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1、智能的结构-读后感南直中学杨文赫智能的结构是专门为教育工作者而撰写的教学指导书。读了多元智能理论这本书,我感受很深,认识到每一个学生都是有潜力的,孩子们不缺少天才,缺少的是发现天才的眼睛。根据多元智能理论,学生有“知识”、“能力”和“情感、态度与价值观”上的差异。因此,教学目标的设计,就要对不同的学生有不同的要求,而不是每个人都达到一样的目标。只有了解学生,了解学生在“知识”、“能力”和“情感、态度与价值观”上的差异,才能制定“存异”的教学目标。在以后的教学中,我认为应做到以下几点一、尊重孩子个体差异,智能面前人人平等。多元智能理论的正式提出:1983年,美国哈佛大学教育研究院教授、该院零点项
2、目研究所所长霍华德加德纳在智能的结构正式提出。7年后传入中国大陆:1990年光明日报出版中译本。全书主要包括“背景”、“多元智能理论”和“意义与应用”三大部分。作者依据生物学、人类学等学科的研究成果,首次提出了“智能”的概念,并确认符合“智能”的八个判据,1993年,提出人类至少存在7种以上的思维方式,即多元智能。7种多元智能是:语言智能、数学逻辑智能、音乐智能、身体运动智能、空间智能、人际关系智能、自我认识智能。1997年又提出2种智能:自然观察智能(1995)、存在智能(1999)。在书中,加德纳不仅详细陈述了多元智能理论,在字里行间更展现出了许多值得我们教育工作者学习与借鉴的优秀品质。第
3、一个品质是质疑权威的勇气。当时心理学界广泛推崇用智力测验的方式,得出一个智商的正整数,用分数的高低来衡量一个人的智能。面对主流的认知,加德纳毅然决然地提出了自己关于人类智能的新理论,并提出了极具说服能力的证据,说明存在若干种相互独立的人类智能。第二个品质是字斟句酌的严谨。正如对“智能”的命名,便是通过对“能力”或“天赋”等词汇反复比较后作出的选择。同时,加德纳对每一种智能的阐释,并不是主观的杜撰或是臆测,而是依据生物学、神经科学和人类学等多个学科的研究成果,广泛列举实例,通过大量有力的证据,论证其理论的合理性与科学性。这种实事求是的学术精神,精益求精的科学态度,让人肃然起敬。第三个品质是广开言
4、路的谦逊。书中,每每解读某种智能时,加德纳都指出了自己研究可能存在的不足与不当之处,并单列一章“对多元智能理论的评论”,开展“全面而深刻的自我批评”。正如加德纳在书中针对多元智能理论广泛推广后内涵不断丰富和变化时所言:“人一旦将自己的思想向全世界公开,就再也不能完全地控制这个思想了,就像人不能控制自己基因的产品自己的孩子一样。多元智能理论现在已经有、将来也会有她自己的生命,不会因为我的愿望而改变。”这种谦逊与豁达,正是教育工作者所必备的品质。第四个品质是永无止境的创新。当多元智能理论在全球掀起变革浪潮时,加德纳并没有坐吃山空,而是不断地根据新的生物学知识重新思考智能的本质,不断地完善该理论的内
5、涵和外延,著成重构多元智能一书。正如多元智能理论所提倡的,人类具备多种多样的智能,但每个人的智能的结构是独一无二的,不同的人其强弱的智能各不相同,教育的作用是认识到孩子智能的差异并挖掘其最大和最适的潜能。而师者,作为教育任务的执行者,应时刻秉持谦逊、严谨的态度、不断地学习与创新,基于孩子的智能轮廓,施加恰当的引导与培育,帮助孩子更好的成长,让每一个孩子都能绽放出属于自己的精彩。今后在教学中将这样做:一、“积极乐观”地面向学生。加德纳认为,每个学生的智力都有各自独特的表现方式,也有自己的智力强项和学习风格。据此,我们应该树立起这样的学生观:我们的学生不应该被区分为“好生”、“差生”,他们只是些各
