摩尔比特币传销骗局案例

Ⅰ 细数比特币十宗罪之一：庞氏骗局中的比特币是货币吗

关键词：比特币、货币、区块链、比特币分叉

2008年爆发全球金融危机，同年11月1日，一个自称中本聪（Satoshi Nakamoto）的人在P2P foundation网站上发布了比特币白皮书《比特币：一种点对点的电子现金系统》，陈述了他对电子货币的新设想，比特币就此面世。2009年1月3日，比特币创世区块诞生。比特币不依靠特定货币机构发行，它依据特定算法，通过大量的计算产生，比特币使用整个P2P网络中众多节点构成的分布式数据库来确认并记录所有的交易行为，并使用密码学的设计来确保货币流通各个环节安全性。

最初的比特币并没有产生太多的影响，它更多的象是在社区论坛里面的积分值或 游戏 币。当时比特币的挖矿获取非常容易。小部分的极客用家用的电脑就可以参与挖矿行动并且得到数量可观的比特币。很多极客手中都拥有动辄上万的比特币却不知道怎么去使用它，大部分人都把比特币送人。你可能认为自己从未听说过Laszlo Hanyecz，这名在线上零售公司GoRuck上班的佛罗里达程序员。而事实上你错了——Hanyecz就是在2010年5月22日用10000枚比特币从棒!约翰（Papa John’s）购买两个披萨饼背后的那个人。而这个两个披萨饼当时价值是50美元。由此，比特币得到了有史以来的第一次的公认汇率：1比特币=0.005美元。后来的比特币爱好者把这一天称为比特币披萨日。

从2008年开始，QE导致美国联邦储备银行的资产负债表从2008年的1万亿美元增加到了2014年的4万亿美元，美联储这种史无前例，前所未有的速度印钞，这被称为无限QE。在这场史无前例的货币和财政刺激中，投资者正在寻找各种方法，以抵御通货膨胀带来的负面影响。由于比特币的稀缺性与独特的发行机制，越来越多的人看好比特币，之前乱世囤黄金，现在同样乱世囤比特币

之后的事情就大家都知道了，由于大量投资客的加入，比特币的价格一路飙升。2017年12月17日，比特币达到 历史 最高价19850美元。2020年7月27日，比特币再次突破1万美元关口。现在币圈盛行的一句话就是一币美女，一币一别墅。

在比特币这个领头羊的带领之下，其他所有的加密货币都出现了价格暴涨。瑞波币在2017年以36018%的涨幅高居所有加密货币之首，而比特币在2017年的涨幅仅为1318%。其他的空气币、山寨币也浑水摸鱼大赚一笔。虚拟货币交易所如雨后春笋一般繁荣。各种数字货币钱包如饺子下锅层出不穷。各种区块链媒体招兵买马摇旗呐喊。各种高大上包装下的ICO扎堆上市。各种白皮书七拼八凑，东抄西借者有之；上穷碧落下黄泉，一门心思割韭菜者常见；愿景产麟凤，落地成绵羊者，更是数不胜数。在此乱象之下，各国政府开始出手打压和进行规范化。在政府的重压之下。行业乱象得到一定程度的治理。比特币的价格也随着开始出现了过山车行情。正所谓币圈一日人间一年。

繁华之后只剩下一地鸡毛，人们在踏空之后开始静下心来，开始去思考比特币的价值。问的最多的就是比特币是货币吗？比特币具有投资价值吗？比特币的价格到底在什么位置？我们买比特币到底能赚钱吗？所有的问题归结到一点。那就是比特币，它到底是不是货币？如果是，他是一种怎么样的货币？

毫无疑问，答案是否定的。他不是货币。其实从最初的比特币白皮书中，我们就可以看得出来。在中本聪书写的比特币白皮书中，他把比特币称为COIN。而不是CASH。更加不是currency。COIN这个英文单词，它的意思是硬币的意思。他一般是指数额很小的无关紧要的硬币。所以说从最开始比特币它就不是一种货币。最多他只能说是一种 游戏 代币。一般来说货币具有4种职能：价值尺度、流通手段、支付手段、储存手段。我们可以从这4个方面来分析。

货币从本质上来说它是一种商品，或者说是另外一种商品价值的参照体系。作为商品的货币它本身是具有价值的，我们之所以可用尺子来衡量长度，是因为尺子本身是有刻度的，它本身是具有长度的。我们之所以用天平上的砝码去衡量质量，就是因为这个天平的砝码，它本身是有质量的。所以说作为价值尺度的货币。他本身必须要具有价值。

