在精讀丨讀完這本書，你將成為控制未來2%（一）中對吳軍博士的《人工智能》進(jìn)行了部分內(nèi)容的解讀握巢，對數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)人工智能進(jìn)行了解讀。在此我們回顧一下：
數(shù)據(jù)：把不確定性世界化作確定性的重要方法松却。采用數(shù)據(jù)獲取暴浦、分析溅话、建模、預(yù)測的模式完成對世界的認(rèn)識(shí)和應(yīng)用歌焦。
大數(shù)據(jù)：對某件事情所產(chǎn)生所能搜集到的全部且相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集飞几，因此具備數(shù)據(jù)量大、多樣性甚至具備及時(shí)性三大特征独撇。
人工智能：具備基本功能語音識(shí)別屑墨、機(jī)器翻譯、自動(dòng)寫作券勺、與人下棋绪钥、自動(dòng)回答人類的問題灿里。其實(shí)這些過程都是將人日常行為不斷細(xì)化后关炼，使用大數(shù)據(jù)將這些問題變?yōu)閿?shù)據(jù)的搜索、抽取匣吊、組合儒拂、編碼輸出過程。
對于世界的認(rèn)識(shí)色鸳，我自己建立了一個(gè)認(rèn)知模型社痛，將世界分為，我命雀、出我之外的客觀世界蒜哀。那么看待世界的方式則變成了，看待我自己吏砂、分析除我之外的世界撵儿，以及如何與我之外的世界進(jìn)行更好的聯(lián)系。
前文關(guān)于大數(shù)據(jù)和人工智能知識(shí)從我們自己的角度去看待這個(gè)問題狐血。那么接下來淀歇，我將從大數(shù)據(jù)人工智能自身的角度和我們與大數(shù)據(jù)人工智能如何進(jìn)行聯(lián)系繼續(xù)精讀《智能時(shí)代》。
3/6：思維的革命
在繼續(xù)精讀前匈织，說兩個(gè)人類常見浪默、常用的推導(dǎo)方法：演繹法和歸納法。
在《智能時(shí)代》中缀匕，吳軍博士提到纳决，在2000多年前的希臘，眾多學(xué)著依據(jù)邏輯推理乡小，構(gòu)建了現(xiàn)在科學(xué)的基礎(chǔ)體系岳链，同時(shí)將人類帶入了機(jī)械思維時(shí)代。
所謂的機(jī)械思維是一種確定性的思維劲件，它人為世界的變化是確定的掸哑、有規(guī)律的约急，而這些規(guī)律可以描述或使用公式，同時(shí)這些規(guī)律能夠廣泛應(yīng)用苗分。它的核心就是把世界確定為一切都有因果關(guān)系厌蔽，但凡有因必然有果。而機(jī)械思維的弊端也顯而易見摔癣，他否認(rèn)了不確定性和不可知奴饮，一旦確定性被打破那么所有立即崩潰。就像《三體》中择浊，三體人向地球發(fā)射了一個(gè)額外的中子戴卜、質(zhì)子什么的，就讓人類幾千年來建立的科學(xué)體系全部停止前進(jìn)琢岩，因?yàn)闊o法將那個(gè)多余的中子投剥、質(zhì)子什么的不確定性變?yōu)榇_定。
隨著時(shí)間發(fā)展担孔，第一次工業(yè)革命江锨，和第二次科技革命，機(jī)械思維發(fā)展到了巔峰糕篇，但是隨著第三次科技革命的開始啄育，人類對世界的觀察和認(rèn)知逐漸加深，機(jī)械思維開始力不從心拌消。
為什么到現(xiàn)在科技在進(jìn)步反而不確定性比一百多年前更多呢挑豌？這恰恰就是科技進(jìn)步的結(jié)果，如果說科技進(jìn)步和不確定性有因果關(guān)系墩崩，他們就像一個(gè)復(fù)利的過程氓英。科技進(jìn)步帶來對世界更深的觀察泰鸡，發(fā)現(xiàn)更多不確定性债蓝，同時(shí)繼續(xù)發(fā)展科技來消除不確定性。這仿佛一個(gè)死循環(huán)盛龄。其實(shí)這個(gè)死循環(huán)很好理解饰迹，不確定性的增加表現(xiàn)在影響事情因素變多，這些影響變量之間的作用以及產(chǎn)生的效果具有不確定性余舶；事情因?yàn)槭盏街T多因素的影響啊鸭，事情發(fā)展到最后與模型計(jì)算的精度具有不確定性。