6、具自己智力特点、智力组合形式、学习类型、学习风格、发展方向不同的学生。为此,在我们的教学实践中,“对所有的学生都抱有热切的成长希望,充分尊重每一个学生的智力特点,使教学真正成为愉快教学、成功教学”是我们应该确定的努力方向,尽力做到考虑学生之间的个别差异,在教育中使用不同的教学方法,采取分层教学的模式,使每一个学生都能拥有获取成功体验的机会,并将自己的成功敢于向他人展示,这样就能使不同的学生都可以得到最恰当的教育,每个学生都可以得到最大限度的发展。二、“因材施教”实施教学。由于每个学生的智力都是多元的,其作用方式也是有差异的。传统教育只重视语言智力和数理逻辑智力方面的内容的选择,对其他智力方面的
7、材料则排斥在教学内容之外,造成教学内容的狭窄化。而特别是当今这个信息化、多元化社会要求个体智力的全面发展和个性才能的充分展示因此,要培养能够适应现代社会要求的人,就必须对传统的教学内容进行改革、筛选,使之能够体现人类智力的多元化、生活化。也就需要教师根据学生的智力特点来组织教学,做到“为多元智力而教”、“以多元智力而进行教”。教师要善于针对不同智力特点的学生,尤其是要根据学生智力结构中的优势智力,采用多元化的教学模式和教学方式,使不同的学生都能得到最好的发展。三、“有效创设”教学情境。“情境性教学”也是加德纳非常强调的,他认为,“智力是取决于个体所存在的文化背景中已被认识的潜能或倾向。单一智力
8、或多种智力一直是一定文化背景中学习机会和生理特征相互作用的产物。”即他强调智力是在某一特定文化或特定环境中的能有效表现。他认为,理解智力不能脱离学习者所持的文化,只有在社会活动或社会实践中体现出来的能力才是真正意义上的智力。智力的培养不仅要通过人与人之间的交互作用,而且还要通过人与环境的交互作用。在情境教学中,他非常重视“项目学习”,他认为这种学习方式有利于调动学生学习的主动性,有利于使学习与生活实际相联系,有利于学生广泛运用各种智力、发展各种智力。他认为这样的教学是研究性的、与生活实际相联系的,也是最有利于学生发展的。问题情境是指教师有目的的、有意识的创设的各种情境,以促使学生去质疑问难、探
9、索求解。有效的问题情境之所以能调动学生的思维积极性,是因为在问题情境中,新的需要与原有的教学水平之间产生了认知冲突,使学生的求知心理和教材内容之间形成了一种“不协调”,把学生引入与问题有关的情境中去,进而诱发和促进学生积极思维。有效的问题情境,能改进教学的呈现方式,使学生的自主探索、动手实践、合作交流活动成为可能,从而改变学生的学习方式。学习方式的改变具有极其重要的意义,这是因为学习方式的转变将会牵引出思维方式、生活方式、生存方式的转变。学生的自主性、独立性、能动性和创造性将因此得到张扬,学生将成为学习和教育的主人。学生面对问题情境,要亲历一个解决问题的“过程”,这是非常重要的。学生的学习过程
10、不仅是一个接受知识的过程,而且也是一个发现问题、分析问题、解决问题的过程。在这个过程中,既能暴露学生产生的各种疑问、困难、障碍和矛盾,也以展示学生发展的聪明才智和创新成果,还可能会面临挫折和失败,造成结果表面上一无所获的局面,但这却是一个人的学习、生存、成长、发展、创造所必须经历的过程,是一个人能力智慧发展的内在要求。四、“恰当选择”教学策略。“多元智力理论”特别强调教学应该重视学生智力的差异性,教师的教学策略、教学方法不仅要根据不同的教学内容而不同,而且要根据不同的教学领域、不同的教学情境而有所不同;每一个体都有相对优势的智力领域,这是个体区别于他人的关键领域,当然每一个个体也有其弱势的领域
11、。据此,我们的教学就应该充分尊重每个学生的优势智力特点,努力挖掘学生的特殊的巨大潜力,进行卓有成效的个性化教育,同时,我们还应该帮助每个学生认识自己的优势智力领域和弱势智力领域及其相互关系,并以此为切入点,把优势智力领域的特点迁移到弱势智力领域中去,使其优势智力领域与弱势智力领域相得益彰,最终使其智力获得最佳发展。第二篇:智能小车的结构与设计智能小车俯视图结构说明:本产品是由一个语音模块、一个+5v的辅助电源(lm7805数字压控电路)、一个电机驱动模块、四个电机、一块iap单片机,一对无线发送接收模块。功能与使用:这辆语音控制智能小车通过语音识别来判断我们人所说的指令来行走的,给不同的指令就