黄金白银具有天然的稀缺性，所以他具有价值。法定纸币由国家主权对他进行信用背书，而国家主权的背后是国家财富，所以说他也具有价值。比特币只是一段代码。甚至说是一段毫无意义，杂乱无章的代码。他本身没有使用价值。我们拿着这一串代码，既不能吃饭也不能穿衣服。并不能满足人民的生活需求。没有使用价值,没有机构对他进行信用背书的货币。肯定是不具有价值尺度功能的。

货币的流通手段是价值尺度的派生功能。也就是说货币能够当做一般等价物的商品用来做一手交钱一手交货的现货交易行为。我们用黄金白银或纸币去购买现货是非常方便的，因为当面交易是即时性的。即使网银转账我们也是做到秒到账。但是比特币作为流通手段时会有很大的麻烦。因为它不能秒到账。比特币每秒可处理的交易量主要受以下两个因素的限制：

1.区块产生速度（10分钟1区块）

2.区块规模限制（现在默认是1MB）

这两个参数共同影响着比特币网络每秒可以处理的交易数量。目前比特币是每秒7笔。 显然，这样的速度也不能满足大多数应用场景。举例来说，如果我今天支付1个比特币去购买一部 汽车 ，如果每秒7笔的话，在比特币网络排队后，可能要等上70天 汽车 4S店才会收到我的这笔付款。VISA每秒7万多次交易速度，支付宝近8万次交易速度，银行同业结算的每秒交易速度也近7万次。

最后一点我们来说明一下储存手段。储存手段是指货币退出流通领域。作为财富的的形式储存起来。人们储存一种商品的主要目的就是，这种商品它很可能升值，或者说它至少不会贬值。目前世界上大部分的比特币都作为储存手段储存起来。因为人们看好他的升值属性。

先看一下比特币为什么能升值，按照中本聪的设计思路，比特币是这样升值的。比特币网络上的节点，每成功竞得一个区块，便可获得50枚新发比特币奖励。从2009年创世区块开始，奖励数量每隔21万个区块（大概4年时间）就会减半，变成25个；再过21万个区块（即4年左右），奖励额再度减半到12.5个，以此类推。虽然比特币奖励是一个增量，却是一个不断减少的增量，通过数学计算，可以发现比特币的供应上限在2100万枚, 类似庄子所说的的“一尺之隔”。所以说，比特币网络被人为的设计成是一个通缩的货币。正是这种通缩的理念与以美联储的无限宽松的通胀政策形成鲜明的对比。但这种想法本身就是一种镜中花、水中月，天马行空、一厢情愿的想法。

从经济学的角度出发。决定一种商品的价格。稀缺性只是其中的因素之一。还有几个因素也会决定商品的价格。比如说可替代性、说供求关系、先进性。

首先，我认为比特币的供应端是固定的，需求端是递减的 。因为比特币没有没有现实的需求。人们并不是需要用比特币来实现自身的需求。它不能买东西，也不能带来自我实现。那么有人马上会嘲笑我的太天真，太幼稚，太年轻了。说我不懂金融。拿经济学的老观点来看待代理了新型生产关系的区块链革命。他们会说，比特币没有生产性需要，但是它有投资性需求。也就是说，只要比特币的价格一直在涨，一直在升值，就会一直有人买，反过来可以推动比特币的升值。这个观点本身没有错，这就是金融学是傻博理论，就也是说，不管比特币有没有具体的经济价值，只要找到一个比自已更傻和傻蛋，并愿意出更高的价格，那么主可以大胆的买入这个商品。不言而喻，这是一种典型的庞氏骗局，最后倒霉的那就是个高位接盘侠。这种击鼓传花的 游戏 最终的结果可能会导致类似荷兰郁金香那种巨大泡沫。是泡沫迟早有一天会破裂的，但是什么时候破裂却无人知晓。

其次，我要强调一下比特币分叉的问题 。比特币价格的形成，正是依托于其唯一性、总量恒定、不可篡改、无限可分的类黄金属性，可分叉事件的出现，一方面让不少市场参与者觊觎并获取其中巨大的潜在利益或捍卫既得利益，而另一方面，分叉次数的增多，让比特币的辨识度愈加模糊，影响了其IP价值的唯一性，更破坏了市场对比特币稳定性的预期。事实上，密集分叉所带来的利空此前亦有体现。去年底，BTC就进一步分叉出ABTC、SBTC、LBTC等不少于9条子链，而密集分叉后的BTC在触及2万美元之后直接下跌，进入长达近一年的熊市。也就是说，当初中本聪设计的比特币总量2100万的理想已经被现实的利益即得者做出修改。比特币并不是总量固定的，它的总量是无穷多，说比特币是稀缺货币已经没有现实意义。

