人生新算法 用人工智能解读时间、幸运与财 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

出版后记
时间，幸福，运气，财富，这些我们总也无法掌控的东西，如今通过大数据分析及人工智能就可被操控。
本书中，作者利用新的传感器技术和人工智能研究了超过 100 万天的人类行为大数据，从中发现了提高个人能力、企业生产力和社会发展的隐秘规律。从胳膊的运动规律发现人类活动的极限，从而更有效地分配时间；通过测量幸福度，推动自己采取积极的行动提高幸福感；根据“到达度”与合适的人接触，用有质量的对话增加遇到好运的机会；让机器学习替人类解决各领域的问题，走向更加充实又富裕的新人类社会……
通过本书你会发现，人类行为与数据的关系从未如此紧密，不论是什么性格、职业，你的行为都遵循着统一的“U 分布”。正如书中所说，人类行为看似受到了错综复杂的情感的支配，实际上发挥作用的却是优美的物理定律和数理法则。在人类行为方程式中，我们能够为自己的行为找到更理性的依据，从而更加智慧地提高自我能力，推动社会变革。
2018 年 7 月
前　言
2006 年 3 月 16 日是一个分水岭,从那天起，笔者的人生发生了巨大的变化。
当时，我的研究团队正在研究传感器技术及其应用，该技术用于测量并记录人类行为和社会现象。其中一项研究是可穿戴式腕式传感器，它可以持续测量左手的运动。首部样机于 2006 年初开始试用。
该传感器最大的特点是能够 24 小时持续记录人类的行动。然而，没有人愿意作为实验的小白鼠，无死角地记录自己的生活。于是，身为研究组长的我自告奋勇地充当起了小白鼠。
从那天起，一天 24 小时，一年 365 天，过去整整 8 年里，我的左手腕上一直佩戴着记录左手运动的传感器。它 1 秒钟可以测量 20 次，经过日积月累，电脑中存储了详细的加速度数据。利用这些数据可以做出各种解析，比如在过去 8 年里，在睡觉的什么时候翻身了，什么时候集中精力工作了，等等。
短期数据仅仅代表了左手的运动，其意义微乎其微。但是，正如本书所要介绍的，我们花费了 1 周，1 个月，1 年、2 年，经过测量得出很多人的数据，随着数据的不断累积，我们逐渐明白了这项技术的意义何其重大。
继腕式传感器之后，笔者的研究团队走在世界前沿，不断开发用于测量社会现象和人类行为的新传感器技术及其解析技术。在还没有“大数据”一词的年代，我们就已利用可穿戴式传感器测量社会现象和人类行为，并分析了大量的数据，据此发现了有关人类行为和社会现象的种种秘密，引领了世界的发展。本书对此项研究做出了全面的总结。
回顾历史我们会发现，大到宇宙小到生物，人类针对各种各样的自然现象，构建了以物理学为代表的定量而精密的科学体系，这成为推动 20 世纪社会与产业发展的巨大原动力。
然而，我们再看一下社会现象和人类行为就会发现，虽然社会科学等知识体系在不断发展，但是与物理学等定量而精密的硬科学相比，却依旧停留在定性的层面上。
利用上述传感器技术能够获取大量的数据，通过活用这些数据，我们可以确立针对社会现象和经济活动的定量硬科学体系，进而实现科学预测与调控。
并且，这不单单是科学知识，还直接关系到企业的利益。在本书中，笔者通过呼叫中心、店铺等具体事例告诉读者：基于测量数据来调控人类与社会，将为企业的业绩带来重大影响。
再者，与人类和社会相关的大量测量数据，可能会为我们揭晓人生中一些根本问题的答案，比如“如何提高幸福感”“怎样拥有好运”等。
也许大家会认为它们是哲学和宗教问题，但本书将告诉大家，这类问题也可以从科学角度来解答。
如上所述，本书以从未在科学角度解读过的事物为对象，彻底地实践了科学的方法论。物理学的概念和工具一直用于研究自然法则，但出乎意料的是，它们还能在了解企业利益和人类共鸣方面发挥威力。这是迄今为止的书籍中从未涉及的内容，对其进行阐述正是本书的特色。
各大科学领域并非自古就存在。近百年来，人们扩大了科学的疆界，不断开辟新的领域。近十年间，在《自然》和《科学》等一流科学杂志上，也开始出现利用定量数据研究人类行为和社会现象的论文。
从这个意义上来说，本书笔者以当事人的身份，真实生动地描绘出了正在推进的科学地平线。
同时，探讨如何以科学为依据来管理组织，也是本书的目的之一。其中还涉及一些管理方面的内容，希望能为每天与业务和组织管理做斗争的管理者和知识工作者带来一些启发。这两者能否共荣共存，全凭读者判断，但是如果本书能激发读者的思考，并为振兴日本经济带来些许启示的话，笔者将不胜荣幸。
2014 年 6 月矢野和男
参考文献
第 1 章
[1] T. Tanaka, S. Yamashita, K. Aiki, H. Kuriyama, K. Yano, Life Microscope:Continuous Daily Activity RecordingSystem with a Tiny Wireless Sensor,2008 International Conference on Networked Sensing Systems (INSS 2008), pp162-165, 2008.
[2] K. Yano, The Science of HumanInteraction and Teaching, Mind, Brain and Education, Volume 7, Issue 1,pp19–29, March 2013.
[3] 矢野和男，渡边淳一郎，佐藤信夫，森胁纪彦.大数据的无形之手：商业和社会现象能用科学调控吗（「ビッグデータの見えざる手：ビジネスや社会現象は科学的に制御できるか」）.日立评论,95 卷 6/7 号,pp432-438,2013.
[4] 笔者参考大泽文夫《大泽流手工统计力学》（『大沢流　手づくり統計力学』名古屋大学出版会）一书中介绍的、用粒子的移动导出玻尔兹曼分布的方法，将此方法普遍化，应用于社会行为研究方面。
第 2 章
[1] K. Yano, S. Lyubomirsky & J.Chancellor, Sensing happiness: Can te ............

书籍插图：

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