12、会按不同的指令来行走。可以根据我们说的去执行,更加人性化,同时也能起到人车交流的效果,操作简单,易于使用。图2:智能小车全景图平台选型说明单片机开发板(以stc15f2k61s2芯片为控制核心)设计说明设计原理图如下:3设计原理图设计方案:语音控制智能小车,主控电路是由单片机开发板(以iap15f2k61s2芯片为控制核心)来控制小车,主要是由语音控制模块通过无线模块发送信号来控制小车的前进、后退、左右转等功能。语音模块主要是由ld3320asr非特定语音识别芯片组成的,通过识别人的语言,从从而实现轻松的语控制。我们采用锂电池通过7085稳压输出5v的直流电,方便携带,轻巧灵活,设计合理。通过
13、对单片机开发板编写系统程序,调试出合适的程序,才能很好地处理信号和控制小车,以及各种电器。作品特色先进性:传统玩具的市场比重正在逐步缩水,高科技含量的电子玩具则蒸蒸日上。高科技含量的电子互动式玩具已经成为玩具行业发展的主流。本文设计一个具有语音识别功能的智能遥控小车。本文还在小车的控制系统中采用语音识别系统,使控制者可以用语音对小车进行控制,产生相应的动作,而且小车和控制者还具有一定的交互功能,体现出了现代科技想智能化发展的潮流。实用性:当我们的技术成熟的时候我们可以向机动车改装,这样的话手脚残疾人也能开车了,还有就是该技术可以应用到智能家居中,让我们能够更加轻松地控制家里面的用电设备,使我们
14、的住所更加人性化。图4:语音芯片原理图第三篇:智能商业读后感读智能商业有感原创:萧翔峰一口气读完了智能商业,很多过往经历的事情与书中内容对照了起来,摘选其中部分与大家分享感悟。网络协同效应曾鸣用一句话讲明白了滴滴今天为什么会出现美团入场后促手不及的局面没有网路协同效应,单靠规模经济无法形成垄断。以前只知道打车是资本密集型行业,核心竞争力是资本;但是为什么是资本。并不明白。原来是因为在线打车在需求端没有形成网络协同效应,即使供给端的规模效应强大,但司机和平台只是简单的分成关系,通过砸钱就可以让用户迁移了,也就不存在壁垒。所以美团打车的进攻策略还是通过城市逐步切入,给司机高于滴滴的补贴,粗暴有效。
15、回想当年在线音乐行业,网易云能崛起这么迅速,其实是个性化+歌单的模式,让产品具备了协同效应,用户越多,体验越好。而评论的互动又强化了协同,奠定了整个产品的独特调性。这与当时酷狗、音乐、百度音乐等产品的分类目录查找型体验,是质的差异。所以,网易云音乐的用户在早期版权不受限时能迅速滚起来。但其后正版化+腾讯大力投入垄断版权后,用户的基础需求(热门歌曲)无法满足,网易云音乐上涨的势头就被迅速压制了。数据智能大数据、人工智能,这是时下的行业流行词。过往也在想,在未来智能时代产品经理的价值是什么。这次在智能商业里看到了一个很系统的阐述,给了自己很大的启发。产品是将“云上”的数据智能传递给用户、为用户带来
16、价值的通道。数据闭环靠产品互动实现,而产品体验依赖于数据智能,数据和产品合二为一。一切的数据智能体系,都必须最终融合在功效直接、交互友好、价值明确的互联网产品上,其智能的价值才真正的体验出来。互联网产品是一种包含了“云”的智能和“端”的体验的完整互联网服务。因此,互联网产品经理作为负责定义、优化互联网服务的角色,价值会更大。在智能时代里,一个优秀的互联网服务,离不开产品经理或实际的产品设计者,通过创造性的产品设计,既把数据智能的价值不折不扣地传递给用户,又使用户低成本、高频度地进行反馈,从而使数据智能持续提升。这其中,产品经理的工作小到功能交互、大到定义产品场景,既包含前端(用户侧)的直接用户