再次，比特币有可替代性。 比如说我们要吃早餐。如果发现包子的价格最近现在涨的厉害。那么我们就可能去吃那个没有涨价的馒头。又比如说我们想去买一张椅子。发现木材的价格上涨的厉害。那么我们就可能去买价格没有上涨的塑料的椅子。这就是商品的可替代性。从比特币的角度来说。因为比特币所有的代码都是开源的。所以说仿照比特币并且修改其中的规则，而形成其他的山寨币，是一件非常容易轻松的事。而且这些山寨币。在充分的吸收比特币的优势的基础之上，做了一些或大或少的改变。相对而言比比特币更具有技术性优势和后发优势。虽然说比特币的种子是固定不变的。但是比特币的替代商品是层出不穷的。所以说比特币不可能无限制的上涨。

第四，比特币是一种过进的商品，不具备先进性 。互联网领域存在一个摩尔定律。也就是说电子产品的更新换代将会成指数级的加速。比如说软件系统的更新。 IOS最早是三年更新一代。后来已经是一年更新一代。现在已经是半年更新一代。也就是说 科技 产品它的更新换代将会呈现指数级的增长。他的加速度会越来越快。作为第1代区块链产品的比特币。随着区块链产品和各种供应链产品的成熟。他的可拓展性。一致性。安全性。会逐渐的被新的技术所挑战，甚至取代。比特币最引以为傲的安全性。也是建立在51%的攻击制度基础之上。而且现在电子计算机的技术突破。在不远的将来，将会很轻松的破解比特币的加密算法。也就是说新技术的出现和新的安全技术的进步，将会使比特币的最终价值将会变得一文不值。

Ⅱ 什么是比特经典

比特币经典版延续中本聪的思想(区块发展可遵照摩尔定律)，并考虑目前的网络现状(特别是中国旷工所处防火墙)，将原始1M区块限制增加到2M。提升网络能够支持的交易总量。
比特币经典版的来由：
1 Core团队(blockstream公司成员为主)坚持认为1M上限不得修改
2 Gavin等希望在区块严重阻塞到来前，将区块扩容以增加网络支持的交易量
3 中国矿池认为Gavin早期方案对网络要求太高，不适合国内网络状况
4 开发者Jonathan来到中国，针对区块大小开展了一系列的实地网络性能测试。测试结果表明，中国网络对2-3M大小的区块支持是没有问题的。在香港大会上(Core团队主导)分享了他的测试结果，但是被忽略了
5 Jonathan联系和采访了许多矿工、矿主，得到的结论是Gavin原始方案由于扩容速度过快，接受的人极少，但是2-3M的扩容基本上没有矿工、矿主反对
5 Jonathan和Gavin等开发者，基于测试和调查的结果，开发了比特币经典版
6 曾经被Jonathan采访询问过的矿池和公司开始声明他们支持经典版，因为这是目前唯一可行的、能在近期能够被实现推广的扩容方案，并且拥有优秀的开发人员。

Ⅲ 虚拟货币算法有哪些

Litecoin

Litecoin（LTC）发布于2011年10月7日,是目前市值最高的山寨币，约为 BTC 市值的2%。目前单价为2.31美元，总币值 3800 万美元。

这同样是一种分布式（去中心化）的数字货币。不同于比特币使用的 SHA256 挖矿算法，LTC 采用 scrypt 算法。独特的算法也是从山寨币中脱颖而出的关键，scrypt 算法使用 SHA256 作为其子程序，而 scrypt 自身需要大量的内存，每个散列作为输入的种子使用的，然后与需要大量的内存存储另一种子伪随机序列，共同生成序列的伪随机点而输出哈希值。在 BTC（Bitcoin）的开采依靠单纯的显卡挖矿已经力不从心（利用一般配置显卡挖到一个 BTC 大概需要十几到数十天），各种价格不菲挖矿机的出现提高了普通人通过挖矿获得 BTC 的门槛，而 LTC 在使用 PC 显卡挖矿上具有一定优势。（本段来源于知乎。）

Litecoin 对比 BTC 在技术上做了一点的改进，如果现在 BTC 是金，那 LTC 暂时是银。

Litecoin 的最大优点是能更快确认真伪，该虚拟货币由 Charles Lee 设计和维护。比特币的交易需要验证，验证的时间平均在10分钟以上，大多数交易网站验证需要1个小时。Litecoin 交易确认平均为2.5分钟，开发者声称缩短验证增加了虚拟货币的实用性。定制机器和 AMD GPU 的比特币采矿效率最高，令使用 CPU 采矿的矿工几乎无利可图。Litecoin 的采矿排除了 GPU 和定制处理器，因此不过于依赖少量专业矿工。

PPCoin

PPCoin（PPC） 发布于2012年8月19，在 BTC 原有技术上有所提升。使用 proof-of-stake，并加入 coin age 概念。

PPCoin 是 Bitcoin 的分叉项目，目标是实现能源效率，并尽可能保持原 Bitcoin 的最好性能。PPCoin 单价0.22美元，总币值 400 万美元。

