《新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》是一本由王骥著作，电子工业出版社出版的平装图书，本书定价：58，页数：356，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》精选点评：

　　●旨在颠覆过往绝大多数有关人类未来的预测与推断，最大限度地靠近事物的本原。

　　●辣鸡

　　●该书与世界级畅销书《未来简史》至少有数十条甚至近百条观点相反，诸如： “人工智能将彻底让人摆脱无用阶级”“人工智能、算法将长久局限于工具，且将最终让90%的人类摆脱无用阶级，区块链、时间戳还将追算你超9倍于今的价值”少数精英‘成神’，平民彻底边缘化，仅是臆想”“大数据悖论，让数据主义、数据宗教成为空谈” “文明的发展属实干，不是‘讲故事’讲出来的”“人文主义不会衰亡，且将大放异彩”等等。 以后有时间，在读第二篇的时候一定对照归纳总结。

　　●作者提出如今科技大爆炸主要是围绕IT信息等少数领域的大爆炸。这个观点我非常认同，千万不要相信媒体天天炒作的哪些哪些领域又重大进步，又划时代贡献了等什么的，其中交织的利益集团、吸金大噱头等，你懂的。当然，这已经演化成如今社会的一种普遍现象了。 在此之后，作者说人类将迎来两次大崩溃，在看了作者的分析，认真思考后，我也很赞同。人类不破“新能源、生物工程、新材料”，特别是“新能源”范式的话，在如此资本极速集中的情况下，必然迎来第一次大崩溃；第二是解决不好道德、透明问题的前提下，未来的人类还将迎来第二次大崩溃，都是很独到的视觉，非常赞同…

　　●不够成体系。对于28原则的财富聚集分层触目惊心，与其在科技上持续突破，这个阶段人类内部的资源分配制度会更重要。

　　●紧跟时代步伐的一本书，对互联网、区块链等信息化时代进行了深入阐述.强烈推荐

　　●有人说这本书垃圾，有人多太深奥，就看你怎么看，在我看看来，不懂的可以看看，懂的也可以看，指出其中的不足缺点也是你的进步。 我个人觉得没啥进步副标题（人工智能、区块链、物联网）我都明白吧，不明白的去看看。

　　●好吧，看前面的评论都是4月19日评论刷分的，还有20号，23号，好集中，举报到不想再动鼠标。整本书结构乱，口语化，概念模糊，各种想象，还不如改名叫未来瞎想比较好。不过话说回来，有些瞎想还是有些启发性的，虽然没什么逻辑。本来想给二星的，但实在看不惯刷分，只能给一星不能再多。

　　●这本书让我获益匪浅，深刻的见解让我叹为观止

　　《新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》读后感(一)：垃圾

　　完全就是蹭热点，没什么实质内容，就连书的标题都是蹭热点，书中每章节内容都是泛泛而谈，这样都能出书，不能再垃圾了。看似什么都有，其实什么都讲得不深，都是凭想象。什么两步逃离陷阱，滑向崩溃的极点、翻转未来、价值与颠覆、财富是如何被丢失的，万物可溯源与价值追算、互联网将会被这样替代、从比喻到文化，再到恐怖崇拜，几何级数的差别，完全就是一标题党。

　　《新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》读后感(二)：「脑洞未来02」人工智能02：“强AI会统治替代人类”是个伪命题

　　【观点】未来，假设有强或超强人工智能（AI）的话，“统治、替代人类等的说法”都是扯淡的，这个就像“人比大象、野狗和蚂蚁等聪明得多得多，你绝对不会和野狗一起去逛街，与大象一起谈恋爱，和蚂蚁一起讨论诗和远方”，当然，这种差距，也像“人类从来没有兴趣去统治、奴役非洲大草原的蚂蚁群落和亚马逊丛林中的野蜂群体一样”，所以，相关主题的科幻大片、文学巨制等或许全错了，很多触动“人心深处的焦虑的问题”都是很荒唐的、自扰的……（下文节选《新未来简史》一书，是其质疑神话大数据、AI与算法，质疑“人工智能未来将会统治、替代人类”等命题50多个角度中的一个角度而已，比较有特色）

　　我们换位假设一下，你就是一台人工制作的超级大脑的机器，而且假设你还高级到具备了“意识”（当然不可能，前一章谈到，这里做个假设）。也就是说，你是被人们通常所定义的“强人工智能（AI）”或“超强人工智能（AI）”，所以，你将具有明察秋毫到分子甚至原子、瞬间读取分析亿份资料和具备亿万级别资料储存的能力，而且能像人一样具有感知自我、想象与思考的“意识”。那你就是像“神”一样的超级物种了。

