摩爾比特幣傳銷騙局案例

Ⅰ 細數比特幣十宗罪之一：龐氏騙局中的比特幣是貨幣嗎

關鍵詞：比特幣、貨幣、區塊鏈、比特幣分叉

2008年爆發全球金融危機，同年11月1日，一個自稱中本聰（Satoshi Nakamoto）的人在P2P foundation網站上發布了比特幣白皮書《比特幣：一種點對點的電子現金系統》，陳述了他對電子貨幣的新設想，比特幣就此面世。2009年1月3日，比特幣創世區塊誕生。比特幣不依靠特定貨幣機構發行，它依據特定演算法，通過大量的計算產生，比特幣使用整個P2P網路中眾多節點構成的分布式資料庫來確認並記錄所有的交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣流通各個環節安全性。

最初的比特幣並沒有產生太多的影響，它更多的象是在社區論壇裡面的積分值或 游戲 幣。當時比特幣的挖礦獲取非常容易。小部分的極客用家用的電腦就可以參與挖礦行動並且得到數量可觀的比特幣。很多極客手中都擁有動輒上萬的比特幣卻不知道怎麼去使用它，大部分人都把比特幣送人。你可能認為自己從未聽說過Laszlo Hanyecz，這名在線上零售公司GoRuck上班的佛羅里達程序員。而事實上你錯了——Hanyecz就是在2010年5月22日用10000枚比特幣從棒!約翰（Papa John』s）購買兩個披薩餅背後的那個人。而這個兩個披薩餅當時價值是50美元。由此，比特幣得到了有史以來的第一次的公認匯率：1比特幣=0.005美元。後來的比特幣愛好者把這一天稱為比特幣披薩日。

從2008年開始，QE導致美國聯邦儲備銀行的資產負債表從2008年的1萬億美元增加到了2014年的4萬億美元，美聯儲這種史無前例，前所未有的速度印鈔，這被稱為無限QE。在這場史無前例的貨幣和財政刺激中，投資者正在尋找各種方法，以抵禦通貨膨脹帶來的負面影響。由於比特幣的稀缺性與獨特的發行機制，越來越多的人看好比特幣，之前亂世囤黃金，現在同樣亂世囤比特幣

之後的事情就大家都知道了，由於大量投資客的加入，比特幣的價格一路飆升。2017年12月17日，比特幣達到 歷史 最高價19850美元。2020年7月27日，比特幣再次突破1萬美元關口。現在幣圈盛行的一句話就是一幣美女，一幣一別墅。

在比特幣這個領頭羊的帶領之下，其他所有的加密貨幣都出現了價格暴漲。瑞波幣在2017年以36018%的漲幅高居所有加密貨幣之首，而比特幣在2017年的漲幅僅為1318%。其他的空氣幣、山寨幣也渾水摸魚大賺一筆。虛擬貨幣交易所如雨後春筍一般繁榮。各種數字貨幣錢包如餃子下鍋層出不窮。各種區塊鏈媒體招兵買馬搖旗吶喊。各種高大上包裝下的ICO扎堆上市。各種白皮書七拼八湊，東抄西借者有之；上窮碧落下黃泉，一門心思割韭菜者常見；願景產麟鳳，落地成綿羊者，更是數不勝數。在此亂象之下，各國政府開始出手打壓和進行規范化。在政府的重壓之下。行業亂象得到一定程度的治理。比特幣的價格也隨著開始出現了過山車行情。正所謂幣圈一日人間一年。

繁華之後只剩下一地雞毛，人們在踏空之後開始靜下心來，開始去思考比特幣的價值。問的最多的就是比特幣是貨幣嗎？比特幣具有投資價值嗎？比特幣的價格到底在什麼位置？我們買比特幣到底能賺錢嗎？所有的問題歸結到一點。那就是比特幣，它到底是不是貨幣？如果是，他是一種怎麼樣的貨幣？

毫無疑問，答案是否定的。他不是貨幣。其實從最初的比特幣白皮書中，我們就可以看得出來。在中本聰書寫的比特幣白皮書中，他把比特幣稱為COIN。而不是CASH。更加不是currency。COIN這個英文單詞，它的意思是硬幣的意思。他一般是指數額很小的無關緊要的硬幣。所以說從最開始比特幣它就不是一種貨幣。最多他只能說是一種 游戲 代幣。一般來說貨幣具有4種職能：價值尺度、流通手段、支付手段、儲存手段。我們可以從這4個方面來分析。

貨幣從本質上來說它是一種商品，或者說是另外一種商品價值的參照體系。作為商品的貨幣它本身是具有價值的，我們之所以可用尺子來衡量長度，是因為尺子本身是有刻度的，它本身是具有長度的。我們之所以用天平上的砝碼去衡量質量，就是因為這個天平的砝碼，它本身是有質量的。所以說作為價值尺度的貨幣。他本身必須要具有價值。

