《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中指出，首先，我们在过去被认为非常难以解决的问题，会因为大数据和机器智能的使用而迎刃而解，比如解决癌症个性化治疗的难题。同时，大数据和机器智能还会彻底改变未来时代的商业模式，很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，同时改变原有的商业模式。大数据和机器智能对于未来社会的影响是全方位的。

吴军，博士，著名自然语言处理和搜索专家，硅谷风险投资人。他的著作《数学之美》荣获国家图书馆第八届文津图书奖、第五届中华优秀出版物奖，《文明之光》被评为2014年“中国好书”，《浪潮之巅》荣获“蓝狮子2011年十大ji佳商业图书”奖。

大数据是当今信息社会的热词。关于数据，狭义上，在计算机科学中，数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理的具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。广义上的数据，按照维基百科的定义，则是以适于更好使用或处理的方式来表示或编码的信息或知识，它可以被测量、收集和报告及分析，能够使用图形或图像来显示。按照上述定义，数据是伴随人类社会而出现的，从狭义的计算机数据的角度来看，数据从有计算机算起到现在也有70年历史了，从摩尔定律的提出到现在也有50年了。这几十年来，全球数据量按每年平均40%的速度增长，由摩尔定律所驱动的计算机处理能力也在持续增长，现在每年新增的数据量与计算机处理能力都是以前无法相比的，但数据量与计算机处理能力之比并没有因为年份而有数量级的大变化。问题是为什么现在才出现大数据热呢？

　　吴军先生的《智能时代》一书给出了答案。该书回顾了科学研究发展的四个范式，即描述自然现象的实验科学、以牛顿定律和麦克斯韦方程等为代表的理论科学、模拟复杂现象的计算科学和今天的数据密集型科学。即便在实验科学和理论科学及计算科学范式时期，数据仍然起了重要作用。作者在介绍科学发展史时用实例说明了数据在科学发现中的位置，在牛顿和麦克斯韦时代，他们所导出的简洁的公式给出的确定性的规律是由大量观察数据所验证的。现在我们面对的是更复杂的自然和社会现象，多维度和多变量导致很大的不确定性，虽然还不能用解析式来说明因果关系，但如果从足够多的数据中发现相关性也能把握事物发展的轨迹，这就是数据密集型科学产生的背景。大数据的应用缘于需求，更是得益于技术的发展：互联网的宽带化和移动互联网及物联网的技术与应用源源不断产生数据，摩尔定律所支撑的计算能力几乎是以十年千倍的速度提升，云计算的集约化运用模式降低了信息化的成本，更重要的是机器智能的发展。计算机的计算与存储能力是人远远不及的，唯一不足是智能，但人的智能也不是与生俱来，只是学习的结果。机器智能可以通过深度学习得到，从而将大数据挖掘问题转化为可计算问题来处理。大数据挖掘的需求加速了机器智能技术的成熟，可以说，大数据与机器智能相伴而生，促进物联网从感知到认知并智能决策的升华，催生了智能化时代。这是一个计算无所不在、软件定义一切、数据驱动发展的新时代。相比以蒸汽机的发明为标志以机械化为特征的第一次工业革命，以电的发明为标志以电气化为特征的第二次工业革命，现在以大数据应用为标志之一和以智能化为特征的新一轮产业革命到来了，它对人类文明和社会进步及经济发展的影响将不亚于前两次工业革命。

　　读吴军先生的《智能时代》和同样出自其手的《数学之美》和《文明之光》，我感受到作者深厚的数学与物理功底。他对科学发展史研究情有独钟，见解深刻，以历史的眼光引导读者认识现代科技的发展趋势。他的书深入而浅出，既专业又通俗。《智能时代》一书与前两本书相比更关注产业变革，从工业革命谈起，顺理成章导出大数据与智能化，并积极评价了大数据与机器智能对社会与产业发展的贡献，同时根据历史经验分析了智能时代可能产生的负面影响，指出技术时代的变迁总是会引起现有产业格局的重大调整，要抓住智能时代的机遇并认真对待挑战，力争在新一轮产业变革浪潮中占领先机。作者过去在谷歌和腾讯公司的工作经历和多年从事大数据与机器智能的研究实践，反映到《智能时代》一书中对相关技术的准确把握。但作者并没有将笔墨的重点放在对技术的深入解读上，而是着眼从技术的应用中体现大数据的理念，聚焦于启迪创新思维。综观全书，这是一部近代科技的历史书，也是一部科普书，也可以说是一部指导创新的教科书。由于大数据的应用必然会渗透到所有的领域，因此本书不仅值得IT行业科技人员一读，对关注信息化应用的其他行业的科技人员和管理人员来说也必定开卷有益。

　　邬贺铨

　　中国工程院院士