　　你如果具备这样的能力的话，你完全没有必要和人类玩耍了，就好比我们人比大象、野狗和蚂蚁等聪明得多得多，你绝对不会和野狗一起去逛街，与大象一起谈恋爱，和蚂蚁一起讨论诗和远方。如果你硬是要和人类玩耍的话，将是这样一种情形：

　　当你进入意大利米兰时装周，来自世界各地的时尚顶尖人物，上千家豪华买手和各类专业媒体，正沉浸在世界级风潮与时尚精华的碰撞与交融之中，享受着那如梦如幻的盛世快乐的时候，而你那如显微镜般的“超眼”看到的不是华美和高雅，而是如野草、荆刺一样夹杂着各色粉尘的服装纤维，胡乱地堆积在人体之上；T形台的超级模特，露出的不是玉润洁美的肌肤，而是粗糙如干涸河床，汗渍油脂肆溢着各类杂物而沟壑纵横的皮肤构造，让你毛骨悚然。

　　当你走进世界上最豪华的迪拜帆船酒店，人们正在享受着上千种豪奢而特色的菜肴，品味着“美食文化”传承与光大的美妙的时候，你看到的却是无数的微生物，在各色各样的黏糊糊、奇形怪状的食材堡垒中如爬虫般蠕动，分泌着各类排泄物，在食材缝隙中四处流淌…… 然而，这些达官显贵，依然大快朵颐……还你定然会恶心而狂吐。

　　当你走进静谧与透彻的马尔代夫瓦宾法鲁岛，那蔚蓝的海域密林、天堂般的珊瑚礁群，通天路、静谧岛，水天相接，人们数月、数年乃至一生都难以穷尽它的浪漫与美丽，可是，你未抵临还在飞机上，透过舷窗，只需数分钟，便将这片绝美的圣地一览无余，哪怕任何一颗藏在水底的水草有几片叶子，沙滩上有多少颗沙粒，你都了然于胸，你定然索然无味。

　　当你终于有机会与千人仰慕的校花坐在校园一角，开始谈情说爱的时候，只需几秒，你便将这位美丽女子的心理想法与生理构造分析得清清楚楚，她每一张口，你便知晓她将说什么，身体器官随之将如何反应与分泌激素等，于是你顿感无趣，女子也定会易趣索然……

　　记得阿尔法狗在2017年5月战胜柯洁而使他潸然泪下时，当时的马云调侃说，阿尔法狗连一步错棋都不下或下不了，这个下棋的游戏还有快乐吗，还有意思吗？同样，我们要问，如果你具备了超强人工智能的能力，这还有人的生活吗？这还是人生吗？这样的生活还有趣味吗？这样的人生还有意思吗？ 当然，你也许会说“子非鱼，安知鱼之乐乎？”，这个没错，那你的一切都已经与人没有多大关系了。

　　浩瀚的宇宙，无边无际，物质能量无穷无尽，而且根据量子理论、超炫理论、M理论等衍生出的平行宇宙论，我们生活的这个宇宙也有如泡泡浴缸中那数以万计的无数泡泡中的一个不起眼的一个小泡泡而已。试想想，如此浩大的连锁宇宙群，你这样的超级神人，不食人间烟火，只需能量（宇宙中的黑洞、中子星等的能量无限），且不生不灭，眼光肯定也不会再狭隘到只盯着如你指甲上无数的细菌一样的人类，或许人们等着你去统治和奴役他们，甚至呼喊着你；“请看在你曾经是人类的面子上，照顾照顾吧”，恐怕你都实在提不起兴趣来，就好比我们人类从来没有兴趣去统治、奴役非洲大草原的蚂蚁群落和亚马逊丛林中的野蜂群体一样。所以，“强人工智能”或“超强人工智能”（不破意识，永远不可能存在）即便是未来出现了，什么替代人类甚至奴役人类更本更是不可能的。

　　所以，我们在本章反复强调：随着技术大革命，智能机器大规模替代人们那些重复而创意性不大的工种与工种，从而创造出更多的财富与物质，在保证人们生存或很好地生活的前提下，为何社会价值观与评价体系将朝向以人为本并以同理心的方式推广到世间万物的方向发展，从而展现出多样性的、分享性的人生意义的道理，这才是最重要的并最有可能成为人类未来的预测与预言。

　　《新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》读后感(三)：「脑洞未来12」深度学习04：AI对抗学习与增强学习的核心区别