黃金白銀具有天然的稀缺性，所以他具有價值。法定紙幣由國家主權對他進行信用背書，而國家主權的背後是國家財富，所以說他也具有價值。比特幣只是一段代碼。甚至說是一段毫無意義，雜亂無章的代碼。他本身沒有使用價值。我們拿著這一串代碼，既不能吃飯也不能穿衣服。並不能滿足人民的生活需求。沒有使用價值,沒有機構對他進行信用背書的貨幣。肯定是不具有價值尺度功能的。

貨幣的流通手段是價值尺度的派生功能。也就是說貨幣能夠當做一般等價物的商品用來做一手交錢一手交貨的現貨交易行為。我們用黃金白銀或紙幣去購買現貨是非常方便的，因為當面交易是即時性的。即使網銀轉賬我們也是做到秒到賬。但是比特幣作為流通手段時會有很大的麻煩。因為它不能秒到賬。比特幣每秒可處理的交易量主要受以下兩個因素的限制：

1.區塊產生速度（10分鍾1區塊）

2.區塊規模限制（現在默認是1MB）

這兩個參數共同影響著比特幣網路每秒可以處理的交易數量。目前比特幣是每秒7筆。 顯然，這樣的速度也不能滿足大多數應用場景。舉例來說，如果我今天支付1個比特幣去購買一部 汽車 ，如果每秒7筆的話，在比特幣網路排隊後，可能要等上70天 汽車 4S店才會收到我的這筆付款。VISA每秒7萬多次交易速度，支付寶近8萬次交易速度，銀行同業結算的每秒交易速度也近7萬次。

最後一點我們來說明一下儲存手段。儲存手段是指貨幣退出流通領域。作為財富的的形式儲存起來。人們儲存一種商品的主要目的就是，這種商品它很可能升值，或者說它至少不會貶值。目前世界上大部分的比特幣都作為儲存手段儲存起來。因為人們看好他的升值屬性。

先看一下比特幣為什麼能升值，按照中本聰的設計思路，比特幣是這樣升值的。比特幣網路上的節點，每成功競得一個區塊，便可獲得50枚新發比特幣獎勵。從2009年創世區塊開始，獎勵數量每隔21萬個區塊（大概4年時間）就會減半，變成25個；再過21萬個區塊（即4年左右），獎勵額再度減半到12.5個，以此類推。雖然比特幣獎勵是一個增量，卻是一個不斷減少的增量，通過數學計算，可以發現比特幣的供應上限在2100萬枚, 類似莊子所說的的「一尺之隔」。所以說，比特幣網路被人為的設計成是一個通縮的貨幣。正是這種通縮的理念與以美聯儲的無限寬松的通脹政策形成鮮明的對比。但這種想法本身就是一種鏡中花、水中月，天馬行空、一廂情願的想法。

從經濟學的角度出發。決定一種商品的價格。稀缺性只是其中的因素之一。還有幾個因素也會決定商品的價格。比如說可替代性、說供求關系、先進性。

首先，我認為比特幣的供應端是固定的，需求端是遞減的 。因為比特幣沒有沒有現實的需求。人們並不是需要用比特幣來實現自身的需求。它不能買東西，也不能帶來自我實現。那麼有人馬上會嘲笑我的太天真，太幼稚，太年輕了。說我不懂金融。拿經濟學的老觀點來看待代理了新型生產關系的區塊鏈革命。他們會說，比特幣沒有生產性需要，但是它有投資性需求。也就是說，只要比特幣的價格一直在漲，一直在升值，就會一直有人買，反過來可以推動比特幣的升值。這個觀點本身沒有錯，這就是金融學是傻博理論，就也是說，不管比特幣有沒有具體的經濟價值，只要找到一個比自已更傻和傻蛋，並願意出更高的價格，那麼主可以大膽的買入這個商品。不言而喻，這是一種典型的龐氏騙局，最後倒霉的那就是個高位接盤俠。這種擊鼓傳花的 游戲 最終的結果可能會導致類似荷蘭鬱金香那種巨大泡沫。是泡沫遲早有一天會破裂的，但是什麼時候破裂卻無人知曉。

其次，我要強調一下比特幣分叉的問題 。比特幣價格的形成，正是依託於其唯一性、總量恆定、不可篡改、無限可分的類黃金屬性，可分叉事件的出現，一方面讓不少市場參與者覬覦並獲取其中巨大的潛在利益或捍衛既得利益，而另一方面，分叉次數的增多，讓比特幣的辨識度愈加模糊，影響了其IP價值的唯一性，更破壞了市場對比特幣穩定性的預期。事實上，密集分叉所帶來的利空此前亦有體現。去年底，BTC就進一步分叉出ABTC、SBTC、LBTC等不少於9條子鏈，而密集分叉後的BTC在觸及2萬美元之後直接下跌，進入長達近一年的熊市。也就是說，當初中本聰設計的比特幣總量2100萬的理想已經被現實的利益即得者做出修改。比特幣並不是總量固定的，它的總量是無窮多，說比特幣是稀缺貨幣已經沒有現實意義。