PPCoin 没有一个固定的货币供应量上限，但这并不意味着 PPCoin 比 Bitcoin 有明显通胀。可以将 Bitcoin 比做黄金，黄金每年的通胀是1-3％左右，虽然黄金并没有已知的货币供应量上限，但我们仍知道它是可靠的稀缺品。

PPCoin 的铸造有两种类型，工作证明及股权证明。工作证明的铸币率受摩尔定律影响，这取决于我们的工作证明能力的成倍增长。而大家都知道的是摩尔定律最终会结束，到那时通胀的 PPCoin 可能已经接近黄金的水平。而股权证明铸造每年最多通胀 1％。与此同时，PPCoin 的交易费用被销毁以抗衡通胀。所以整体来说， PPCoin 的铸币设计仍是未来一个非常低的通胀设计，可以达到和 Bitcoin 相媲美的程度。

PPCoin 的奖励方式类似彩票，会根据矿工持有的 PPCoin 数量决定获胜几率，创始人之一的 Sunny King 说，他们的设计是基于长期能量效率的新概念。

Terracoin

Terracoin（TRC）发布于2012年10月26，总币量 4200 万。每块速度为2分钟，比 LTC 稍快一些。技术上没有太多特别之处，类似 BTC 每4年产量减半。

不过运营团队似乎有较强商业背景，可能会在流通上优于其他比特币。虚拟货币现在的发展越来越得到重视，现在一些有商业背景的团队进入，会加速虚拟货币的发展。

Namecoin

Namecoin 是一个基于比特币技术的分布式域名系统，其原理和 Bitcoin 一样， 这个开源软件首次发布的日期是2011年4月18日。

Namecoin 产生于一个不同于 Bitcoin 主交易区块的起源块， 使用一个新的区块链（blockchain），独立于 Bitcoin 的区块链之外，因为是基于 Bitcoin，域名的安全性， 分布性， 鲁棒性， 加密性， 迁移都有数学保证。可以用挖 Bitcoin 的方式，同时挖 Namecoin。

这个项目由 bitdns 讨论并提出，主要是对目前 DNS 的缺陷不满。Namecoin 惟一的顶级域名是 .bit, 注册 .bit 域名需要花费 Namecoin。

Ⅳ 比特币是怎么回事

是虚拟货币，可以全球很多地方支付的，也有大批人通过比特币造就了自己的未来，如果你错过了比特币，可别再错过摩尔币的财富机会，要知道详情请联系。

Ⅳ 陌陌的摩尔到底是谁

陌陌摩尔是一位神秘土豪，他是做互联网行业的，真实姓名不得而知，像这种神秘土豪很少会告知自己的真实姓名，熟悉他的人都叫他为“摩尔”。
摩尔在陌陌上也是小有名气，不是因为别的，而是因为他很有钱，在陌陌上摩尔不到一个月的时间就已经消费300万了，出手极其阔绰，让陌陌上的网红震惊，都在猜测摩尔是做什么的，他的来历是什么。
摩尔此前自己说过，他是做互联网行业的，江西抚州人，做互联网行业的人向来资金雄厚，摩尔也不例外，不过还有人说摩尔是比特币大佬，和赖哥哥的实力不相上下。
摩尔此前给徐泽刷过礼物，徐泽是陌陌上的人气主播，唱歌很好听，不过徐泽是网络红人，娱乐圈中知道他的人很少，但在陌陌上徐泽的人气还蛮高的，喜欢他的人有很多。
徐泽能够被摩尔这样有实力的人支持，也是一种幸运，而徐泽能够进陌陌年度前十，土豪摩尔功不可没，但有很长一段时间没有听到摩尔的消息了，毕竟网络始终是虚拟世界，要想成为成功人士，还需要脚踏实地做出一点实业。

Ⅵ 人工智能会使哪些行业受益

人工智能将会让所有行业受益

物联网的概念来源之一是IBM的智慧地球概念，智慧是物联网创造价值的核心。而中国物联网十二五规划中九大试点领域包括：智能工业、智能农业、智慧物流、智能家居、智能医疗、智能环保、智能交通、智能安防、智能电网，全部与智能相关。

脑力劳动密集型行业是人工智能优先发展的

既然物联网技术促发服务业革命，而服务业革命解放的是人的脑力劳动。

所以脑力劳动密集型的行业，会优先使用人工智能技术。通过人工智能技术解放人力，降低成本，提升服务水平。

发展之初，人机交互是重点

提问者问的问题是哪个行业受益，但人工智能发展还在早期，还没有哪个行业会大规模使用，但从另外一个维度上，人工智能会是最先使用的，就是人机交互接口，是人工智能最先使用的。

