2016年3月15日，Google的AlphaGo擊敗圍棋高手李世石衫哥，這個事情引發(fā)了社會熱議茎刚。樂觀派認為，人類馬上就會步入人機合一的社會撤逢，各種疾病被消滅膛锭，人類過上美好的生活；悲觀派認為笛质，機器智能馬上會發(fā)展到遠遠高于人類智能水平泉沾，最后不受控制然后領(lǐng)導(dǎo)人類甚至消滅人類。
有這些觀點的妇押，基本上是不明白機器智能原理跷究，一些“文科生”想出來的。我們今天談新的思維敲霍，就是要杜絕“文科生”邏輯俊马。
機器智能不是人的智能
關(guān)于機器智能，并不是現(xiàn)在才有的肩杈，1950年圖靈就在論文中提出過柴我，就是我們熟知的“圖靈測試”，1956年扩然，羅切斯特艘儒、香農(nóng)、麥卡錫夫偶、明斯基四個人開了一個“達特茅斯夏季人工智能研討會”界睁，正式提出了人工智能的概念。
既然人工智能有這么長的歷史兵拢，為什么這幾年才成為熱點翻斟？這源于近幾年移動互聯(lián)網(wǎng)的興起，帶動了數(shù)據(jù)量的暴漲说铃。
AlphaGo下圍棋的原理并不是它會像人一樣思考访惜，其實它自己都不知道自己是在下棋嘹履。當(dāng)然，它也不是用的所謂窮舉法來計算债热，圍棋的變化達10的170次方砾嫉，這個數(shù)量比把宇宙中的每一個微觀粒子再變成一個宏觀宇宙，所有宏觀宇宙的微觀粒子之和還要多窒篱。用白話說就是無窮焰枢，計算機是永遠無法算出來的。
AlphaGo用的方式是用幾十萬張高手對弈的棋譜數(shù)據(jù)喂給機器舌剂，通過對這些棋譜的統(tǒng)計济锄，這樣，機器就知道哪一步是好棋霍转，獲勝的概率更高荐绝，人類的頂級棋手，一生也就不過學(xué)習(xí)了幾千張棋譜避消。這樣對比低滩，人和機器的水平就差了一個數(shù)量級。從這里可以看出岩喷，機器智能恕沫，是基于數(shù)據(jù)量的一種統(tǒng)計的方法，和人類思考完全是兩碼事纱意。
確定性到不確定性
在過去婶溯，人們普遍認為世界一切都是有規(guī)律的，這些規(guī)律都是確定的偷霉，牛頓用幾個簡單的公式迄委，像力學(xué)三定律和萬有引力定律，把宏觀世界物質(zhì)運動的規(guī)律都描述清楚了类少。焦耳用一個公式就說明了能量守恒的原理叙身。
現(xiàn)在微觀世界，我們知道要想測量一個電子的位置硫狞，是測不出來的信轿，因為測量自身這個動作就會影響到電子的位置。擲色子残吩，到底哪個點數(shù)會朝上财忽，同樣是無法準(zhǔn)確預(yù)測的。
這樣是否我們的世界又變成了不可知狀態(tài)世剖？
并不是定罢，我們雖然不知道電子的準(zhǔn)確的位置笤虫，但是可以知道它在一定時間在核外空間各處出現(xiàn)的概率旁瘫，因此科學(xué)家用一種密度模型來描述電子的運動祖凫。我們雖然無法準(zhǔn)確預(yù)測色子哪個點位朝上，但是我們可以盡可能多的擲色子酬凳，然后統(tǒng)計各個點位出現(xiàn)的概率惠况，最后我們大概可以知道平均每個點位出現(xiàn)的概率都為六分之一。
我們都喜歡確定性的東西宁仔，不喜歡不確定性稠屠。而在智能時代，我們要主動擁抱不確定性翎苫。舉一個生活中的例子权埠，人們在坐飛機的時候，最擔(dān)心的是航班晚點煎谍，航班晚點是由多種因素決定的攘蔽，會涉及到天氣、流量管制呐粘、軍事活動满俗、各種意外情況等。
可以說作岖，每一趟航班是否會晚點唆垃，是個不確定的事。但是把所有航旅數(shù)據(jù)匯聚到一起痘儡，這個不確定性就會大大的消除辕万。
