要反馈 改变它的知识结构
甚至改变支持那个知识结构的
一层信息DNA系统
所以这样一来的话
那么那样一个定律
我觉得是站的住脚
而且会站的很牢
有了这三个定律
我们就能够认识客观世界
而且我们知道
怎么样去改造客观世界
达到自己追求的目的
而又不会影响破坏
违背客观的规律
这就是它的人工智能研究下来
发现这个东西
-完整讲座
--完整讲座
-李国杰：面向大数据的数据科学--课后习题
-数据思维方式的改变
-数据的假设与采集
--数据的假设与采集
-数据的准备
--数据的准备
-数据的分析
--数据的分析
-数据的解释与验证
--数据的解释与验证
-吴甘沙：大数据分析师的卓越之道——课后习题
-个人介绍
--个人介绍
-硅谷热门公司
--硅谷热门公司
-大数据简介
--大数据简介
-大数据平台系统
--大数据平台系统
-工业实践
--工业实践
-结尾
--结尾
-董飞：硅谷公司的大数据实战分析--课后习题
-数据系统架构历史
--数据系统架构历史
-从sql到nosql
-数据库系统实现变革
-负载融合
--负载融合
-数据系统架构成本
--数据系统架构成本
-杨光信：数据系统架构——课后习题
-什么是可视化
--什么是可视化
-网络可视化
--网络可视化
-大数据带来的新挑战
-大数据网络可视化的若干案例
-时磊：大数据网络可视化—— 课后习题
-网络安全概述
--网络安全概述
-大数据安全分析平台
-大数据安全应用
--大数据安全应用
-大数据平台安全
--大数据平台安全
-彭元：网络安全与大数据——课后习题
-人工智能系统的本质功能模型
-隐性智慧，显性智慧
-人工智能：能与不能
-人工智能的技术现状
-机制主义人工智能模型
-信息转换和智能创生定律
-人工智能与大数据
--人工智能与大数据
-钟义信：“人工智能与大数据”的创新研究——课后习题
-什么是机器智能
--什么是机器智能
-大数据的重要性及特点
-大数据中的因果关系与关键技术
-大数据与机器智能
--大数据与机器智能
-大数据思维
--大数据思维
-讲座问答环节
--讲座问答环节
-吴军：数据为王和机器智能的时代——课后习题
-大数据概述
--大数据概述
-大数据相关新趋势
--大数据相关新趋势
-大数据技术创新1
--大数据技术创新1
-大数据技术创新2
--大数据技术创新2
-大数据技术创新3
--大数据技术创新3
-大数据商业价值和前景
-大数据机遇和挑战
--大数据机遇和挑战
-苏中：从大数据到认知计算——课后习题
-金融大数据概述
--金融大数据概述
-用户个人信息分类
--用户个人信息分类
-金融大数据法律框架
-实际案例和业界实践
-核心风险点
--核心风险点
-王新锐：金融大数据的法律实践——课后习题
-互联网与商业化
--互联网与商业化
-大数据与计算广告
--大数据与计算广告
-计算广告介绍
--计算广告介绍
-数据交易
--数据交易
-刘鹏：互联网变现与计算广告——课后习题
-从记账技术到区块链
-区块链确保数据真实性
-区块链确保数据安全性
-区块链衡量数据价值
-区块链的应用和总结
-杨保华：区块链与数据科学——课后习题
-个性化推荐系统
--个性化推荐系统
-推荐系统的召回与排序
-智能制作之个性化海报
-线上推荐系统其它要素
-杨紫陌：个性化内容推荐——课后习题
-个人介绍及用户理解背景
-用户理解与用户画像
-案例1：用户属性识别
-案例2：自然人识别
-案例3：WOI与社交关系识别
-陆祁：用户行为大数据——课后习题
-内容智能生态——数据、算法、应用
-大数据在内容分析的应用
-IP价值评估系统
--IP价值评估系统
-爱奇艺的剧本评估
--爱奇艺的剧本评估
-爱奇艺的智能评分
--爱奇艺的智能评分
-阳任科：大数据与AI的内容分析——课后习题
-外卖行业及场景简介
-餐饮及外卖行业大数据应用框架
-案例分析：智能营销场景的用户画像
-案例分析：智能助手场景的菜品画像
-王栋：美团外卖的大数据应用——课后习题
-旅行业务的特点
--旅行业务的特点
-美团旅行业务的用户画像构建
-用户画像的应用案例
-住宿需求预测问题
--住宿需求预测问题
-营销补贴策略建模
--营销补贴策略建模
-赵楠：商业思维与大数据技术在美团旅行业务中的结合——课后习题
-互联网金融背景介绍
-互联网金融科技
--互联网金融科技
-数据智能的三个案例
-技术展望
--技术展望
-陈彧：美团点评金融服务的大数据与人工智能——课后习题
-数据的进化历程
--数据的进化历程
-阿里DMP平台介绍
-核心技术及案例
--核心技术及案例
-数据应用
--数据应用
-毛波：阿里全息大数据构建与应用——课后习题
-在线营销
--在线营销
-竞价机制
--竞价机制
-数据价值
--数据价值
-韩定一：在线营销中的竞价机制与数据价值——课后习题
-竞价排名搜索
--竞价排名搜索
-主要技术问题
--主要技术问题
-点击率预测概述
--点击率预测概述
-点击率预测实践
--点击率预测实践
-龚笔宏：大数据在工业界中的经典案例分享——课后习题
-即时配送业务的背景及挑战
-案例1：订单分配策略
-案例2：供需平衡策略
-未来展望
--未来展望
-郝井华：即时配送中的人工智能——课后习题
-什么是数据驱动营销
-LTV留存分析
--LTV留存分析
-RFM会员体系
--RFM会员体系
-消费者微群画像
--消费者微群画像
-渠道倾向性分析及行业竞争分析
-机器学习潜客挖掘模型
-- 机器学习潜客挖掘模型
-陈辉：数据驱动营销——课后习题
-金融大数据时代
--金融大数据时代
-大数据客观信用
--大数据客观信用
-我国的金融环境
--我国的金融环境
-客观信用的实践
--客观信用的实践
-应用案例与成果
--应用案例与成果
-艾小缤：大数据评价体系在金融、征信领域的创新——课后习题
-外部链接
--外部链接