再次，比特幣有可替代性。 比如說我們要吃早餐。如果發現包子的價格最近現在漲的厲害。那麼我們就可能去吃那個沒有漲價的饅頭。又比如說我們想去買一張椅子。發現木材的價格上漲的厲害。那麼我們就可能去買價格沒有上漲的塑料的椅子。這就是商品的可替代性。從比特幣的角度來說。因為比特幣所有的代碼都是開源的。所以說仿照比特幣並且修改其中的規則，而形成其他的山寨幣，是一件非常容易輕松的事。而且這些山寨幣。在充分的吸收比特幣的優勢的基礎之上，做了一些或大或少的改變。相對而言比比特幣更具有技術性優勢和後發優勢。雖然說比特幣的種子是固定不變的。但是比特幣的替代商品是層出不窮的。所以說比特幣不可能無限制的上漲。

第四，比特幣是一種過進的商品，不具備先進性 。互聯網領域存在一個摩爾定律。也就是說電子產品的更新換代將會成指數級的加速。比如說軟體系統的更新。 IOS最早是三年更新一代。後來已經是一年更新一代。現在已經是半年更新一代。也就是說 科技 產品它的更新換代將會呈現指數級的增長。他的加速度會越來越快。作為第1代區塊鏈產品的比特幣。隨著區塊鏈產品和各種供應鏈產品的成熟。他的可拓展性。一致性。安全性。會逐漸的被新的技術所挑戰，甚至取代。比特幣最引以為傲的安全性。也是建立在51%的攻擊制度基礎之上。而且現在電子計算機的技術突破。在不遠的將來，將會很輕松的破解比特幣的加密演算法。也就是說新技術的出現和新的安全技術的進步，將會使比特幣的最終價值將會變得一文不值。

Ⅱ 什麼是比特經典

比特幣經典版延續中本聰的思想(區塊發展可遵照摩爾定律)，並考慮目前的網路現狀(特別是中國曠工所處防火牆)，將原始1M區塊限制增加到2M。提升網路能夠支持的交易總量。
比特幣經典版的來由：
1 Core團隊(blockstream公司成員為主)堅持認為1M上限不得修改
2 Gavin等希望在區塊嚴重阻塞到來前，將區塊擴容以增加網路支持的交易量
3 中國礦池認為Gavin早期方案對網路要求太高，不適合國內網路狀況
4 開發者Jonathan來到中國，針對區塊大小開展了一系列的實地網路性能測試。測試結果表明，中國網路對2-3M大小的區塊支持是沒有問題的。在香港大會上(Core團隊主導)分享了他的測試結果，但是被忽略了
5 Jonathan聯系和采訪了許多礦工、礦主，得到的結論是Gavin原始方案由於擴容速度過快，接受的人極少，但是2-3M的擴容基本上沒有礦工、礦主反對
5 Jonathan和Gavin等開發者，基於測試和調查的結果，開發了比特幣經典版
6 曾經被Jonathan采訪詢問過的礦池和公司開始聲明他們支持經典版，因為這是目前唯一可行的、能在近期能夠被實現推廣的擴容方案，並且擁有優秀的開發人員。

Ⅲ 虛擬貨幣演算法有哪些

Litecoin

Litecoin（LTC）發布於2011年10月7日,是目前市值最高的山寨幣，約為 BTC 市值的2%。目前單價為2.31美元，總幣值 3800 萬美元。

這同樣是一種分布式（去中心化）的數字貨幣。不同於比特幣使用的 SHA256 挖礦演算法，LTC 採用 scrypt 演算法。獨特的演算法也是從山寨幣中脫穎而出的關鍵，scrypt 演算法使用 SHA256 作為其子程序，而 scrypt 自身需要大量的內存，每個散列作為輸入的種子使用的，然後與需要大量的內存存儲另一種子偽隨機序列，共同生成序列的偽隨機點而輸出哈希值。在 BTC（Bitcoin）的開采依靠單純的顯卡挖礦已經力不從心（利用一般配置顯卡挖到一個 BTC 大概需要十幾到數十天），各種價格不菲挖礦機的出現提高了普通人通過挖礦獲得 BTC 的門檻，而 LTC 在使用 PC 顯卡挖礦上具有一定優勢。（本段來源於知乎。）

Litecoin 對比 BTC 在技術上做了一點的改進，如果現在 BTC 是金，那 LTC 暫時是銀。

Litecoin 的最大優點是能更快確認真偽，該虛擬貨幣由 Charles Lee 設計和維護。比特幣的交易需要驗證，驗證的時間平均在10分鍾以上，大多數交易網站驗證需要1個小時。Litecoin 交易確認平均為2.5分鍾，開發者聲稱縮短驗證增加了虛擬貨幣的實用性。定製機器和 AMD GPU 的比特幣采礦效率最高，令使用 CPU 采礦的礦工幾乎無利可圖。Litecoin 的采礦排除了 GPU 和定製處理器，因此不過於依賴少量專業礦工。