機(jī)械思維之所以無法適應(yīng)匿值，就是現(xiàn)在很多事情無法用簡單的公式來描述赠制，而且事情因素之間因果關(guān)系難以確定，甚至互為因果。就像《三體》中三體星人的三個(gè)天體的運(yùn)動(dòng)钟些，充滿了不確定性烟号，因此三體星迫切需要占領(lǐng)地球。
第三次科技革命讓人類進(jìn)入了信息化時(shí)代政恍，信息量和信息傳播的速度呈幾何速度爆炸式增長汪拥。這也給我們消除不確定性帶來了契機(jī)。
因此在機(jī)械思維之上篙耗，進(jìn)行了進(jìn)化迫筑，形成了信息論。即不確定性的存在是由于信息的缺失或者不對稱宗弯，只要輸入獲取大量相關(guān)信息就能消除不對稱鸠补。
《智能時(shí)代》中提到了信息熵寇僧，可能只有少部分理工科的人接觸過這個(gè)“熵”的概念到千。對于書中信息上的概念至朗，我自己將其簡化為贪磺，我們現(xiàn)在的狀態(tài)所含有的信息量與我們要確定一個(gè)不確定未知事物所要獲取的信息量之差就是信息熵快压。比如買一個(gè)蘋果要10塊錢（所屬權(quán)不確定性）绎签，我只有2塊錢（確定性）缆毁，所以必須再湊齊八塊錢（信息熵）才能把蘋果變成我的（所屬權(quán)確定性）岛蚤。而不確定性的系統(tǒng)大小決定了信息熵即我們所要獲取信息的大小邑狸。同時(shí)我們獲取信息量的大小能夠?qū)Q定系統(tǒng)的完備性。
對于信息的獲取涤妒，美國數(shù)學(xué)家单雾、信息論的創(chuàng)始人克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)提出了香農(nóng)三大定理，形成了信息論的基礎(chǔ)她紫。得益于三大定律在20世紀(jì)人類的第三輪科技革命在電子信息方面突飛猛進(jìn)硅堆。我們能夠利用電子信息技術(shù)獲取大量信息來消除不確定性，同時(shí)繼續(xù)使用機(jī)械思維贿讹，找尋各種現(xiàn)象的因果關(guān)系同時(shí)生產(chǎn)一系列復(fù)雜的公式渐逃。
無論是機(jī)械思維還是信息論，拋開對待不確定性的處理形式不說民褂，他們的思維模式的共同點(diǎn)是要找到因果關(guān)系茄菊，確定規(guī)律的確定性。然而帶來的電子信息技術(shù)卻引起的思維的第三次革命赊堪，這就是大數(shù)據(jù)思維面殖。
大數(shù)據(jù)思維的基礎(chǔ)其是信息論，但是與信息論不同的時(shí)哭廉，大數(shù)據(jù)思維并不糾結(jié)在找到事情之間的因果聯(lián)系脊僚。而是直接使用統(tǒng)計(jì)將所謂因輸入，得出結(jié)果遵绰，只要是在統(tǒng)計(jì)之內(nèi)能夠滿足要求就按照此法執(zhí)行辽幌。這里我嘗試對大數(shù)據(jù)思維進(jìn)行假設(shè)：
? ? ? ? ?①事物影響因素太多增淹，但不論影響再多同樣的事情會(huì)不斷重復(fù)發(fā)生；
? ? ? ? ?②信息技術(shù)發(fā)展能夠采集到全面事情發(fā)展的數(shù)據(jù)乌企；