比如最近流行的智能音响，实际上是人工智能实现的人与机器的语言交互工具。

再比如视频、图像的人工智能处理。最典型的应用是在自动驾驶以及汽车后市场安全领域都有应用。

所以人工智能在人机交互领域都有应用，而只要使用机械设备的行业，都会有人机交互。

Ⅶ 我想了解一下摩尔币是摩根币吗

不是的，摩根币就是摩根币，我就是做摩根币的想了解摩根币或者想注册可以mm我

Ⅷ 智能时代读书心得

《智能时代》是一本由吴军著作，中信出版集团出版的精装图书。该书揭示了大数据和机器智能对于未来社会的影响。这里给大家分享一些关于智能时代 读书心得 ，希望对大家有所帮助。

智能时代读书心得1

这本书内容比较浅，基本属于讲 故事 、走马观花的那种。作者文笔、见识、阅历是很牛，本书没有体现出来。

唯一觉得亮点的地方在于，以前不太知道大数据和人工智能具体关系，这本书简单地讲解了一下。

机器智能，传统上来说是指机器能够像人一样思考，去解决问题，而由于人类解决问题并非是在当下的场景下学会解决当下那个场景的问题，有很多时候是应用了其他方面的知识来解决这个问题，所以在迁移能力这方面，机器要学会“人”的思考很难。那么大数据是怎么与机器智能相联系的呢?另一条发展机器智能的 方法 ，就完全摒弃了“像人思考”这一条路，而是直接对准“解决问题”这一终极目标。比如说翻译，以前的思路是让机器理解各种语法，现在则不需要机器去理解语法，而是直接去“学习”十几万句用语，用量变来抵达质变。也就是说，当见识过越来越多的用语时，翻译的准确性也会不断提高。

智能时代读书心得2

标题来自书本序言，出自混沌大学创始人李善友教授之手，在此借用。

总的来讲，本书主要内容是在探讨基于大数据的机器智能是如何发展的、将如何影响人们生活的方方面面以及如何应对。

大数据给世界带来的改变很深刻，最深刻的是 思维方式 的转变——从因果论的机械思维到相关性的相关性思维。这里转变的不只是解决问题的手段——如今我们有能力在全集上分析问题，也终于有能力在全集的基础上精准刻画群体侧面画像，转变的还有看待问题的方法——我们不再是“小心假设，大胆求证”，而是“减少假设，数据自明”。这种转变实际上使得机器智能具备了成为公共设施的基础——不必要所有人都懂机器智能是如何工作的，对于使用者来说只需要明白有这样一个工具可以在数据全集上找到恰当的结论即可。因此，这会迅速引起一场商业革命。

实际上，这场革命已经开始：在书本中已经列举了包括酒吧、冰箱制造商在内的传统行业利用大数据的手段改善经营状况。但是，还有更多的行业在探索如何将数据有效整合起来探索新的模式——首先是数据的获取问题，寻找有效的获取数据的方法可能不是一拍脑袋就想得到的;其次，如何从这些数据中发现价值依然需要一个指导方向;最后，如何利用数据发现的规则设计更合理的模式。

书中另外一个精彩内容是最后一章——论述了智能革命带来的正面影响和负面冲击。我认为作者实际上是问了这样一个问题：智能革命大大解放了生产力，大大促进了生产，只需要更少的人就能够养活全世界，那么剩下的人怎么办?作者通过论述第一、二、三次工业革命的历史进程，得出来的结论不容乐观——只有通过时间的作用才能使革命带来的巨大的生产力解放得到释放。我们很不幸地处于这个历史进程，我们也很幸运地处于这个历史进程。

所以整本书，可以说是一本科普的书，读完全书能对当下最时髦的概念——大数据、机器智能、区块链等有进一步的理解，尤其是大数据。但是我觉得更像是一本宣传鼓动的书——因为他描绘了两个世界，一种是参与到革命的进程中，跟上历史的车轮向前，另一种则是抗拒革命，被历史抛弃——这两者之间的差别，不可以云泥计。至于事实上是否真的会有这么严重，这个就仁者见仁了，只不过历史告诉我们，至少前三次是这样的，如果抱有怀疑，最好祈祷太阳底下会有新鲜事。

至于革命已经发生，这是毋庸置疑的。当然，这是读本书之前就已经知道了的。实际上，很多人都已经知道——置身在一个全社会都在讨论大数据的环境下，很难不去想大数据会如何影响世界。本书的效用只是在于让读者知道这个过程是如何的不可抗拒。

智能时代读书心得3

重读吴军博士的“智能时代-技术的拐点”章节有感，以及自己的一些思考。大家似乎都有这样一个直观的感性认识，人工智能从2015，16年开始似乎又进入了一个快速的发展阶段，各种人工智能的概念性产品纷纷涌现，遍地开花，尤其是创业者，感觉到特别兴奋，纷纷想要打造出革命性的产品，改变世界，这个时候其实我们有一点纳闷，有一点疑惑，为什么一项已经发展了半个多世纪之久的人工智能技术在今天这个时间点能够被大家普遍接纳和采用，大家开始有能力去构建一个人工智能学习系统，呈现一种突破性的发展态势，我们肯定在想这背后发生了什么，是的!