　　《新未来简史》脑洞系列12（搜集与网络）

　　【观点】人工智能的各种学习中，大牛们特别看好对抗学习，或许将成为继深度学习、增强学习之后的下一个热点，但是，它也只是对中等难度的任务具有很强的实用性，依然不能解开“迁移学习”（实际中不可行）所追求的那种像人一样跨越多个领域，具备所谓的“通用学习能力”的这道大难题……《新未来简史》如是说。

　　与增强学习（阿尔法狗成功的重要学习法）做个比较，或许能够管窥对抗学习的厉害之处了。

　　谷歌的阿尔法狗2016年与韩国围棋第一高手对弈时，还输了一局，但是，一年后与世界第一高手柯洁对战时，其怪异的棋步和高超的战法，直接将柯洁虐哭。当时做解读的嘉宾是棋圣聂卫平，他甚至评价阿尔法狗可以评定为20段高手（围棋界的最高段位是9段）。

　　为何阿尔法狗在一年之后，对弈水准算术甚至几何级别的提升，原因就是它运用了增强学习，即人们常说的“左右互搏”术。这一技术让其可以在很短的时间内，没日没夜地与世界顶级棋手过往数以亿计的棋谱对弈，或者是自己和自己对战，水平剧增毫无悬念。

　　所以，增强算法极大地促进了深度学习的发展。不过，这种算法是通过平均最大化的最终奖励来达到训练目的，其结局必定会由“奖励函数”给出。但是，除非你是在玩“全透明信息”的棋类游戏，否则很难写出一个奖励函数来精确衡量来自其他领域周边环境的反馈。

　　在现实世界中，可以像棋类游戏一样被参数化的例子很少。也就是说增强学习的算法在实际运用上有着很大的局限性。举个驾驶游戏的例子：

　　你是可以找到诸如撞坏车辆、使乘客受伤和不合理地加速等的某个负向奖励的，但却很难找到一个可以规范驾驶行为的正向奖励，比如因何转弯，转多少，时速如何决定；为何要时左时右，时慢时快，怎样决定左多少、右多少，快多少、慢多少等等。

　　然而，对抗学习却不同，它既不是以平均最大化来设定目标，也不是以一个正向、负向的奖励来训练机器。它有如一位学生学习写字一样，在模仿老师或字帖字体结构与笔画的过程中内化了这些技能。

　　不同的是，这位学生身旁还一直站着 “对抗网络”这位严肃的、不断成长的高手，有如专家，他为确保能随时随地为你纠偏，正唠唠叨叨，不停地肉里挑刺呢！你想你的学习提高到底有多快？这也是这一学习算法为何备受大家、牛人推崇的根源之所在。

　　正因为如此，有人提出：增强学习这种一度被认为最接近人类学习的算法，根本就不像人类的学习，只有对抗学习这种算法才更接近人类的学习方式。

　　到底是不是呢？那我们就来简单分析一下：

　　对抗学习有生成方与识别方两个网络，都是分别训练的。试想，你一会儿训练生成方，一会儿训练识别方，如此反反复复，实际上并不能保证其结果会收敛于一个稳定的解，更别提一个最优解了。

　　这个矛盾就是：生成网络与识别网络，到底哪个网络能够真正理解所面临实际问题？

　　举个例子：

　　如果你模仿某人去完成某个任务（生成网络），如果顶级高手（对抗网络）都无法分辨这一事项是你完成抑或是模仿完成的，这说明你已经完全掌握了该任务的所有技能。

　　但是，对于巨幅精细而难度很高的绘画作品、撰写论文这些复杂事项，可能就不再那么适用了。看来，对抗学习也有它的局限性，也仅仅在中等难度的任务具有广泛地实用性而已。

　　当然，不管怎样，对抗学习依然不能解开“迁移学习”（实际中不可行）所追求的那种像人一样跨越多个领域，具备所谓的“通用学习能力”的这道难题，似乎也仅仅只是比以往深度学习有关的很多算法做得更好一些而已。

　　延伸与升华

　　上文节选自《新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》。该书以30多门前沿科技、学科展开深度推演，与《今日简史》《未来简史》《人类简史》至少分别有80项、100项与50项对立观点。其中，该书用了8万多字从50多个角度深刻分析人工智能AI，几乎摧毁了神话大数据、AI、算法等数十个观点。

　　《新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》读后感(四)：「脑洞未来11」深度学习03：AI对抗网络颠覆了深度学习的范式