17、体验与交互,也包含后端(云)的数据智能引擎(例如推荐算法)的目标定义、指标优化。一个同时具备前端、后端工作能力的产品经理,是未来的标配。而纯app功能产品经理的价值会继续的下降,因为行业的配套中台能力越来越成熟强大了。未来的新产品,一定是针对某个用户问题/场景,定义了全新的用户体验方式,同时启动了数据智能的引擎,形成了数据、算法、产品的反馈闭环,进而持续提升用户体验。我们现在看到的字节跳动系产品,就是这一类产品的当下典型。成为新智人谈到这,我们自己其实也是一家企业,以经营自我、提升自我价值为商业目标的企业。但有多少人,在这个互联大时代里,还是一个单点。离线的工作、学习着。不能具备协同效应,没有
18、给自己建立数据输入-输出的反馈闭环的人,无法放大自己的价值,也会在未来更快的面临职业上升天花板,这是未来协同的组织中对人的更高要求。新的一年,把自己当做一个产品,找到自己的定位点,与所在的线去结网,建立所在面中的反馈闭环,在时代的大环境中继续向前。第四篇:智能商业读后感智能商业读后感原创:李日白曾鸣教授是我做战略的诸多老师之一,他关于战略的论述,一度是我反复揣摩学习的教材。阿里巴巴是一家以战略见长的公司,能够在这样一家公司任参谋长,肯定得有几把刷子。马云是个大忽悠,能让马云欣赏并邀请加入阿里,斯人功力可见一斑。刚巧,我主要的工作,也是战略设计。于是乎,我就关注了曾鸣书院公众号,下载了湖畔app
19、,也收听了曾教授在得到的智能商业二十讲.自曾老师宣布要写这本书开始,我就一直关注着这本书的进程。先是得知这本书的英文版本已经出了,无奈我英语差,不能先睹为快。后又获悉这本书由中信出版集团出版,于是就在中信的购书小程序上预定了这本书。本以为这本书要等很久才能收到,没想到才过几天,就到手了。(截至目前,京东还没上架这本书的中文版。)书是昨天下午到的,刚到手,就一口气看了一半。这本书对我的帮助非常大。我就在做关于公司的战略计划,也在做公司的智能系统建设。这本书和我的很多想法不谋而合,让我引以为豪;另外,这本书还讲了很多我没注意到的问题,给了我不少启示。我是一边看,一边和公司的实践比较验证,偶有所感,
20、就随笔记录。有些地方看得茅塞顿开,有些地方看得拍案叫绝,有些地方看得一阵后怕怕什么。怕要是没看到这本书,自己岂不是犯了大错。真是开卷有益尤其是开高人的卷。智能商业这本书主要讲的就是智能商业。曾教授说,这是未来的商业范式。智能商业的落脚点在智能二字。这两个字将智能商业与非智能商业区别开。意思是:符合智能商业逻辑的商业模式是智能商业,不符合这个逻辑的,是传统商业;智能商业代表了未来,如果你的商业模式与智能商业无关,那么很可能你就与未来无关。这倒不是危言耸听。那么,智能商业的智能主要体现在哪里呢。曾教授总结是。网络协同+数据智能。什么是网络协同。我的理解是,你要用互联网技术构建一张网,将你的产品和服
21、务搬到线上来(或者至少要有和线上交互的界面),然后把整个服务流程(产业链)的参与者也搬上来,让参与者们在线上自主办公、协同作业。当参与的角色足够多,每个角色的用户数足够大,在线协同作业的频率足够高,这个协同网络的包容性、自生性就足够强。像蜘蛛一样先织一张网,然后把所有参与者一网打尽,这些参与者通过网络协同作业,会不断编织这张网,将网的深度和广度都极大地延展。这是一张可以自生长的网,有多少用户涌入,就有多少个节点,有多少个节点,这张网就有多大。这张网几乎可以无限延伸。它不是物理世界,它是互联网世界、信息化世界,是新的社群组织形态。以上是我对协同网络的粗浅理解。那么,什么又是数据智能呢。我理解的数
22、据智能是供给链智能化。怎么讲。所有商业的原点,都是用户需求,不同的生产力阶段有不同的供给系统。这里面,用户的需求是相对恒定的,是所有商业行为的目标,但是供应能力不同,所能提供的解决方案就不同、方案的成本不同、满足用户需求的程度也不同很多需求不是说你有了解决方案用户才有,而是因为你没有解决方案所以这个问题一直得不到解决用户也就不奢望解决了另外,很多需求不是原生性需求,而是基于解决方案衍生出来的需求比如手机贴膜不是原生性需求,手机才是原生性需求;或者说手机不是原生性需求,准确讲,手机应该是一种解决手段,用户需要入网联系进行信息互通才是需求我们经常犯的错,就是错把手段当需求,不能从原点出发去创新。绕
