网上有关“第一次工业革命和第二次工业革命各有什么特点”话题很是火热，小编也是针对第一次工业革命和第二次工业革命各有什么特点寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

第一次工业革命的主要特点：用机器代替了手工劳动。

介绍：

第一次工业革命是18世纪从英国发起的技术革命是技术发展史上的一次巨大革命，它开创了以机器代替手工工具的时代。这不仅是一次技术改革，更是一场深刻的社会变革。这场革命是以工作机的诞生开始的，以蒸汽机作为动力机被广泛使用为标志的。这一次技术革命和与之相关的社会关系的变革，被称为第一次工业革命或者产业革命。从生产技术方面来说，工业革命使工厂制代替了手工工场，用机器代替了手工劳动；从社会关系来说，工业革命使依附于落后生产方式的自耕农阶级消失了，工业资产阶级和工业无产阶级形成和壮大起来。

影响：

1创造了巨大生产力。

2.资本主义最终战胜封建主义，资本主义逐渐确立了对世界的统治，形成了西方先进、东方落后的局面。

3.社会面貌发生变化，社会日益分裂为两大阶级。出现城市化，工业化开始。世界联系日益加强。

第二次工业革命的主要特点：电力得到广泛应用。

介绍：

第二次工业革命起于19世纪七十年代，主要标志：电力的广泛应用（即电气时代) 1870年以后，科学技术的发展突飞猛进，各种新技术、新发明层出不穷，并被迅速应用于工业生产，大大促进了经济的发展。这就是第二次工业革命。当时，科学技术的突出发展主要表现在四个方面，即电力的广泛应用、内燃机和新交通工具的创制、新通讯手段的发明和化学工业的建立。控制论创始人维纳提出的概念是第二次工业革命典型特征为自动化。

1870年以后，科学技术的发展突飞猛进，各种新技术、新发明层出不穷，并被迅速应用于工业生产，大大促进了经济的发展。这就是第二次工业革命。当时，科学技术的突出发展主要表现在三个方面，即电力的广泛应用、内燃机和新交通工具的创制、新通讯手段的发明。

影响：

1世界各地联系更加密切。

2.加强了世界各地之间商业信息的交流。

3.以欧美资本主义列强为主导的资本主义世界体系最终建立起来。

技术变革是如何影响市场和生产全球化的?

科学技术的发展和战争的演进引发了新的军事革命，而军事革命又将对 战争、科学技术发展产主积极的影响，随着军事革命的深化，这种影响将更 为深刻、更为全面。

第一，军事革命对武器装备的影响。新军事革命，将促使武器装备在以

下方面发生变化。 (1)作战平台信息化、隐形化。飞机、舰艇、装甲车辆等都将安装大量的

电子信息设备，使每一个信息化作战平台都成为 C 3I 系统的一个单元。它可

以直接接收卫星、指挥机关的信息，随时了解周围敌情、受领任务与确定己 方的位置；它具有多种通信功能，对上可直接与统帅部联系，对下可以与各 作战单元相沟通；它有多种探测设备，以探测一定范围内的敌方目标，为火 力系统提供目标信息；它还具有计算机联网能力，以及对抗敌方利用己方信 息的能力等。作战平台的稳形化实际上是信息化的一种表现形式，它具有不 让对方利用雷达、红外等手段获得己方的位置信息的能力。

(2)弹药信息化、精确化。这里说的弹药主要是指制导炸弹、制导炮弹、

制导子母弹、巡航导弹、未制导导弹、反幅射导弹等，未来军队将普遍使用。 它可以在敌方火力控制的范围外发射，命中目标圆概率误差趋近于零。这些 精确化弹药都具有目标信息探测系统与自主修正飞行方向以及自主识别、攻 击系统，是信息化了的弹药。

(3)新概念武器进入实用阶段。在新军事革命影响和作用下，新概念武器

研制步伐将加快，在不远的将来就可以投入实战使用。它包括太空作战用的 激光粒子束武器、定向能武器，用于地面作战的非致命武器等。这些武器一 旦用于实战，就将使战场上兵力兵器运用方式、作战形式等发生重大变化。 (4)可能出现第三代核武器。这种核武器体积小，只相当于原来的

1/100，而当量却增加了一倍。它的核沾染很小，所产生的激光束、电磁波、 微波辐射、冲击波等都可集中在目标上。

(5)天基系统的作用将进一步增强。太空卫星、空间站等天基系统，除担 负侦察、导航、通信、气象等保障任务外，还将把指挥、通信、火力打击连 为一体。

第二，军事革命对军队的影响。任何军事革命都将对军队建设产生重大 影响。这场新军事革命对军队的影响主要表现在以下几个方面。

(1)军队渐趋信息化、数字化。随着信息技术、信息兵器的应用，军队信 息化程度将不断提高。诸如：

——21 世纪的士兵在使用传统装备的同时，还随身携带着体积小、重量 轻的综合电子信息设备。该设备兼有个人无线电通信功能、GPS 类型的导航 定位功能、个人计算机及其网络功能、夜视功能、敌我识别功能、告警功能、 对某些信息化弹药的发射指挥功能等，信息化士兵可以接收各种有关作战的 信息，既可能接受高度集中的指挥，必要时甚至可能直接接收师长的命令， 还可按照上级的作战曾图和自己所掌握的信息，高度自主地对敌作战。