PPCoin

PPCoin（PPC） 發布於2012年8月19，在 BTC 原有技術上有所提升。使用 proof-of-stake，並加入 coin age 概念。

PPCoin 是 Bitcoin 的分叉項目，目標是實現能源效率，並盡可能保持原 Bitcoin 的最好性能。PPCoin 單價0.22美元，總幣值 400 萬美元。

PPCoin 沒有一個固定的貨幣供應量上限，但這並不意味著 PPCoin 比 Bitcoin 有明顯通脹。可以將 Bitcoin 比做黃金，黃金每年的通脹是1-3％左右，雖然黃金並沒有已知的貨幣供應量上限，但我們仍知道它是可靠的稀缺品。

PPCoin 的鑄造有兩種類型，工作證明及股權證明。工作證明的鑄幣率受摩爾定律影響，這取決於我們的工作證明能力的成倍增長。而大家都知道的是摩爾定律最終會結束，到那時通脹的 PPCoin 可能已經接近黃金的水平。而股權證明鑄造每年最多通脹 1％。與此同時，PPCoin 的交易費用被銷毀以抗衡通脹。所以整體來說， PPCoin 的鑄幣設計仍是未來一個非常低的通脹設計，可以達到和 Bitcoin 相媲美的程度。

PPCoin 的獎勵方式類似彩票，會根據礦工持有的 PPCoin 數量決定獲勝幾率，創始人之一的 Sunny King 說，他們的設計是基於長期能量效率的新概念。

Terracoin

Terracoin（TRC）發布於2012年10月26，總幣量 4200 萬。每塊速度為2分鍾，比 LTC 稍快一些。技術上沒有太多特別之處，類似 BTC 每4年產量減半。

不過運營團隊似乎有較強商業背景，可能會在流通上優於其他比特幣。虛擬貨幣現在的發展越來越得到重視，現在一些有商業背景的團隊進入，會加速虛擬貨幣的發展。

Namecoin

Namecoin 是一個基於比特幣技術的分布式域名系統，其原理和 Bitcoin 一樣， 這個開源軟體首次發布的日期是2011年4月18日。

Namecoin 產生於一個不同於 Bitcoin 主交易區塊的起源塊， 使用一個新的區塊鏈（blockchain），獨立於 Bitcoin 的區塊鏈之外，因為是基於 Bitcoin，域名的安全性， 分布性， 魯棒性， 加密性， 遷移都有數學保證。可以用挖 Bitcoin 的方式，同時挖 Namecoin。

這個項目由 bitdns 討論並提出，主要是對目前 DNS 的缺陷不滿。Namecoin 惟一的頂級域名是 .bit, 注冊 .bit 域名需要花費 Namecoin。

Ⅳ 比特幣是怎麼回事

是虛擬貨幣，可以全球很多地方支付的，也有大批人通過比特幣造就了自己的未來，如果你錯過了比特幣，可別再錯過摩爾幣的財富機會，要知道詳情請聯系。

Ⅳ 陌陌的摩爾到底是誰

陌陌摩爾是一位神秘土豪，他是做互聯網行業的，真實姓名不得而知，像這種神秘土豪很少會告知自己的真實姓名，熟悉他的人都叫他為「摩爾」。
摩爾在陌陌上也是小有名氣，不是因為別的，而是因為他很有錢，在陌陌上摩爾不到一個月的時間就已經消費300萬了，出手極其闊綽，讓陌陌上的網紅震驚，都在猜測摩爾是做什麼的，他的來歷是什麼。
摩爾此前自己說過，他是做互聯網行業的，江西撫州人，做互聯網行業的人向來資金雄厚，摩爾也不例外，不過還有人說摩爾是比特幣大佬，和賴哥哥的實力不相上下。
摩爾此前給徐澤刷過禮物，徐澤是陌陌上的人氣主播，唱歌很好聽，不過徐澤是網路紅人，娛樂圈中知道他的人很少，但在陌陌上徐澤的人氣還蠻高的，喜歡他的人有很多。
徐澤能夠被摩爾這樣有實力的人支持，也是一種幸運，而徐澤能夠進陌陌年度前十，土豪摩爾功不可沒，但有很長一段時間沒有聽到摩爾的消息了，畢竟網路始終是虛擬世界，要想成為成功人士，還需要腳踏實地做出一點實業。

Ⅵ 人工智慧會使哪些行業受益

人工智慧將會讓所有行業受益

物聯網的概念來源之一是IBM的智慧地球概念，智慧是物聯網創造價值的核心。而中國物聯網十二五規劃中九大試點領域包括：智能工業、智能農業、智慧物流、智能家居、智能醫療、智能環保、智能交通、智能安防、智能電網，全部與智能相關。