23、远了。扯回来。工业时代生产力的特征是批量生产、标准化。这时候能供给的是大批量的标准化产品。满足的是用户对产品的普遍需求,不是个性需求记住个性需求是一直存在的,只是当时的供给能力只能满足小部分人的个性定制需求。随着工业化的不断发展,标准产品进入了产能过剩的阶段,用户也进入了标准产品信息泛滥的时代,这时候的市场矛盾,变成了用户个性化需求的增长和市场个性化定制能力薄弱之间的矛盾。本质上讲,是机械化工业生产形式无法满足用户个性化的需求。这个矛盾成了我们这个时代亟需解决的问题。怎么办呢。答案就是数据智能。数据智能是用互联网技术重构供给链系统,让高效的柔性生产成为可能,从而满足用户个性化的定制需要。如何满
24、足。首先是万物互联,一切在线。也就是所谓的物联网(iot)。物联网的意义在于所有产品都成了数据终端:既是数据输入终端也是数据输出终端,更是人机交互终端。在物联网的前期,你至少要开发出一个界面,让你的产品或服务能够与用户互动。这个环节,曾教授讲叫产品化。有了交互终端,第二步是一切行为数据化。所有的动作,行为,都可以成为数据的字节,被储存下来。这个数据有类型的数据,更有个别的数据(数据库建模时建的表单不同,数据类型就不同)。这些数据你不用它,它就毫无价值。但你只要用它,它就变成了财富。最重要的是这个财富不是消耗品,可以无限复制,越用越有用。将用户的一切行为数据化,这个在技术上并不难只要联网在线,用
25、户只要触网,就会形成数据。只是一般人没有注意到这个动作的意义,所以在系统开发的时候,没有开发并迭代优化这部分功能。数据化以后,是建立算法。算法就是建立数据规则,程序指令。什么样的数据触发条件(输入加上数据分析)会形成怎样的输出,这是算法逻辑。数据量不大,分析维度不多,这个事情就简单。但当数据维度足够丰富,数据量足够大,算法足够多,运算量足够大,这时候,就不是人力能搞定的了,只能求助于机器运算。而且一般的机器作业还不行,得借助云计算的力量。这样耗心费力的运算,目的何在。目的在于给协同网络的每个参与者更好的体验,满足其个性化需求,让其可以高效决策高效作业。协同网络是一张横向铺开的网,网络里的每个参
26、与者都是这张网的服务对象,没有数据智能的协作,这些参与者的作业是笨拙的,协同是低效的,有了数据智能,网络的参与者才能真正受益,体现出智能商业的用户价值所以曾教授讲,协同网络和数据智能是构成智能商业dna的双螺旋,缺一不可。有了这两个螺旋,你的商业模式就是智能商业,没有,就是传统商业。最后赢的,不是新的,是先进的。智能商业代表的是先进的理念和先进的生产力。革故鼎新,变革的阀门早已开启,唯有洞悉未来的发展趋势,才能提前布局,捕捉未来。未来还没来,但是通往未来的因已经种下。我们有幸生在这个时代,可以参与或见证这个时代的变革。想想二十多年前中国的互联网什么样,再想想现在中国的互联网什么样,你还会觉得未
27、来很遥远吗。面向未来,掌握事物发展的原理,因缘聚合的原理,这样我们才有机会成为未来的开创者。感谢曾教授。第五篇:智能时代读后感1智能时代读后感在南卡罗来纳州的多切斯特县,警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种大麻的人。亚马逊为什么会把男性护肤品和古典音乐一同推荐。塔吉特连锁百货店是如何提前于家长知道正在上高中的女儿已经怀孕的。如果你想知道上面这些问题的答案,那么就去读一读这本智能时代吧。这本书包括七个章节:数据-人类建造文明的基石、大数据和机器智能、思维的革命、大数据与商业、大数据和智能革命的技术挑战、未来智能化产业、智能革命和未来社会。虽说书名为“智能时代”,但其实每一章都有大量的篇幅在介绍