2016年，全國民航運輸機場完成旅客吞吐量10.6億人次沉删，飛機起落架次923.8萬蓄坏。這么大的數(shù)據(jù)，我們按照國內(nèi)飛行次數(shù)丑念、國外飛行次數(shù)涡戳、平均票價、總延誤時間脯倚、平均延誤時間渔彰、平均提前出票時間、起飛城市推正、抵達城市恍涂、航班延誤時段最多的月份、日子和時間點這些數(shù)據(jù)維度看植榕，就可以哪些航班在什么時間段更容易延誤再沧，所以，一趟航班的延誤概率在數(shù)據(jù)擁有方看來尊残，是相對確定的炒瘸。那么保險公司就會對此設(shè)計相應(yīng)的延誤險淤堵，客戶追求確定性的心態(tài)促使自己購買航延險，保險公司又利用客戶對確定性的追求的心態(tài)顷扩，賣給了客戶一份基本確定收益的延誤險拐邪，那么客戶一生無論買多少次航延險，都是沒辦法得到的賠償大于自己支付的總保費的隘截。
如果航旅數(shù)據(jù)從每個消費者的某時間段的飛行次數(shù)扎阶、航空公司金銀卡統(tǒng)計、最繁忙的月份乘機次數(shù)婶芭、一年內(nèi)平均折扣东臀、頭等艙、商務(wù)艙犀农、經(jīng)濟艙的乘機次數(shù)啡邑、出發(fā)城市和到達城市、航空公司偏好等這些維度加以統(tǒng)計井赌，我們就可以知道一個消費者的消費水平谤逼，目的地偏好，工作性質(zhì)等等仇穗。根據(jù)消費者的特點流部，就可以精準(zhǔn)的推送相應(yīng)的商業(yè)服務(wù)給每一個消費者。
從因果關(guān)系到相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)變
上周周末兩天纹坐，我在上海接受一個二手車金融的專項培訓(xùn)枝冀。培訓(xùn)期間，來自臺灣的裕隆金融老師作數(shù)據(jù)展示的時候耘子，給出一個很有意思的數(shù)據(jù)果漾，在所有的二手車貸款中，二手車抵押貸款的違約率要低于二手車消費貸谷誓。普遍我們的觀念認為绒障，一個人拿自己的車去抵押貸款出來，通常狀況已經(jīng)很不好了捍歪，因為抵押貸款只能貸到比車輛估值低很多的錢户辱，而且利息高的嚇人，就是民間的高利貸糙臼。而消費貸款不一樣庐镐，利息相對低很多，客戶通常還得過得了風(fēng)控較嚴(yán)的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)变逃。
在場的很多家同行公司也紛紛表示各自所在的公司數(shù)據(jù)規(guī)律也是一樣的必逆，那就引起了很熱烈的討論。其實，直到最后名眉，也沒有個什么特別值得大家共同信服的原因粟矿。
存在二手車抵押貸款違約率低于二手車消費貸款違約率這個“果”，人們自然就特別想找到它的“因”璧针。
2003年Google推出了根據(jù)網(wǎng)頁內(nèi)容安插廣告的服務(wù)，根據(jù)直覺渊啰，我們會知道探橱，在一個登山的網(wǎng)站上，投放登山裝備的廣告绘证；在汽車論壇和相關(guān)網(wǎng)站上隧膏，投放汽車和汽車用品的廣告，效果應(yīng)該最好嚷那。
這其實就是用了相關(guān)性的特點胞枕。
但是，根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果魏宽，Google也發(fā)現(xiàn)在一些看起來相關(guān)性并不明顯的內(nèi)容和廣告的搭配腐泻，效果卻非常好。比如：
在碟片租賃和視頻網(wǎng)站上队询，放上零食的廣告派桩；
在咖啡評論和銷售的網(wǎng)站上，放上信用卡和房貸的廣告蚌斩；
在五金工具評論的網(wǎng)站上铆惑，放上快餐的廣告；
這些搭配送膳，如果沒有數(shù)據(jù)統(tǒng)計员魏，我們是根本沒辦法知道的，即使知道了叠聋，也沒辦法從邏輯上推理出有說服力的原因來撕阎。
這就是智能時代的特點，只問有沒有相關(guān)性碌补，不在乎因果關(guān)系闻书。
有了智能時代的思維方式，那么我們在未來該怎么做脑慧，明天接著談魄眉。