腦力勞動密集型行業是人工智慧優先發展的

既然物聯網技術促發服務業革命，而服務業革命解放的是人的腦力勞動。

所以腦力勞動密集型的行業，會優先使用人工智慧技術。通過人工智慧技術解放人力，降低成本，提升服務水平。

發展之初，人機交互是重點

提問者問的問題是哪個行業受益，但人工智慧發展還在早期，還沒有哪個行業會大規模使用，但從另外一個維度上，人工智慧會是最先使用的，就是人機交互介面，是人工智慧最先使用的。

比如最近流行的智能音響，實際上是人工智慧實現的人與機器的語言交互工具。

再比如視頻、圖像的人工智慧處理。最典型的應用是在自動駕駛以及汽車後市場安全領域都有應用。

所以人工智慧在人機交互領域都有應用，而只要使用機械設備的行業，都會有人機交互。

Ⅶ 我想了解一下摩爾幣是摩根幣嗎

不是的，摩根幣就是摩根幣，我就是做摩根幣的想了解摩根幣或者想注冊可以mm我

Ⅷ 智能時代讀書心得

《智能時代》是一本由吳軍著作，中信出版集團出版的精裝圖書。該書揭示了大數據和機器智能對於未來社會的影響。這里給大家分享一些關於智能時代 讀書心得 ，希望對大家有所幫助。

智能時代讀書心得1

這本書內容比較淺，基本屬於講 故事 、走馬觀花的那種。作者文筆、見識、閱歷是很牛，本書沒有體現出來。

唯一覺得亮點的地方在於，以前不太知道大數據和人工智慧具體關系，這本書簡單地講解了一下。

機器智能，傳統上來說是指機器能夠像人一樣思考，去解決問題，而由於人類解決問題並非是在當下的場景下學會解決當下那個場景的問題，有很多時候是應用了其他方面的知識來解決這個問題，所以在遷移能力這方面，機器要學會「人」的思考很難。那麼大數據是怎麼與機器智能相聯系的呢?另一條發展機器智能的 方法 ，就完全摒棄了「像人思考」這一條路，而是直接對准「解決問題」這一終極目標。比如說翻譯，以前的思路是讓機器理解各種語法，現在則不需要機器去理解語法，而是直接去「學習」十幾萬句用語，用量變來抵達質變。也就是說，當見識過越來越多的用語時，翻譯的准確性也會不斷提高。

智能時代讀書心得2

標題來自書本序言，出自混沌大學創始人李善友教授之手，在此借用。

總的來講，本書主要內容是在探討基於大數據的機器智能是如何發展的、將如何影響人們生活的方方面面以及如何應對。

大數據給世界帶來的改變很深刻，最深刻的是 思維方式 的轉變——從因果論的機械思維到相關性的相關性思維。這里轉變的不只是解決問題的手段——如今我們有能力在全集上分析問題，也終於有能力在全集的基礎上精準刻畫群體側面畫像，轉變的還有看待問題的方法——我們不再是「小心假設，大膽求證」，而是「減少假設，數據自明」。這種轉變實際上使得機器智能具備了成為公共設施的基礎——不必要所有人都懂機器智能是如何工作的，對於使用者來說只需要明白有這樣一個工具可以在數據全集上找到恰當的結論即可。因此，這會迅速引起一場商業革命。

實際上，這場革命已經開始：在書本中已經列舉了包括酒吧、冰箱製造商在內的傳統行業利用大數據的手段改善經營狀況。但是，還有更多的行業在探索如何將數據有效整合起來探索新的模式——首先是數據的獲取問題，尋找有效的獲取數據的方法可能不是一拍腦袋就想得到的;其次，如何從這些數據中發現價值依然需要一個指導方向;最後，如何利用數據發現的規則設計更合理的模式。

書中另外一個精彩內容是最後一章——論述了智能革命帶來的正面影響和負面沖擊。我認為作者實際上是問了這樣一個問題：智能革命大大解放了生產力，大大促進了生產，只需要更少的人就能夠養活全世界，那麼剩下的人怎麼辦?作者通過論述第一、二、三次工業革命的歷史進程，得出來的結論不容樂觀——只有通過時間的作用才能使革命帶來的巨大的生產力解放得到釋放。我們很不幸地處於這個歷史進程，我們也很幸運地處於這個歷史進程。

所以整本書，可以說是一本科普的書，讀完全書能對當下最時髦的概念——大數據、機器智能、區塊鏈等有進一步的理解，尤其是大數據。但是我覺得更像是一本宣傳鼓動的書——因為他描繪了兩個世界，一種是參與到革命的進程中，跟上歷史的車輪向前，另一種則是抗拒革命，被歷史拋棄——這兩者之間的差別，不可以雲泥計。至於事實上是否真的會有這么嚴重，這個就仁者見仁了，只不過歷史告訴我們，至少前三次是這樣的，如果抱有懷疑，最好祈禱太陽底下會有新鮮事。

至於革命已經發生，這是毋庸置疑的。當然，這是讀本書之前就已經知道了的。實際上，很多人都已經知道——置身在一個全社會都在討論大數據的環境下，很難不去想大數據會如何影響世界。本書的效用只是在於讓讀者知道這個過程是如何的不可抗拒。