这十几年来，还有一门技术非常火，那就是大数据技术，有人曾经这样形容大数据技术与人工智能技术的关系，说：

人工智能就像潜力无限的婴儿，而大数据是喂养婴儿的奶粉，奶粉的数量和质量决定了婴儿的智力发育水平。

那么这十几年以来，大数据技术取得了哪些突破性的进展，我们分成四个维度来分别看一下，如下图所示：

智能时代读书心得4

1.中国古代有四大发明，为什么没有爆发工业革命和形成现代文明社会的基础，原因回到欧几里得的《几何原本》和牛顿的《自然哲学的数学原理》所形成的思维方式：世界是可以认知的，可以用确定的规律用简单的数学来表示，且是有因果关系的，这种思维方式形成体系，渗透到自然科学和社会科学中，都遵循这些规律取得的科学成就和社会成就，以致成为现代文明社会的基石;

2.信息时代的世界具有不确定性，呈现出测不准的规则，大数据具有量大、多维、完备的特性，其更多给人提供了一种新的思维方式，变智能问题为数据问题，用强相关的关系来取代因果推理关系，大数据穷尽举例的优势取代过去大胆假设小心求证的机械思维方式;

3.世界是不确定的，所有的问题都在于解决这个不确定性，把不确定变为确定的，比如石油开采技术的确定性解决了现代能源问题，天体运动规律的确定性解决了航空航天问题，现在互联网时代的不确定，就需要用大数据+，信息熵来解决确定性的问题。

智能时代读书心得5

阅读笔记时间：320分钟，三星。

数据与信息，通过筛选有用的数据得出信息。

【从科技史的角度，分析大数据的作用，发展;以智能革命的角度对比前几个革命分析机器智能会带来的行业变革，对社会的冲击。】

简单准确的模型与数据驱动方法。地心说，日心说的模型。苏联与美国的航天飞机，德国与日本的光学透镜。

数据的数量与样本的代表性。文学文摘与盖洛普你对美国总统罗斯福与兰登的预测，以及盖洛普对杜威和杜鲁门的预测

物理学的的基本规律是通过统计学的方式发掘的。

【概率论，统计学，必须要学习的基础知识。记录自己的时间，记录工作的数据，记录现金流等等，都是在积累原始数据，然后通过数据发现规律，改进自我和工作。】

鸟飞派：机器要像人一样思考才能获得智能。SYSTRAN。

统计+数据。Google翻译，贾里尼克与IBM的语音识别，机器学习

大数据：3V，大量，多样，及时。网络的“吃货”，斯维尔的2012大选预测，智能交通管理。big而不是large.

智能问题为数据问题。深蓝与卡斯帕罗夫的象棋对弈，自动问答我why与how

【认识到人工智能发展历史中思维的转变与曲折艰难，方法论是最重要的】

机器思维：欧几里得、托勒密、牛顿。通过观察获得数学模型的雏形，然后利用数据来细化模型。1世界变化的规律是确定的，2从确定性出发可以用简单的公式或语言描述清楚规律。3规律应该是放之四海而皆准的。

确定性(可预测性)和因果关系

工业革命，瓦特的蒸汽机。爱因斯坦的相对论，青霉素

三个公式质能转换，量子力学测不准原理，熵

不确定性：1变量太多，2客观世界本身，微观世界。信息论

熵，信息熵：信息的度量就等于不确定性的多少

互信息：强相关性。吸烟有害健康的美国诉讼，研发新药，搜索公司的点击模型

香农第一定律与霍夫曼编码 (吉尔德定律)用嘴短的编码方法给最常见的汉字，使平均长度无限的接近于它的信息熵

香农第二定律：信息的传播速度不可能超过信道的容量。

【不确定性，强相关性，信息论】

通过大数据分析智能电表用电的情况住 种植 大麻。用大数据分析小商户偷税漏税。塔吉特用大数据分析推荐促销信息。亚马逊的大数据推荐销售，有商品直接推商品。netflix推荐视频。Google搜索关键词提示及相关搜索。酒吧酒架的改造，收集数据分析数据。普拉达RFID芯片。金凤公司收集数据转型为服务商。穷举法改善搜索质量。Google自动驾驶。