　　《新未来简史》脑洞系列11（搜集与网络）

　　【观点】在人工智能的各种学习中，或许生成对抗网络的对抗学习，是继深度学习、增强学习之后的下一个热点。它几乎在一定程度上颠覆了深度学习的范式，打乱了机器学习之前范畴及其类别的划分。 关注人工智能的前沿，很有必要了解一下生成对抗网络（下文定义为对抗学习）——《新未来简史》如是说。

　　在包括深度学习、增强学习、对抗学习与迁移学习（如今基本无法实现）等机器学习算法中，“生成式对抗网络”的对抗学习法很重要，这一开创性的全新学习思路，很可能会成为深度学习的下一个热点。这里有必要深入讨论一下。

颠覆深度学习范式

　　自从伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）在2014年发表了论文《生成式对抗网络》（Generative Adversarial Nets，缩写GANs）以来，对抗学习便广受关注，加之全球学界大牛，Facebook人工智能研究中心FAIR负责人、深度学习三驾马车之一的扬·勒丘恩（Yann LeCun ）在知乎网上答疑时曾说：

　　“他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络”，使得对抗学习（GAN）成为近年来在机器学习领域的新宠。

　　2017年6月18日，扬·勒丘恩在Facebook上转发了一条动态，介绍了他作为合作者之一的一项研究成果：

　　帮助对抗学习使用离散数据的“对抗性正则化的自动编码器”，该算法被评价有一种厉害的用法，可以在对抗性的设定下生成离散性的结构（比如文本）。

　　由于对抗的过程是发生在（连续）编码上的，而不是输出上，这就可以缓解对抗性鉴别器直接用在离散输出上时可能会遇到的问题。看来，对抗学习真的受到学界的高度重视，其意义非同凡响。

　　对抗学习这一算法的出现，似乎打乱了之前机器学习的范畴及其划分。如今，机器学习也可以划分成如下两类：生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）。

　　其中，近两年来流行的生成式模型主要分有三种方法，分别是生成对抗网络、变分自编码器和自回归模型。

　　对抗学习可以简单的理解为，培养一个对手（对抗网络），给自己（生成网络）的学习随时找茬。

　　这样，用不同的目标分别训练对抗网络与生成网络进行竞争，一段时间后，生成方就会变得非常厉害以至于即使给定足够的线索和时间，其对抗网络也无法分辨它给的答案是真实的还是合成的。

　　看看，对抗学习有多厉害！

　　下面了解一下对抗网络的训练。

　　小知识：如何训练 对抗网络（GAN）

　　概括来讲，包括两个阶段：

　　第一阶段：训练鉴别器，冻结生成器（冻结意思是不训练，神经网络只向前传播，不进行 Backpropagation 反向传播）。

　　第二阶段：训练生成器，冻结鉴别器。

　　即交换着训练，以同时提升彼此的能力。

　　训练对抗网络（以下用英文简称GAN） 的步骤：

　　（1）定义问题。你想生成假的图像还是文字？你需要完全定义问题并收集数据。

　　（2）定义 GAN 的架构。GAN 看起来是怎么样的，生成器和鉴别器应该是多层感知器还是卷积神经网络？这一步取决于你要解决的问题。

　　（3）用真实数据训练鉴别器 N 个 epoch。训练鉴别器正确预测真实数据为真。这里 N 可以设置为 1 到无穷大之间的任意自然数。

　　（4）用生成器产生假的输入数据，用来训练鉴别器。训练鉴别器正确预测假的数据为假。

　　（5）用鉴别器的出入训练生成器。当鉴别器被训练后，将其预测值作为标记来训练生成器。训练生成器来迷惑鉴别器。

　　（6）重复第 3 到第 5 步多个 epoch。

　　（7）手动检查假数据是否合理。如果看起来合适就停止训练，否则回到第 3 步。这是一个手动任务，手动评估数据是检查其假冒程度的最佳方式。当这个步骤结束时，就可以评估 GAN 是否表现良好。

　　假设你有一个功能完整的生成器，可以复制几乎任何东西。给你一些例子，你可以生成假新闻、不可思议的书籍和小说、自动应答服务等等。你可以拥有一个近乎现实的人工智能，一个真正的人工智能！这就是梦想。

延伸与升华

　　上文主要节选自《新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》。该书以30多门前沿科技、学科展开深度推演，与《今日简史》《未来简史》《人类简史》至少分别有80项、100项与50项对立观点。其中，该书用了8万多字从50多个角度深刻分析人工智能AI，几乎摧毁了神话大数据、AI、算法等数十个观点。