——地面侦察兵除运用各种轻便侦察器材外，其头盔左侧上方还装有微 型电视摄像机，固定在右眼前有一个微型计算机屏幕，计算机键盘在武装带 有侧，不需讲话，不需移动位置，只需按下键盘，就可把侦察到的情况以图 像形式向上级报告。

——数字化部队的坦克，在进攻中发现目标需要炮火支援时，可以直接 把目标位置的信息传递给行进中的火炮；炮火立即摧毁目标，整个过程仅约

2 分钟。

——全数字化和电子化的直升机，飞行员不使用传统的驾驶杆，全靠计 算机控制。用机载传感器、雷达波侦察到目标后，通过数据调制调解器，将 目标坐标参数传给与之联网的战斗单位，及时用火力摧毁目标。

——数字化部队的地面车辆信息系统（IVIS），与坦克、装甲车辆的引

导系统连在一起，装甲车指挥员以此来进行指挥协同。当发现敌方目标时， IVIS 系统的激光测距机迅速测定距离，显示在屏幕上，指挥员按动一下按 钮，他所指挥的坦克就可看到有关敌坦克的数据透明图，即可进行准确射击。

——特遣部队的指挥员坐在战斗指挥车内的联合监视和目标攻击雷达的

计算机终端面前，通过显示屏可观察战场情况，了解敌、友、我的态势和行 动，而不必再使用透明地图、地图板、作战参考资料手册，也不必再使用作 战文书等。

一些信息技术基础雄厚的国家，目前正在加紧研制诸如数据兼容调制调

解器等信息装置，以便装备部队。美军正加紧研制配备数字化通信设备、敌 我识别装置、第二代前视雷达和全球定位系统，着手建立数字化军队。美陆 军计划 1996 年建成 1 个数字化旅，1997 年建立成 1 个数字化师，1999 年建

成 1 个数字化军，到 2010 年，陆军部队全部实现数字化。

(2)诸兵种合成部队将逐步发展成为联合部队。信息技术的进一步运用， 使军队具备了很强的指挥、控制、通信和情报能力，使陆、海、空、天一体 作战成为可能。在海湾战争中的多国部队联合司令部，每天管理陆、海、空、 天各种军事与作战活动均有条不紊，仅空中作战飞机飞行活动就达数千架 次，涉及 122 条空中加油航线、600 个限航区、312 个导弹交战空域、78 条 空中攻击走廊、92 个空中战斗巡逻点、36 个训练区和 6 个国家的民航线，总 航线长达 9.4 万英里。与联合司令部工作相一致的是，多国部队建立了复杂 的互联通信网，包括 118 个机动卫星地面站、12 个商用卫星终端、81 台交换 机、329 条话音线路和 30 条文电线路。每天可处理 70 万次电话和 15.2 万份 电报，使用 3 万种无线电频率。这表明，各兵种联为一体已具备了条件。因 而，诸兵种合成体制必将向诸军兵种联合体制过渡。

(3)职业化技术部队将逐渐取代大规模军队。信息技术的发展与应用，使 得军队的质量因素比数量因素更为重要。一些未来学家认为，在不久的将来，

没有必要再继续保持庞大的军队，因为未来战争将不再靠数量取胜，而人数 少、职业化程度高的军队可能代替大规模军队。例如，前线指挥员可直接获 得高层机关的情报与命令，中层指挥人员将失去存在的意义，这将使未来军 队的指挥体制因减少了层次而变得更加“扁平”。同时，由于军队作战体系 的知识高度密集、技术性日益增强，要求指挥官和士兵都必须具有丰富的科 学知识，有较高的文化程度。如士兵必须除会掌握本专业几乎所有基本军事 知识和技能外，还要懂得并会使用全球定位系统接收机、测距仪、计算机、 战斗识别询问指示器等。因而未来军队必定是由一支职业化程度很高、专业 素质很强的技术精兵组成。

第三，对作战理论的影响。正如本世纪 30 年代前后军事革命中出现机械 化、“闪击战”理论一样，新军事革命也必将促使若干新的作战理论问世。 近一二十年来，由于精确制导武器、远战兵器以及先进的侦察、情报、通信、 控制手段的应用，使战争呈现出许多新的样式和特点，海湾战争初露高技术 战争的端倪，已打破或改变了某些传统的军事原则和作战方法。人们对此已 经提出了一些新的理论，诸如非线式作战理论、地空一体作战理论、应急作 战理论、远战理论、电子战信息战理论以及非接触作战理论等。这些理论既 是新军事革命之初的产物，又将随着新军事革命的发展而不断得以完善。另 外，还可能不断提出一些新的作战理论。