新技术+原有产业=新产业。蒸汽机，纺织、运输、陶瓷。电，电梯，交通，通信。计算机，银行，证券商，农业。

大数据，机器智能。IT产业链。工业革命之后需要推销，之后 广告 业，商业链，服务业

GE的智能冰箱。

【从产业发展的历史来说，新技术必然会带来行业颠覆。拥抱新数据，用新的技术革命转型】

技术挑战

收集，储存，传输，处理，应用。

电脑，传感器。摩尔定律。大数据的并行处理

有数据，不会共享，收视率的问题。nest智能空调控制器，刻意收集的信息会变形。

数据产生的量大于能储存的量。数据的安全问题，完整性与防丢失。检索问题，随意访问调用

并行计算与实时处理。数据挖掘噪音。用大数据警示异常操作。隐私问题， 保险 公司，黑心商家，飞机票。

【大数据的相关技术已经比较成熟，】

以色列的智能农业，勇士队用大数据训练。工业4.0，特斯拉用机器人，基因检测，个性化的医药。医学影像检测，达芬奇手术台，IBM沃特森。制药业的革命，癌症医治, caliao.律师案例分析，新闻稿的自动写作，

【律师，医生，金融，等需高智商的行业都可以被机器智能替代，基本装配生产，富士康等，将会对整个社会产生冲击】

智能革命

人流量预测，智能交通，智能信号灯，智能路线。身份识别，反恐。比特币，区块链。追踪每一次交易。个性化医疗。无隐私的社会。

农业到工业，工业到电器，工人从农民转化为工人，之后为服务业。无业的人工作怎么办。英国全球殖民，美国西部大开发，德国第一次世界大战。新技术一开始让极少部分人收益，大多数人被淘汰，半个世纪一两代人之后才能对整个社会收益，更长的时间才能传播到全球。通用的退休员工福利，底层人找不到工作。

争当2%的人，新的思维方式，积极拥抱大数据和机器智能。

智能时代读书心得6

这本书内容比较浅，基本属于讲故事、走马观花的那种。作者文笔、见识、阅历是很牛，本书没有体现出来。

唯一觉得亮点的地方在于，以前不太知道大数据和人工智能具体关系，这本书简单地讲解了一下。

机器智能，传统上来说是指机器能够像人一样思考，去解决问题，而由于人类解决问题并非是在当下的场景下学会解决当下那个场景的问题，有很多时候是应用了其他方面的知识来解决这个问题，所以在迁移能力这方面，机器要学会“人”的思考很难。那么大数据是怎么与机器智能相联系的呢?另一条发展机器智能的方法，就完全摒弃了“像人思考”这一条路，而是直接对准“解决问题”这一终极目标。比如说翻译，以前的思路是让机器理解各种语法，现在则不需要机器去理解语法，而是直接去“学习”十几万句用语，用量变来抵达质变。也就是说，当见识过越来越多的用语时，翻译的准确性也会不断提高。

智能时代读书心得7

总的来讲，本书主要内容是在探讨基于大数据的机器智能是如何发展的、将如何影响人们生活的方方面面以及如何应对。

大数据给世界带来的改变很深刻，最深刻的是思维方式的转变——从因果论的机械思维到相关性的相关性思维。这里转变的不只是解决问题的手段——如今我们有能力在全集上分析问题，也终于有能力在全集的基础上精准刻画群体侧面画像，转变的还有看待问题的方法——我们不再是“小心假设，大胆求证”，而是“减少假设，数据自明”。这种转变实际上使得机器智能具备了成为公共设施的基础——不必要所有人都懂机器智能是如何工作的，对于使用者来说只需要明白有这样一个工具可以在数据全集上找到恰当的结论即可。因此，这会迅速引起一场商业革命。

实际上，这场革命已经开始：在书本中已经列举了包括酒吧、冰箱制造商在内的传统行业利用大数据的手段改善经营状况。但是，还有更多的行业在探索如何将数据有效整合起来探索新的模式——首先是数据的获取问题，寻找有效的获取数据的方法可能不是一拍脑袋就想得到的;其次，如何从这些数据中发现价值依然需要一个指导方向;最后，如何利用数据发现的规则设计更合理的模式。

书中另外一个精彩内容是最后一章——论述了智能革命带来的正面影响和负面冲击。我认为作者实际上是问了这样一个问题：智能革命大大解放了生产力，大大促进了生产，只需要更少的人就能够养活全世界，那么剩下的人怎么办?作者通过论述第一、二、三次工业革命的历史进程，得出来的结论不容乐观——只有通过时间的作用才能使革命带来的巨大的生产力解放得到释放。我们很不幸地处于这个历史进程，我们也很幸运地处于这个历史进程。