　　《新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》读后感(五)：「脑洞未来18」区块链03：将会这样颠覆社会信用体系

　　《新未来简史》脑洞系列18（搜集于网络）

　　你拿着钞票可以购买任何东西，这是因为人们信任钞票在任何地方任何时候都可以去交换实物，其背后有国家拿信用背书。

　　你把钱存在银行里，是对银行的信任，你可以拿银行账户余额、存单等去质押套现，是因为银行拿信用给你担保；你的信用卡可以透支现今，是在消费你的信用。

　　你与情人结婚，要到民政局去办个结婚证，人们一看到结婚证（非假证）就会相信你们是个家庭，你们也通过这种方式达成对彼此的信任，原因也是大家对民政局这一政府机构公信力的认同与依赖。

　　比如你与公司签订合同，你就得付出劳动，同时公司也要付给你相应的报酬，彼此达成信任，为了确保这种“信用”得以最大限度的合理履行，国家还有诸如《劳动法》、《企业用工制度》等法规与司法部门的强制性保护。

对权威的依赖与支付

　　这些无疑增添了无数的中间组织和权力机构，人们也由此形成了对中间组织权威性以及权力机构强制性的依赖，进而被迫成自然性担负起了昂贵的信用性支付。

　　比如国内曾经有媒体爆光，一个投资项目从获得土地到办完手续，需经过30多项审批，盖上百个章，全程最少需历经272个审批日。如此繁琐的程序和过程以获取项目各方主体之间的“信用”，如将时间成本等都核算进去的话，其费用甚至可能高过该项目本身的利润。

　　在日常生活中，我们很大部分应得而未得到的收入以及众多的显性隐形支付都是在获取社会各种“信用”、“信任”的依赖性支付中被习惯性地给剥夺了。不过这仅仅只是一个方面。

权利泛滥、造神与对民众的施暴

　　另一方面很关键，那就是离开了这些中介机构的桥梁以及权威部门的证明、裁定与权力的保障，人们几乎所有较重要的事情都办不成了。

　　正因为人们习惯了对权力、权威的认同与信任，这无疑也给这些机构与个体赋予了无上的权力和利益。诸如政府政策性腐败、乱花纳税人的钱，甚至以国家的名义建立强大的暴利机构、研发强大的武器以维护少数人的利益等，比如朝鲜。

　　当然，也有某些权威专家误导粉丝、民众以购买存在很大风险的金融、理财产品等现象的发生。

从区块链中看到的颠覆与希望

　　不过，未来，几乎所有的权威机构、中介机构都将面临减少到消亡的趋势。区块链为这种趋势提供了强有力的技术支撑，并通过诸如比特币的运行得以成功验证，这便是“去信任的共识”。

　　根据其在互联网上的运用，可以归纳为：

　　区块链技术从根本上改变了中心化的信用创造方式，运用一套基于共识的数学算法 , 在机器之间建立“信任”网络，从而通过技术背书而非中心化信用机构来进行信用创造。借助区块链的算法证明机制，参与整个系统中的每个节点之间进行数据交换无需建立信任过程。在系统指定的规则范围和时间范围内，节点之间不能也无法欺骗其他节点，即少量节点无法完成造假。

　　虽然区块链的这一特征如今运用于社会中的范围还比较有限，还有众多的技术与模式需要突破，甚至被一些人将其利用，作为投机谋求暴利的手段。

　　比如2017年9月前后闹得沸沸扬扬的ICO（Initial Coin Offering缩写，源自股票市场的IPO概念，通过首次发行代币，募集比特币、以太坊等通用数字货币的行为），被认为是基于区块链技术的运用。

　　不过，我们仔细研究了该模式，发现其不仅混淆、曲解了区块链的基本思想，而且还通过篡改、添加某些程序从事实上造成了谋取私利的目的和结果。当然，这些曲解、被利用和该技术本身所具有的不完善等问题，相比区块链的思维、模式的重大价值与意思，就像是一块美玉上面的一些瑕疵而已。

　　因为，区块链确实让我们看到了未来世界被颠覆，并且变得更好的某种希望，这是多么伟大的一项技术、思想与创造啊！

延伸与说明

　　上文主要文字节选自《新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》。

　　该书以30多门前沿科技、学科展开深度推演，与《今日简史》《未来简史》《人类简史》至少分别有80项、100项与50项对立观点。其中，该书用了8万多字从50多个角度深刻分析人工智能AI，几乎摧毁了神话大数据、AI、算法等数十个观点。