第四，对战争的影响。军事革命的成果最终将表现在战争方面。这场新

军事革命已经并将继续对战争产生影响。在新军事革命的作用下，战争总的 趋向是以计算机、信息、电子技术等为基础，以战场数字化和部队数字化为 基本特征，以全纵深打击、软打击、联合打击为主要方式，将向精确化、小 型化、非致命性方向发展。为此，战争将在谋划、指导、目的、样式、力量 使用、战法以及时间、空间形态等方面都发生重大变化。

新军事革命中的战争，既是技术和军事力量的较量，也是综合国力的抗 衡，更是双方战略谋划艺术的“智能角逐”。有的人则干脆把今天的战争称 之为“智能战争”。70 年代以来，当高新技术不断用于战争，使得战争日益 趋向高技术化之后，一些深谋远虑的战略家便把视野投向了新的或更远的境 界。在发展军事技术问题上，摒弃急功近利的做法，追求一种超势能；在发 展军事力量问题上，摒弃“越大越强”的观点，谋求小而精的力量结构；在 对待战争问题上，首先讲究遏制和不战而屈人之兵，然后才是动武；而在如 何动武问题上，则把谋求国际政治优势放在突出位置，同时依据国际国内以 及敌人情况采取恰当方式。

一、着眼于未来的较量

新军事革命中的战争从 70～80 年代开始形成，并通过一系列高技术局部 战争有所表现。世界上的一些军事强国，发现这种战争将登上历史舞台时， 便开始着眼于 20 世纪末 21 世纪初的战场情况，设计新的作战样式，研制新 的武器装备，组建新的作战部队。美国国防部在海湾战争报告中表白：“我 们在这次海湾战争中使用的高技术武器系统，反映了 15 年、20 年甚至 25 年 以前的军事理论和我们的成就”。这是一些军事强国的普遍做法，实际上也 是高技术战争的客观要求。

20 世纪末与 21 世纪初，在薪军事革命作用下，是高技术战争进一步形

成和发展时期，它相对于 70—80 年代将走向成熟，其表现形式将更为新颖、 多样和奇特。谁准备得充分，谁就将在未来战争中掌握主动权。

世纪之交历来是风云际会、局势多变的时期。期间，各种国际力量往往

斗争激烈、此消彼长。18 世纪末 19 世纪初，西方工业革命迅速兴起，随着 蒸汽机的应用，各种各样的机器陆续出现，冶金技术蓬勃发展，大大强化了 战争机器。拿破仑战争震荡了整个欧洲，拉丁美洲独立战争风起云涌，非洲 反殖民统治如火如茶，亚洲农民起义战争接连不断，整个世界一片混战。19 世纪末 20 世纪初，世界政治经济出现严重的不平衡，帝国主义之间以及帝国 主义与殖民地国家之间的矛盾斗争加剧，无产阶级开始登上历史舞台，反对 民族压迫、阶级压迫的斗争此起彼伏、不断高涨，在一连串殖民与反殖民战 争的引导下，终于爆发了帝国主义之间的第一次世界大战，人类遭受了空前 的大劫难。20 世纪末 21 世纪初，既是世纪之交也是千年之交。国际形势表 现出超级大国想主宰世界，然而多极化格局日趋明显，世界局势将动荡不安； 围绕经济发展与地位，领土、资源和海洋权益的斗争将异常激烈；民族和宗 教问题相当突出，区域性军事冲突将不断出现。在这些权力与利益的斗争中， 有的国家试图继续保持霸权地位，一统天下；有的国家欲抢占重要制高点， 在世界获取更多的发言权；有的国家则要摆脱控制，争取自强自立。为此， 许多国家都着眼于 21 世纪初甚至更远的时间来谋划今天的国防建设，进行战 争准备，争取世纪之初的战略主动地位。

20 世纪末与 21 世纪初，是一大批高新技术发展趋向成熟、进入全面实 用的时期，与此同时，许多新技术还将不断出现。在这个时期，谁握有技术 优势，就意味着谁有更大的可能在战争中获胜，技术先进的国家，在 70～80

年代以至到 90 年代初，只有一部分高技术在战争中得到了试用，而全面应用 将是在本世纪末和 21 世纪初；对于一些技术相对落后的国家来说，运用 60～

70 年代产生的新技术，从引进或研制、生产到装备，形成战斗力，也要到本 世纪末和 21 世纪初。如，海湾战争中使用的较先进的飞机、坦克、导弹等， 一般都是 70 年代前后的产品。

在未来的较量中，总的看主要是两个方面。

一是着眼于 21 世纪初的战略环境。包括战略格局、作战对象与任务、战 争形势发展等。这是进行战争准备的基础。许多国家认为，20 世纪与 21 世 纪之交，国际战略格局将进一步向多极化过渡，大国对抗的可能性不大，地 区性冲突还会有所增多，因此一般都把应付新军事革命中的战争作为战略筹 划的基本点。执行防御战略的国家，根据 21 世纪初本国可能面临的战争威 胁，着重发展防卫系统；奉行霸权主义的国家，则根据国际上许多地区冲突 增多的特点，发展适用于这种冲突的作战系统。美国认为，为介入日益增多 的地区性冲突，并取得在这种冲突中的胜利，陆军的战略地位十分突出，“只 有强大的陆军部队才能在各种环境和条件下进行行之有效的战斗”。为此， 美陆军参谋长沙利文提出了要用完全不同于工业时代的全新概念重新设计