所以整本书，可以说是一本科普的书，读完全书能对当下最时髦的概念——大数据、机器智能、区块链等有进一步的理解，尤其是大数据。但是我觉得更像是一本宣传鼓动的书——因为他描绘了两个世界，一种是参与到革命的进程中，跟上历史的车轮向前，另一种则是抗拒革命，被历史抛弃——这两者之间的差别，不可以云泥计。至于事实上是否真的会有这么严重，这个就仁者见仁了，只不过历史告诉我们，至少前三次是这样的，如果抱有怀疑，最好祈祷太阳底下会有新鲜事。

至于革命已经发生，这是毋庸置疑的。当然，这是读本书之前就已经知道了的。实际上，很多人都已经知道——置身在一个全社会都在讨论大数据的环境下，很难不去想大数据会如何影响世界。本书的效用只是在于让读者知道这个过程是如何的不可抗拒。

智能时代读书心得8

人工智能是未来10年可期有大发展的领域，也是我们从事数据行业的`职业愿景。看我这本书，更加坚定这是一个可期，有意思的方向。下面是我读这本书的过程中，产生的对于数据分析和应用的一些理解和 总结 。

基本思路

经典思路：目前在做数据分析时，采用的是传统的逻辑推理的分析的思路。先提出问题，再通过严谨的逻辑推理进行验证，解释商业问题。

新思路：尝试使用相关性进行数据挖掘分析;就是数据挖掘的一些技术，比如聚类、决策树、随机森林等高级统计模型。这种思路做出的东西，一般而言是技术门槛较高、解决经典思路无法解答的问题，也符合当前流行的大数据思维、人工智能思维。新思路的处理问题逻辑，先有相关性分析，找出导致问题的相关性因素，然后再解释背后的商业逻辑。

适用范围

经典思路：符合人脑的思维模式，由A—>B—>C的逻辑顺序。在解决小而美的独立case时，效率高。比如，“为什么今天某个页面的转化率突然升高啦”这类的问题，通过逻辑推理，一步一步下钻，可以很快定位原因。

智能时代读书心得9

作为新时代的学生，我们现在不光要与同龄人竞争。还要与一些身穿铁皮的机器人竞争。也许你会觉得可笑，但这就是社会发展的趋势。

在各种平台山，你多多少少都能看待一些机器人与人比赛的综艺节目。机器人下 围棋 战胜人类后，他们又开始学会写诗了!你说，怎能不让作为新时代的学生所惶恐呢?霍金曾说：“强大的人工智能的崛起，要么是人类历史最好的事，要么是最遭的。”

现在各个行业，都被机器人所替代，在内陆发达地区，机器人已经占领了各个行业，像银行这样的用量少的企业。并且他们正在迅速的向全国各地扩散，以后种田恐怕都不需要人类了，那人类能干些什么工作呢?在这样的新时代，就业问题所给的压力很大。光是银行这一行业，将会面临多少人的失业?智能技术的发展，也理应让我们思考其中的利弊关系。

按照现状，科技的不断发展。机器人统治地球也不会是不可能。当所有的工作都被机器人所替代，那人类能干些什么呢?那人类生存的价值呢?

这样的激烈竞争中，唯有努力才能变得出色。

智能时代读书心得10

我们生活在一个科技非常发达的时代，各种人工智能产品出现在我们的生活里，比如爸妈的智能手机、我们学校门口的智能测温棚、各小区出入口的人脸识别系统、我家的智能扫地机器人、超市里的自动结账系统……等等，这些智能产品为我们的'生活带来了许多便利。

在科技的道路上，聪明的人类还在不停地创造着，未来可能会出现智能机器人、智能住宅、智能汽车……我特别期待能坐上智能汽车，体会一下无人驾驶的别样感受。那个时候的汽车，它能够准确的按照我的指令，准时停在我的面前，安全地送我到达目的地，然后自动识别车位并停好。哇，我想想都觉得酷毙了呢!

我在网上查了许多关于智能汽车的资料，了解到无人驾驶是未来汽车的发展方向，也是一项非常复杂的高科技，它需要依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置、全球定位系统合作等。说得通俗一点，就是给汽车装上聪明的大脑、敏锐的眼睛、灵活的手脚，让它成为一个“汽车人”，实现更安全，更智能地驾驶，更好的为人类服务。

作为未来的接班人，我要好好地学习知识，为未来的高科技添砖加瓦。

Ⅸ 黑客是怎么赚钱的一年能赚多少

利用计算机互联网的安全漏洞及其公共通讯网络去赚钱，有的可以一年赚几百万，但大部分都是通过个人技术欺骗违法所得。