28、大数据。从书的副标题也可以理解本书的重点:大数据与智能革命重新定义未来。这本书在阐述的核心观点是,大数据为智能革命带来了发展的新契机。1968年,明斯基在语义信息处理(semanticinformationprocessing)一书中分析了所谓人工智能的局限性,他引用了巴希勒(bar-hillel)使用过的一个非常简单的例子:thepenwasinthebox(钢笔在盒子里),这句话很好理解,如果让计算机理解它,做一个简单的语法分析即可。但是另一句语法相同的话:theboxwasinthepen.就让人颇为费解了。原来,在英语中,pen(钢笔)还有另外一个不太常用的意思-小孩玩耍的围栏。在这里
29、,理解成这个意思整个句子就通顺了。但是,如果用同样的语法分析,这两句话会得到相同的语法分析树,而仅仅根据这两句话本身,甚至通篇文章,是无法判定pen在哪一句话中应该作为围栏,在哪一句话中应该是钢笔的意思。事实上人对这两句话的理解并非来自语法分析和语意本身,而是来自他们的常识或者说关于世界的知识(worldknowledge),这个问题是传统的人工智能方法解决不了的。因此,明斯基给出了他的结论。“目前”(指1968年)的方法无法让计算机真正有类似于人的智能。由于明斯基在计算机科学界具有崇高的声望,他的这篇论文导致美国政府削减了几乎全部人工智能研究的经费,在之后大约20年左右的时间里,全世界人工智
30、能在学术界的研究是处于低谷的。到了20世纪70年代,采用数据驱动和超级计算的方法(可以理解成大数据的雏形),给机器智能的发展带来了新的希望。然后作者通过语音识别、google翻译、alphago等实例,论证了数据驱动方法的优势。说的简化一些,数据驱动方法的基础是统计学。通过思维的转变,用统计+数据的方式,计算机似乎可以变的“智能”了。机器智能最重要的是能够解决人脑所能解决的问题,而不在于是否需要采用和人一样的方法。早期的智能技术的研究思路是如何让机器像人一样思考、决策、识别等,但是这样的方向可能是错误的,甚至是无解的,当切换一下思路,利用统计+数据的方法时,语音识别可以被广泛应用了,googl
31、e翻译说的越来越准确了,alphago都战胜李世石了。围绕着本书的核心观点,作者从数据的历史入手,详细介绍了大数据和智能革命发展的起源、现状和未来,并提出了智能技术发展的新思路:变智能问题为数据问题。基于这个新思路,作者用大量的实例论述了“变智能问题为数据问题”的可行性,以及大数据可能带来的巨大改变。在大数据时代,首先会带来思维的革命。从古至今,人类社会的发展依赖于人的逻辑思维能力,强调事物发展过程中的因果关系。但是随着大数据的出现,事物的发展过程呈现出了强相关关系。为什么亚马逊会把男性护肤用品和古典音乐一同推荐。这正是通过大数据的相关性得到的结论,这样的组合能实现更好的商品销售。在南卡罗来纳
32、州的多切斯特县,警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种大麻的人。塔吉特连锁百货店是如何提前于家长知道正在上高中的女儿已经怀孕的。这两个实例也是通过数据之间的相关性分析才得出结论的。如果没有大数据的支持,仅依靠传统的因果关系来分析,这些都是很难被实现的。在最后的两章,作者畅想了大数据和智能革命对社会带来的改变以及会遇到的挑战。大数据的核心是数据。大数据时代,数据量肯定非常大,如何存储面临着巨大的挑战:如何防止数据损坏,如何保护数据的隐私,如何可视化数据.当数据保存下来之后,需要实现数据的分析,如何实现并行计算和实时处理,同样是是大数据发展过程中要面临的严峻挑战。新事物的出现和发展,总是会存在许多阻碍,历史也总是相似的,事物在曲折中发展。大数据如何改变我们的社会,让我们拭目以待。当然,这这场革命中,你是要当历史的参与者还是要当历史的旁观者,这取决于你的选择。在最后,作者以农业、体育、制造业、医疗、律师业和新闻业为例,简单描述了可能的发生的改变。具体的未来畅想,就不再做详细描述。在历次技术革命中,一个人、一家企业,甚至一个国家,可以选择的道路只有两条:要么进入前2%的行列,要么被淘汰。抱怨是没有用的。至于当下怎么才能成为这2%,其实很简单,就是踏上智能革命的浪潮。