21 世纪陆军部队。

二是着眼于 21 世纪初的战场环境。主要包括战场形态、作战力量与构成 和战争样式等。换句话说，就是按照届时可能出现的战争情况来进行战争准 备、谋取战略优势。80 年代初，美军认为 20 世纪末 21 世纪初，宇宙将成为 新的战场，并对地面、海上、空中战场起越来越大的制约作用。于是，里根 政府提出了星球大战计划并不惜巨资进行研究，与此相应的还提出了空地一 体作战理论；前苏军提出战场将非常广阔，初期的交战就将在全纵深展开， 据此提出了大纵深作战理论；我军提出电子战将贯穿战争全过程、遍及各个 战场各种战斗，因此提出了电磁战场概念等。这些，都是在 80 年代初对 20 世纪末 21 世纪初战场形态的认识。

1991 年初发生的震惊世界的海湾战争，虽然有许多特殊性，但仍有许多

国家把它看成是迄今为止最典型的高技术战争。人们通过这场战争，更清楚 地看到 21 世纪初战场图景，更明确地提出了本世纪末下世纪初的国防发展计 划，并侧重于以下几个方面的准备。

(1)更加注重航空航天作战。一些国家认为，过去的战争，交战双方主要

限于地（海）面，空中和外空作战只起支援和辅助作用；未来战争中，作战 的主战场将转向空中和外空，地面作战的时间比例将减少。为此，许多国家 都优先加强空中作战力量，研制或购进先进的侦察、预警、作战飞机；拥有 航天技术的国家则加紧研制天战系统。

(2)更加重视精确制导武器的作用。新军事革命初级阶段的作战将依赖大 量的近程、中程、远程和洲际灵巧制导炸弹、导弹火力作为制胜的主要手段。 据此，有的国家认为，精确制导武器将取代核武器；有的国家还提出了“非 接触性作战”理论，即在对方的防御区域外，以各类“远程间接火力和置于 远程距离的弹药（主要指导弹）”等来杀伤和击败敌人。可以预见，本世纪 末与 21 世纪初，导弹的种类将更多，性能将更先进，其中防空导弹（类似美

国“爱国者”导弹）研制将更为突出。 (3)更加重视电子斗争、信息斗争。一般认为，电子战已由过去的支援、

保障活动变成了独立的作战行动，它将与各类作战武器及行动密切协同，成

为一种不可或缺的制胜手段。与电子斗争相对应的是信息斗争。在战场日益 广阔，作战部队更加疏散，通信、指挥、控制等都以信息为纽带的情况下， 信息斗争将非常突出，破坏信息源、截获信息流、摧毁信息手段、制造假信 息斗争将异常激烈。为此，强化电子斗争与信息斗争手段已成为许多国家战 略谋划的一个重点。

(4)更加注重数字化问题。综合性很强的现代军事技术，引起了作战部队 及战场的整体性不断增强。侦察情报、部队行动、武器系统以及各种保障都 由计算机联系起来，计算机对来自各方面的信息进行数据化，再将数据转化 成新的信息。作战部队、武器系统及各种作战行动则必须适应计算机这种数 据化要求，以便实现数据的自动传输与交换。因而，“数据战”在未来作战 中将上升到重要地位，并且随着部队自动化程度越高，“数据战”就将越激 烈。为此，建设数字化战场与数字化部队已成为一些国家的重要战略举措。

1994 年，美军组建了陆军“数字化办公室”，这标志着美陆军数字化部 队建设正式纳入美 21 世纪新型陆军建设日程。作战部队与战场数字化，是新 军事革命的集中体现。

读《智能时代》前两章有感

历次技术革命和工业革命的演进，是若干新技术群落（或族群）更替迭代和共同作用的结果。其中，引发技术范式和生产方式发生重大变化的，往往是极少数居于主导地位的技术群落。

在第一次技术革命中，形成了蒸汽动力技术及相关机械制造技术主导的技术群落，第二次技术革命以电力技术、内燃机技术及电磁通讯技术为主导，第三次技术革命以计算机、微电子技术、自动控制技术等为主导。

本次技术革命的主导技术群落是大数据、人工智能、物联网等新一代数字技术。

主导技术群落的更替迭代引发了若干“关键生产要素”的变迁。关键生产要素是指社会生产中的一个特定投入或一组投入，它可能表现为某种重要的自然资源或工业制成品，同时具备生产成本持续下降、供给能力无限和应用前景广泛三方面特征。

历次技术革命中，棉花、生铁、煤炭，钢铁、电力，以及石油、芯片等关键生产要素先后形成和更替。当前新一轮技术革命中，数字技术的深度应用催生了海量数据资源，与新材料技术和先进制造技术等技术融合应用，从而使数据资源成为新的关键生产要素。