智能時代讀書心得3

重讀吳軍博士的「智能時代-技術的拐點」章節有感，以及自己的一些思考。大家似乎都有這樣一個直觀的感性認識，人工智慧從2015，16年開始似乎又進入了一個快速的發展階段，各種人工智慧的概念性產品紛紛涌現，遍地開花，尤其是創業者，感覺到特別興奮，紛紛想要打造出革命性的產品，改變世界，這個時候其實我們有一點納悶，有一點疑惑，為什麼一項已經發展了半個多世紀之久的人工智慧技術在今天這個時間點能夠被大家普遍接納和採用，大家開始有能力去構建一個人工智慧學習系統，呈現一種突破性的發展態勢，我們肯定在想這背後發生了什麼，是的!

這十幾年來，還有一門技術非常火，那就是大數據技術，有人曾經這樣形容大數據技術與人工智慧技術的關系，說：

人工智慧就像潛力無限的嬰兒，而大數據是喂養嬰兒的奶粉，奶粉的數量和質量決定了嬰兒的智力發育水平。

那麼這十幾年以來，大數據技術取得了哪些突破性的進展，我們分成四個維度來分別看一下，如下圖所示：

智能時代讀書心得4

1.中國古代有四大發明，為什麼沒有爆發工業革命和形成現代文明社會的基礎，原因回到歐幾里得的《幾何原本》和牛頓的《自然哲學的數學原理》所形成的思維方式：世界是可以認知的，可以用確定的規律用簡單的數學來表示，且是有因果關系的，這種思維方式形成體系，滲透到自然科學和社會科學中，都遵循這些規律取得的科學成就和社會成就，以致成為現代文明社會的基石;

2.信息時代的世界具有不確定性，呈現出測不準的規則，大數據具有量大、多維、完備的特性，其更多給人提供了一種新的思維方式，變智能問題為數據問題，用強相關的關系來取代因果推理關系，大數據窮盡舉例的優勢取代過去大膽假設小心求證的機械思維方式;

3.世界是不確定的，所有的問題都在於解決這個不確定性，把不確定變為確定的，比如石油開采技術的確定性解決了現代能源問題，天體運動規律的確定性解決了航空航天問題，現在互聯網時代的不確定，就需要用大數據+，信息熵來解決確定性的問題。

智能時代讀書心得5

閱讀筆記時間：320分鍾，三星。

數據與信息，通過篩選有用的數據得出信息。

【從科技史的角度，分析大數據的作用，發展;以智能革命的角度對比前幾個革命分析機器智能會帶來的行業變革，對社會的沖擊。】

簡單准確的模型與數據驅動方法。地心說，日心說的模型。蘇聯與美國的太空梭，德國與日本的光學透鏡。

數據的數量與樣本的代表性。文學文摘與蓋洛普你對美國總統羅斯福與蘭登的預測，以及蓋洛普對杜威和杜魯門的預測

物理學的的基本規律是通過統計學的方式發掘的。

【概率論，統計學，必須要學習的基礎知識。記錄自己的時間，記錄工作的數據，記錄現金流等等，都是在積累原始數據，然後通過數據發現規律，改進自我和工作。】

鳥飛派：機器要像人一樣思考才能獲得智能。SYSTRAN。

統計+數據。Google翻譯，賈里尼克與IBM的語音識別，機器學習

大數據：3V，大量，多樣，及時。網路的「吃貨」，斯維爾的2012大選預測，智能交通管理。big而不是large.

智能問題為數據問題。深藍與卡斯帕羅夫的象棋對弈，自動問答我why與how

【認識到人工智慧發展歷史中思維的轉變與曲折艱難，方法論是最重要的】

機器思維：歐幾里得、托勒密、牛頓。通過觀察獲得數學模型的雛形，然後利用數據來細化模型。1世界變化的規律是確定的，2從確定性出發可以用簡單的公式或語言描述清楚規律。3規律應該是放之四海而皆準的。

確定性(可預測性)和因果關系

工業革命，瓦特的蒸汽機。愛因斯坦的相對論，青黴素

三個公式質能轉換，量子力學測不準原理，熵

不確定性：1變數太多，2客觀世界本身，微觀世界。資訊理論

熵，信息熵：信息的度量就等於不確定性的多少

互信息：強相關性。吸煙有害健康的美國訴訟，研發新葯，搜索公司的點擊模型

香農第一定律與霍夫曼編碼 (吉爾德定律)用嘴短的編碼方法給最常見的漢字，使平均長度無限的接近於它的信息熵

香農第二定律：信息的傳播速度不可能超過信道的容量。

【不確定性，強相關性，資訊理論】

通過大數據分析智能電表用電的情況住 種植 大麻。用大數據分析小商戶偷稅漏稅。塔吉特用大數據分析推薦促銷信息。亞馬遜的大數據推薦銷售，有商品直接推商品。netflix推薦視頻。Google搜索關鍵詞提示及相關搜索。酒吧酒架的改造，收集數據分析數據。普拉達RFID晶元。金鳳公司收集數據轉型為服務商。窮舉法改善搜索質量。Google自動駕駛。

