错觉：AI 如何通过数据挖掘误导我们（合理利用数据和科技 人工智能 统计学模型）

在人工智能异常火热的今天，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的一生。然而这种说法未免言过其实，我们的生活确实可能有所改变，但并非是朝好的方面发展。我们过于武断地认为计算机搜索和处理堆积如山的数据时不会出差错，但计算机只是擅长收集、储存和搜索数据，它们没有常识或智慧，不知道数字和词语的意思，无法评估数据库中内容的相关性和有效性，它们没有区分真数据、假数据和坏数据所需的人类判断力，没有分辨有理有据和虚假伪造的统计学模型所需的人类智能。计算机挖掘大数据风行一时，但数据挖掘是人为而非智能，也是非常艰巨、危险的人工智能形式。数据挖掘先是通过大量的数据走势、相关关系来发现让我们内心愉悦却无实践价值的模型，然后创造理论来解释这些模型。作者通过“史密斯测试”和“得州神枪手谬误”等实例说明，如果你挖掘和拷问数据的时间够长、数量够大，你总能得到自己想要的结果，然而这是相关关系却并不是因果关系，只是自我选择偏好，并没有理论基础也没有实用价值。在人工智能时代，我们对计算机的热爱不应该掩盖我们对其局限性的思考，真正的危险不是计算机比我们更聪明，而是我们认为计算机具有人类的智慧和常识，数据挖掘就是“知识发现”，从而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慧有更多的信心。

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加里·史密斯是波莫纳学院的经济学教授。他在耶鲁大学获得经济学博士学位。他曾两次获得教学奖，并撰写(或与他人合著)80多篇学术论文和12本书。他的研究曾被彭博广播网、CNBC、BrianLehrer、福布斯、纽约时报、华尔街日报、《新闻周刊》和《商业周刊》等媒体报道。

在人工智能异常火爆的今天，本书另辟蹊径，从反面探讨了AI研究中存在的一系列问题。开创性地提出了“得州神枪手谬误”和“史密斯测试”等来批判那些先有数据后有理论和模型的科学研究方式——数据挖掘。如今大数据、坏数据、假数据充斥着我们的生活，数据挖掘以相关关系取代了因果关系，AI到底是真的有智能还是只在服从？本书为你解答。