新的关键要素及其新的组合应用引发了生产方式的重大变化。研发、制造、投资、贸易，以及产业分工和产业组织形态等围绕新的技术体系和生产要素进行重构。

在新的技术体系和生产方式变革过程中，各国家和地区竞争优势随之改变，新的全球创新、生产、投资、贸易和竞争格局逐步形成。

简而言之，新技术革命对生产方式和国际经济格局的影响大致循着“主导技术群落更替——新关键生产要素形成——生产方式变革——新国际经济格局形成”这一过程而渐次展开。

扩展资料

技术变革对国际经济格局的影响

通常认为，科学革命是人类认知的飞跃，技术革命是人类实践手段或方式的飞跃，产业革命是人类社会生产方式及经济结构的飞跃。人类认知的飞跃为技术革命提供了指导， 当技术革命成果在生产中大规模应用和推广时，便转化为产业革命。

根据主流研究结论，近代以来全球一共经历了3次科学革命、4次技术革命、3次产业革命。

第一次科学革命发生于16世纪至17 世纪后半叶，始于哥白尼创立太阳中心说，到牛顿《自然哲学的数学原理》出版，主导学科是力学。

第二次科学革命发生在18世纪末至19 世纪末，以化学原子论、生物进化论和电磁理论为主要内容，带头学科为化学、生物学和物理学等一组学科。

第三次科学革命在19世纪和20世纪之交发生，以相对论与量子力学的出现为标志。

第一次技术革命发生于18世纪60年代，以蒸汽动力技术为标志，并引发了第一次产业革命，实现了生产的机械化。

第二次技术革命出现在19世纪60年代至19世纪末，以电力技术为标志， 引发了第二次产业革命，实现了电气化。

第三次技术革命出现在20世纪40年代至60年代，以电子计算技术、空间通讯技术、核技术为标志。

第四次技术革命是20世纪70年代以来，以微型计算机、互联网出现为标志，包括高温超导材料、基因技术、纳米技术、受控核聚变实验等高新技术的进步（也有研究认为是第三次技术革命的第二阶段）。

第三次和第四次技术革命共同引发了第三次产业革命，实现了自动化、信息化。

在历次科技、产业革命中，科技、产业革命主导国的科技经济实力会迅速崛起，进而引发国际经济格局的变化，其他抓住机遇的国家的实力也大幅提升。

第一次产业革命推动了社会生产力的极大发展， 促进了纺织、煤炭、冶金等近代工业的兴起和发展。

英国由于引领了这次工业革命，快速地将其他国家抛到后面，高峰时期，金属制品、棉织品、铁产量、煤等工业产品约占世界一半，造船业、铁路修筑等居世界首位，对外贸易占全球40%。

第一产业革命从英国发生后逐渐扩散到美国、欧洲等其他国家和地区，到1870年，英国工业产量占世界工业产量的比重为31.8%，美国为23.3%，德国为13.2%，法国为10%。

以电力、铁路为代表的第二次科技革命及其引发的第二次产业革命中，德、美取代英、法成为新的世界强国，日本抓住机遇实现了快速发展。

20世纪初，德国的国民生产总值、钢铁产量、煤产量、铁路里程等都超过了英国，酸、碱等基本化学品产量居世界第一，燃料产量占世界4/5。

1913年，德国的电气产品占世界的34%，超过头号工业强国美国5个百分点。1870年至1913年，英国贸易额只增长了89%，而同期德国增加了1.8倍，美国增加了1.6倍，英国的贸易霸主地位逐步动摇。

在以电子、计算机和信息网络为标志的第三次产业革命中，美国成长为超级大国，日本、苏联等国步入发达国家行列。

1948年，美国生产总值占世界生产总值的1/2，出口贸易占全球份额近1/4，黄金储备占全球份额2/3强。美国在战后的20年时间里，维持着以其为中心的新的单极国际贸易格局。

1970年以后则呈现出一强多极的贸易格局，美国进出口贸易增速放缓，德国、日本贸易份额迅速增长，以亚洲四小龙为标志的亚洲贸易份额迅速上升，欧盟推动形成了欧洲区域化贸易。

百度百科-技术变革

百度百科-生产国际化

第二次工业革命

偶得吴军老师的《智能时代》一书，阅读该书前两章，感觉受益匪浅，尤其是通过对第二章“大数据与机器智能”的阅读，才使我对人工智能的历史有了一个大致的了解，现将感想倾诸于下。

一、“数据”概述

虽然我对人工智能的具体情况尚不了解，但大致知道现阶段的人工智能需要以大数据为基础，而《智能时代》第一章即详细介绍了数据的相关问题。

首先，“在计算机出现之前，一般书籍上的文字内容并不被看成数据，”而今天，不止书籍上的文字内容，连我们的活动，我们每天的言谈举止，喜爱偏好等，都已被看成是某种数据。

在人类社会早期，我们通过观察现象，总结数据，再从数据中提取出有用的信息，并在信息的基础上形成知识（知识具有系统性），从而指导我们的行为。我们使用数据的标准流程如下：