新技術+原有產業=新產業。蒸汽機，紡織、運輸、陶瓷。電，電梯，交通，通信。計算機，銀行，證券商，農業。

大數據，機器智能。IT產業鏈。工業革命之後需要推銷，之後 廣告 業，商業鏈，服務業

GE的智能冰箱。

【從產業發展的歷史來說，新技術必然會帶來行業顛覆。擁抱新數據，用新的技術革命轉型】

技術挑戰

收集，儲存，傳輸，處理，應用。

電腦，感測器。摩爾定律。大數據的並行處理

有數據，不會共享，收視率的問題。nest智能空調控制器，刻意收集的信息會變形。

數據產生的量大於能儲存的量。數據的安全問題，完整性與防丟失。檢索問題，隨意訪問調用

並行計算與實時處理。數據挖掘噪音。用大數據警示異常操作。隱私問題， 保險 公司，黑心商家，飛機票。

【大數據的相關技術已經比較成熟，】

以色列的智能農業，勇士隊用大數據訓練。工業4.0，特斯拉用機器人，基因檢測，個性化的醫葯。醫學影像檢測，達芬奇手術台，IBM沃特森。制葯業的革命，癌症醫治, caliao.律師案例分析，新聞稿的自動寫作，

【律師，醫生，金融，等需高智商的行業都可以被機器智能替代，基本裝配生產，富士康等，將會對整個社會產生沖擊】

智能革命

人流量預測，智能交通，智能信號燈，智能路線。身份識別，反恐。比特幣，區塊鏈。追蹤每一次交易。個性化醫療。無隱私的社會。

農業到工業，工業到電器，工人從農民轉化為工人，之後為服務業。無業的人工作怎麼辦。英國全球殖民，美國西部大開發，德國第一次世界大戰。新技術一開始讓極少部分人收益，大多數人被淘汰，半個世紀一兩代人之後才能對整個社會收益，更長的時間才能傳播到全球。通用的退休員工福利，底層人找不到工作。

爭當2%的人，新的思維方式，積極擁抱大數據和機器智能。

智能時代讀書心得6

這本書內容比較淺，基本屬於講故事、走馬觀花的那種。作者文筆、見識、閱歷是很牛，本書沒有體現出來。

唯一覺得亮點的地方在於，以前不太知道大數據和人工智慧具體關系，這本書簡單地講解了一下。

機器智能，傳統上來說是指機器能夠像人一樣思考，去解決問題，而由於人類解決問題並非是在當下的場景下學會解決當下那個場景的問題，有很多時候是應用了其他方面的知識來解決這個問題，所以在遷移能力這方面，機器要學會「人」的思考很難。那麼大數據是怎麼與機器智能相聯系的呢?另一條發展機器智能的方法，就完全摒棄了「像人思考」這一條路，而是直接對准「解決問題」這一終極目標。比如說翻譯，以前的思路是讓機器理解各種語法，現在則不需要機器去理解語法，而是直接去「學習」十幾萬句用語，用量變來抵達質變。也就是說，當見識過越來越多的用語時，翻譯的准確性也會不斷提高。

智能時代讀書心得7

總的來講，本書主要內容是在探討基於大數據的機器智能是如何發展的、將如何影響人們生活的方方面面以及如何應對。

大數據給世界帶來的改變很深刻，最深刻的是思維方式的轉變——從因果論的機械思維到相關性的相關性思維。這里轉變的不只是解決問題的手段——如今我們有能力在全集上分析問題，也終於有能力在全集的基礎上精準刻畫群體側面畫像，轉變的還有看待問題的方法——我們不再是「小心假設，大膽求證」，而是「減少假設，數據自明」。這種轉變實際上使得機器智能具備了成為公共設施的基礎——不必要所有人都懂機器智能是如何工作的，對於使用者來說只需要明白有這樣一個工具可以在數據全集上找到恰當的結論即可。因此，這會迅速引起一場商業革命。

實際上，這場革命已經開始：在書本中已經列舉了包括酒吧、冰箱製造商在內的傳統行業利用大數據的手段改善經營狀況。但是，還有更多的行業在探索如何將數據有效整合起來探索新的模式——首先是數據的獲取問題，尋找有效的獲取數據的方法可能不是一拍腦袋就想得到的;其次，如何從這些數據中發現價值依然需要一個指導方向;最後，如何利用數據發現的規則設計更合理的模式。

書中另外一個精彩內容是最後一章——論述了智能革命帶來的正面影響和負面沖擊。我認為作者實際上是問了這樣一個問題：智能革命大大解放了生產力，大大促進了生產，只需要更少的人就能夠養活全世界，那麼剩下的人怎麼辦?作者通過論述第一、二、三次工業革命的歷史進程，得出來的結論不容樂觀——只有通過時間的作用才能使革命帶來的巨大的生產力解放得到釋放。我們很不幸地處於這個歷史進程，我們也很幸運地處於這個歷史進程。