而在过去数据的作用之所以不被重视，“这里面有两个原因，首先是由于过去数据量不足，积累大量的数据所需要的时间太长，以至于在较短的时间里它的作用不明显。其次，数据和所想获得的信息之间的联系通常是间接的，它要通过不同数据之间的相关性才能体现出来。”而这种相关性也有待人们的发掘，吴军老师举了王进喜照片与日本投标之间的关联、谷歌用户对某节目的搜索量和该节目收视率之间的关联以及搜索趋势和流感疫情之间的关联等来说明相关性的重要。

而关于第一个原因，“在互联网出现之前，获得大量的具有代表性的数据其实并非一件容易事，在误差允许的范围内做些统计当然没有问题，但只有在很少的情况下能够单纯依靠数据来解决复杂的问题。因此在20世纪90年代之前，整个社会对数据并不是很看重。”

数据的相关性还要透过建立合适的数学模型来更好的加以利用，“要建立数学模型就要解决两个问题，首先是采用什么样的模型，其次是模型的参数是多少。”“……如果一开始模型选得不好，那么以后修修补补就很困难。因此，在过去，无论在理论上还是工程上，大家都把主要的精力放在寻找模型上。”

“有了模型之后，第二步就是要找到模型的参数，以便让模型至少和以前观察到的数据相吻合。这一点在过去的被重视程度远不如找模型。但是今天他又有了一个比较时髦而高深的词——机器学习。”（程按：既输入数据，不断调整模型，这和今天机器学习的方法类似）

“回到数学模型上，其实只要数据量足够，就可以用若干个简单的模型取代一个复杂的模型。这种方法被称为数据驱动方法，因为它是先有大量的数据，而不是预设的模型，然后用很多简单的模型去契合数据（Fit Data）。虽然这种数据驱动方法在数据量不足时找到的一组模型可能和真实的模型存在一定的偏差，但是在误差允许的范围内，单从结果上看和精确的模型是等效的，这在数学上是有根据的。从原理上讲，这类似于前面提到的切比雪夫大数定律。

当然，数据驱动方法要想成功，除了数据量大之外，还要有一个前提，那就是样本必须非常具有代表性，这在任何统计学教科书里的一句话，但是在现实生活中要做到是非常难的。……”

二、大数据和机器智能

“在2000年以后，由于互联网特别是后来移动互联网的出现，数据量不仅剧增，而且开始相互关联，出现了大数据的概念，在2000 年以后，由于互联网特别是后来移动互联网的出现，科学家和工程师们发现，采用大数据的方法能够使计算机的智能水平产生飞跃，这样在很多领域计算机将获得比人类智能更高的智能。可以说我们正在经历一场由大数据带来的技术革命，其最典型的特征就是计算机智能水平的提高，因此我们不妨把这场革命称为智能革命。当计算机的智能水平赶上甚至超过人类时，我们的社会就要发生天翻地覆的变化，这才是大数据的可怕之处。

那么为什么大数据会最终导致这样的结果，大数据和机器智能是什么关系呢？要说清楚这一一点，首先要说明什么是机器智能。”

“1946年，第一台电子计算机ENIAC诞生，这使得人类重新开始考虑机器能否有智能的问题。”

“真正科学地定义什么是机器智能的还是电子计算机的奠基人阿兰·图灵博士。1950年，图灵在《思想》杂志上发表了一篇题为《计算的机器和智能》的论文。在论文中，图灵既没有讲计算机怎样才能获得智能，也没有提出什么解决复杂问题的智能方法，而只是提出了一种验证机器有无智能的判别方法。”既让一个裁判坐在墓前和幕后的“人”交流，幕后是一台机器和一个人，如果裁判无法判断出与自己交流的是人还是机器，那么就说明这台机器拥有了和人同等的智能。

“这种方法被后人称为图灵测试（Turing Test）。计算机科学家们认为，如果计算机实现了下面几件事情中的一件，就可以认为它有图灵所说的那种智能:

1.语音识别

2.机器翻译

3文本的自动摘要或者写作

4.战胜人类的国际象棋冠军

5.自动回答问题

今天，计算机已经做到了上述这几件事情，有些时候还超额完成了任务，比如在下棋方面，不仅战胜了国际象棋的世界冠军，而且还战胜了围棋的世界冠军，后者的难度比前者高出6～8个数量级。当然，人类走到这一步并非一帆风顺，而是先走了十几年的弯路。”

鸟飞派:人工智能1.0

“据记载，1956年的夏天，香农和一群年轻的学者在达特茅斯学院召开了一次头脑风暴式的研讨会。……事实上，这是一次头脑风暴式的讨论会。这10位年轻的学者讨论的是当时计算机科学尚未解决，甚至尚未开展研究的问题，包括人工智能、自然语言处理和神经网络等。人工智能这个说法便是在这次会议上提出的。”