所以整本書，可以說是一本科普的書，讀完全書能對當下最時髦的概念——大數據、機器智能、區塊鏈等有進一步的理解，尤其是大數據。但是我覺得更像是一本宣傳鼓動的書——因為他描繪了兩個世界，一種是參與到革命的進程中，跟上歷史的車輪向前，另一種則是抗拒革命，被歷史拋棄——這兩者之間的差別，不可以雲泥計。至於事實上是否真的會有這么嚴重，這個就仁者見仁了，只不過歷史告訴我們，至少前三次是這樣的，如果抱有懷疑，最好祈禱太陽底下會有新鮮事。

至於革命已經發生，這是毋庸置疑的。當然，這是讀本書之前就已經知道了的。實際上，很多人都已經知道——置身在一個全社會都在討論大數據的環境下，很難不去想大數據會如何影響世界。本書的效用只是在於讓讀者知道這個過程是如何的不可抗拒。

智能時代讀書心得8

人工智慧是未來10年可期有大發展的領域，也是我們從事數據行業的`職業願景。看我這本書，更加堅定這是一個可期，有意思的方向。下面是我讀這本書的過程中，產生的對於數據分析和應用的一些理解和 總結 。

基本思路

經典思路：目前在做數據分析時，採用的是傳統的邏輯推理的分析的思路。先提出問題，再通過嚴謹的邏輯推理進行驗證，解釋商業問題。

新思路：嘗試使用相關性進行數據挖掘分析;就是數據挖掘的一些技術，比如聚類、決策樹、隨機森林等高級統計模型。這種思路做出的東西，一般而言是技術門檻較高、解決經典思路無法解答的問題，也符合當前流行的大數據思維、人工智慧思維。新思路的處理問題邏輯，先有相關性分析，找出導致問題的相關性因素，然後再解釋背後的商業邏輯。

適用范圍

經典思路：符合人腦的思維模式，由A—>B—>C的邏輯順序。在解決小而美的獨立case時，效率高。比如，「為什麼今天某個頁面的轉化率突然升高啦」這類的問題，通過邏輯推理，一步一步下鑽，可以很快定位原因。

智能時代讀書心得9

作為新時代的學生，我們現在不光要與同齡人競爭。還要與一些身穿鐵皮的機器人競爭。也許你會覺得可笑，但這就是社會發展的趨勢。

在各種平台山，你多多少少都能看待一些機器人與人比賽的綜藝節目。機器人下 圍棋 戰勝人類後，他們又開始學會寫詩了!你說，怎能不讓作為新時代的學生所惶恐呢?霍金曾說：「強大的人工智慧的崛起，要麼是人類歷史最好的事，要麼是最遭的。」

現在各個行業，都被機器人所替代，在內陸發達地區，機器人已經佔領了各個行業，像銀行這樣的用量少的企業。並且他們正在迅速的向全國各地擴散，以後種田恐怕都不需要人類了，那人類能幹些什麼工作呢?在這樣的新時代，就業問題所給的壓力很大。光是銀行這一行業，將會面臨多少人的失業?智能技術的發展，也理應讓我們思考其中的利弊關系。

按照現狀，科技的不斷發展。機器人統治地球也不會是不可能。當所有的工作都被機器人所替代，那人類能幹些什麼呢?那人類生存的價值呢?

這樣的激烈競爭中，唯有努力才能變得出色。

智能時代讀書心得10

我們生活在一個科技非常發達的時代，各種人工智慧產品出現在我們的生活里，比如爸媽的智能手機、我們學校門口的智能測溫棚、各小區出入口的人臉識別系統、我家的智能掃地機器人、超市裡的自動結賬系統……等等，這些智能產品為我們的'生活帶來了許多便利。

在科技的道路上，聰明的人類還在不停地創造著，未來可能會出現智能機器人、智能住宅、智能汽車……我特別期待能坐上智能汽車，體會一下無人駕駛的別樣感受。那個時候的汽車，它能夠准確的按照我的指令，准時停在我的面前，安全地送我到達目的地，然後自動識別車位並停好。哇，我想想都覺得酷斃了呢!

我在網上查了許多關於智能汽車的資料，了解到無人駕駛是未來汽車的發展方向，也是一項非常復雜的高科技，它需要依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置、全球定位系統合作等。說得通俗一點，就是給汽車裝上聰明的大腦、敏銳的眼睛、靈活的手腳，讓它成為一個「汽車人」，實現更安全，更智能地駕駛，更好的為人類服務。

作為未來的接班人，我要好好地學習知識，為未來的高科技添磚加瓦。

Ⅸ 黑客是怎麼賺錢的一年能賺多少

利用計算機互聯網的安全漏洞及其公共通訊網路去賺錢，有的可以一年賺幾百萬，但大部分都是通過個人技術欺騙違法所得。