“人工智能这个名词严格地讲在今天有两个定义，第一个是泛指机器智能，也就是任何可以让计算机通过图灵测试的方法，包括我们在本书中要经常讲的数据驱动方法。第二个是狭义上的概念，即20世纪五六十年代特定的研究机器智能的方法。今天，几乎所有书名含有“人工智能”字样的教科书（包括全球销量最大的由斯图亚特·罗素和诺威格编写的《人工智能:一种现代的方法》一书）依然用主要的篇幅介绍那些“好的老式的人工智能”（Good Old

Fashioned）。后来那些利用其他方法产生机器智能的学者为了划清自己和传统方法的界限，特地强调自己不是用人工智能的方法。因此，学术界将机器智能分为传统人工智能的方法和现代其他的方法（比如数据驱动、知识发现或者机器学习）。当然，计算机领域之外的人在谈到人工智能时，常常是泛指任何机器智能，而并不局限于传统的方法。因此为了便于区分，我们在本书中尽可能地使用机器智能表示广义上的概念，而在使用人工智能表达时，通常是指传统的人工智能方法，甚至我们有时会强调为人工智能1.0。

那么传统的人工智能方法是什么呢？简单地讲，就是首先了解人类是如何产生智能的，然后让计算机按照人的思路去做。今天几乎所有的科学家都不坚持“机器要像人一样思考才能获得智能”，但是很多的门外汉在谈到人工智能时依然想象着“机器在像我们那样思考”，这让他们既兴奋又担心。事实上，当我们回到图灵博士描述机器智能的原点时就能发现，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。

为什么早期科学家们的想法会和今天的门外汉一样天真呢？这个道理很简单，因为这是根据我们的直觉最容易想到的方法，在人类发明的历史上，很多领域早期的尝试都是模仿人或者动物的行为。比如人类在几千年之前就梦想着飞行，于是就开始模仿鸟，在东方和西方都有类似的记录，将鸟的羽毛做成翅膀绑在人的胳膊上往下跳，当然实验的结果都可想而知。后来人们把这样的方法论称作“鸟飞派”，也就是看看鸟是怎样飞的，就能模仿鸟造出飞机，而不需要了解空气动力学。事实上我们知道，怀特兄弟发明飞机靠的是空气动力学而不是仿生学。在这里，我们不要笑话前辈来自直觉的天真想法，这是人类认识的普遍规律。

在人工智能刚被提出来的时候，这个研究课题在全世界都非常热门，大家仿佛觉得用不了多长时间就可以让计算机变得比人聪明了。遗憾的是，经过十几年的研究，科学家们发现人工智能远不是那么回事，除了做出了几个简单的“玩具”，比如让机器人像猴子一样摘香蕉，解决不了什么实际问题。到了20世纪60年代末，计算机科学的其他分支都发展得非常迅速，但是人工智能研究却开展不下去了。因此，美国计算机学界开始反思人工智能的发展。虽然一些人认为机器之所以智能水平有限，是因为它还不够快、容量不够大，但是，也有一些有识之士认为，科学家们走错了路，照着那条路走下去，计算机再快也解决不了智能问题。”

明斯基在《语义信息处理》引用了巴希勒使用过的一个例子: The pen was

in the box和The box was in the pen，来说明目前人工人工智能的局限性。

“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（world knowledge），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，全世界人工智能在学术界的研究是处于低谷的。”

另辟蹊径:统计＋数据

“到了20世纪70年代，人类开始尝试机器智能的另一条发展道路，即采用数据驱动和超级计算的方法，而这个尝试始于工业界而非大学。

在那个年代，IBM在全世界计算机乃至整个IT产业可以说是处于独孤求败的地位。……这时，IBM考虑的不能再是如何占有更大的市场份额，而是如何让计算机变得更聪明。

1972年，康奈尔大学的教授弗雷德·贾里尼克（Fred Jelinek，1932-2010）到IBM做学术休假，正好这时IBM想开发“聪明的计算机”，贾里尼克就“临时”负责起这个项目。至于什么是聪明的计算机，当时大家的共识是它要么能够听懂人的话，要么能将一种语言翻译成另一种语言，要么能够赢得了国际象棋的世界冠军。贾里尼克根据自己的特长和IBM的条件，选择了第一个任务，即计算机自动识别人的语音。”

贾里尼克认为语音识别是一个智能问题，而是一个通信问题，既人发出语音是一个大脑编码的过程，编码完成，经过传播，传入听者的耳朵，听者接受并理解则是一个解码的过程，而对于语音识别问题也可以按此处理，他“用当时已经颇为成熟的数字通信的各种技术来实现语音识别，而彻底抛开了人工智能的那一套方法（指传统的方法，让计算机模拟人）”

“贾里尼克和他的同事在研究语音识别时，无意中开创了一种采用统计的方法解决智能问题的途径，因为这种方法需要使用大量的数据，因此又被称为数据驱动方法。这种方法最大的好处是，随着数据量的积累，系统会变得越来越好，相比之下过去人工智能的方法很难受益于数据量的提升。”

“在语音识别之后，欧洲和美国的科学家开始考虑能否用数据驱动方法解决其他智能问题。贾里尼克的同事彼得·布朗（Peter Brown）在20世纪80年代，将这种数据驱动方法用于机器翻译。但是由于缺乏数据，最初的翻译结果并不令人满意，虽然一些学者认可这种方法，但是其他学者，尤其是早期从事这项工作的学者认为，解决机器翻译这样智能的问题，光靠基于数据的统计是不够的。从20世纪80年代初到90年代中期大约十多年的时间里，在计算机界大家一直有个争议，那就是数据驱动方法是否适用于各种领域，语音识别是否只是一个特例。简单地讲，当时无论是做语音识别、机器翻译、图像识别，还是自然语言理解的学者，分成了界限很明确的两派，一派坚持采用传统的人工智能方法解决问题，简单来讲就是模仿人，另一派在倡导数据驱动方法。这两派在不同的领域力量不一样，在语音识别和自然语言理解领域，提倡数据驱动的一派比较快地占了上风；而在图像识别和机器翻译方面，在较长时间里，数据驱动这一派处于下风。这里面主要的原因是，在图像识别和机器翻译领域，过去的数据量非常少，而这种数据的积累非常困难。图像识别就不用讲了，在互联网出现之前，没有一个实验室有上百万张。在机器翻译领域，所需要的数据除了一般的文本数据，还需要大量的双语（甚至是多语种）对照的数据，而在互联网出现之前，除了《圣经》和少量联合国文件，再也找不到类似的数据了。”但随着互联网的兴起，数据的获取变得容易起来，2005年谷歌公司打败全世界所有机器翻译研究团队所用的方法依然是数据驱动方法，而之所以能赢，则是因为“用了比其他研究所多几千倍甚至上万倍的数据。”

“如今在很多与“智能”有关的研究领域，比如图像识别和自然语言理解，如果所采用的方法无法利用数据最的优势，会被认为是落伍的。

数据驱动方法从20 世纪70年代开始起步，在八九十年代得到缓慢但稳步的发展。进入21世纪后，由于互联网的出现，使得可用的数据量剧增，数据驱动方法的优势越来越明显，最终完成了从量变到质变的飞跃。如今很多需要类似人类智能才能做的事情，计算机已经可以胜任了，这得益于数据量的增加。

全世界各个领域数据不断向外扩展，渐渐形成了另外一个特点，那就是很多数据开始出现交叉，各个维度的数据从点和线渐渐连成了网，或者说，数据之间的关联性极大地增强，在这样的背景下，就出现了大数据。”

“在有大数据之前，计算机并不擅长解决需要人类智能来解决的问题， 但是今天这些问题换个思路就可以解决了，其核心就是变智能问题为数据问题。由此，全世界开始了新的一一轮技术革命智能革命。”

尽管过往数年，计算机能做的事情越来越来，但给人的感觉仍然是“快却不够聪明”，但当我们拥有足够多的数据之后，便可以化智能问题为数据问题，机器不再需要像人一样思考才能解决问题，只要输入足够的数据，配合合适的算法（模型），机器便可以做出最优的判断。深蓝即使战胜了卡斯帕罗，“但在这看似聪明的表象背后，其实是大量的数据、并不算复杂的算法和超强计算能力的结合——深蓝从来没有，也不需要像人一样思考。”

“计算机下棋和回答问题，体现出大数据对机器智能的决定作用。我们在后面会看到很多各种各样的机器人，比如 Google自动驾驶汽车、能够诊断癌症或者为报纸写文章的计算机，它们不需要像科幻**里的机器人那样长着人形，但是它们都在某个方面具有超过人类的智能。在这些机器人的背后，是数据中心强大的服务器集群，而从方法上讲，它们获得智能的方法不是和我们人一样靠推理，而更多的是利用大数据，从数据中学习获得信息和知识。如今，这一场由大数据引发的改变世界的革命已经悄然发生，我们在后面的几章会更深入地介绍它。这次技术革命的特点是机器的智能化，因此我们称之为智能革命也毫不为过。”

时间：19世纪70年代至20世纪初

成果：电力广泛应用

内燃机发明 新诗交通工具：汽车、飞机

化学工业建立：合成染料，塑料，人造纤维

电讯事业：电话，无线电报，电器产品

与一次的差别：

1.动力：（一）蒸汽/煤炭能源

（二）电气，内燃机/电能，石油

2.来源：（一）实践经验积累，发明者多是技术工人

（二）科学理论，科学与技术紧密结合 发明者是科学家

3.部门：（一）轻工业

（二）种工业发展迅速，在国民经济中占主导地位

4.范围：（一）首先发生在英国，后推广至欧洲

（二）同时在多个国家出现

5.生产组织形式：（一）机器大工厂

（二）国际联合公司，跨国公司

影响：促进生产力发展，人类进入电气时代

新兴工业部门发展迅速，重工业成为国民经济主导

资本和生产高度集中，出现垄断组织，进入垄断资本主义时期

帝国主义国家掀起瓜分世界的狂潮

世界市场最终确立，推动世界联系日益紧密

关于“第一次工业革命和第二次工业革命各有什么特点”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！