基于這兩個(gè)假設(shè)埠通，那么在對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后能夠必然的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間有一種冥冥之中的相關(guān)性，可能無法描述逛犹。而其中的統(tǒng)計(jì)就是為了建立系統(tǒng)的完備性端辱，他的思路參照了窮舉法，在數(shù)據(jù)收集之間不經(jīng)意的完成了各種的類型的分類和統(tǒng)計(jì)虽画。用一句老話來說“林子大了什么鳥都有”∥璞危現(xiàn)在大數(shù)據(jù)就是把林子里面全部的鳥都爪走了，無論這個(gè)林子里面再出什么鳥码撰，只要看一眼就只是是什么鳥渗柿，吃什么食要怎么處理等等。
舉個(gè)我自己在工作中應(yīng)用的例子：
一般碳?xì)浠衔锶紵^程單位質(zhì)量與氧氣的體積比在脖岛，1：2.5之間朵栖。我工作的單位以前沒有這種計(jì)量系統(tǒng)，操作全憑人工經(jīng)驗(yàn)柴梆。在增加了有計(jì)算機(jī)和計(jì)量器具的燃燒閥組后陨溅，我讓操作人員1個(gè)月內(nèi)，憑照他們20多年經(jīng)驗(yàn)調(diào)控燃燒強(qiáng)度绍在，不要管計(jì)量器具门扇，當(dāng)然他調(diào)控的過程全部會(huì)記錄下來（大數(shù)據(jù)采集）。而我自己早以計(jì)算和理論上各種的碳?xì)浠衔锶紵罴驯壤?.2~2.4（機(jī)械思維確定因果關(guān)系）偿渡。1個(gè)月后臼寄，我對計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出來的數(shù)據(jù)是2.3~2.4幾乎與我的計(jì)算相當(dāng)溜宽。
這個(gè)例子如果用大數(shù)據(jù)思維就是吉拳，操作人員憑20多年經(jīng)驗(yàn)操作，計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)分析后得出一個(gè)比例值适揉，操作人員完全可以以后按照這個(gè)值來操作留攒。完全能夠不去找原因?yàn)槭裁匆凑者@個(gè)比例來控制，當(dāng)然從工作角度我需要找到這個(gè)原因涡扼。
4/6：大數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè)變革
大數(shù)據(jù)其實(shí)已經(jīng)開始充斥在我們的生活中稼跳，可能你已經(jīng)感覺到了。舉幾個(gè)例子：手機(jī)APP第一頭條吃沪，在你看過某個(gè)新聞后汤善，會(huì)推送另外一條與此相關(guān)或類似的新聞。淘寶首頁的商品推送會(huì)與你近期瀏覽或購買的商品有關(guān)。豆瓣FM私人頻道會(huì)根據(jù)你喜歡的音樂推送一些風(fēng)格類似的音樂红淡。這些例子舉不勝舉不狮。
在商業(yè)上，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用趨勢就是收集用于信息提供定制化服務(wù)在旱，即收集你的信息摇零，提供你想要的，看起來多美好桶蝎，也很恐怖驻仅，因?yàn)楦杏X上像你在被操控。
那么在企業(yè)的產(chǎn)業(yè)上登渣，依舊遵循著新技術(shù)＋原有產(chǎn)業(yè)＝新產(chǎn)業(yè)的模式噪服，從蒸汽機(jī)、電能胜茧、電子信息技術(shù)包括大數(shù)據(jù)和人工智能都將遵循這個(gè)等式粘优。發(fā)展的必然結(jié)果就是生產(chǎn)力的大幅度提升，產(chǎn)品稀缺將成為過去式呻顽，同質(zhì)化產(chǎn)品不具備競爭力雹顺，只有提供個(gè)性化、定制化廊遍、差異化的服務(wù)才是企業(yè)的出路嬉愧。用戶信息將成為爭奪的主戰(zhàn)場，相信各位能夠經(jīng)常從新聞中看到現(xiàn)在社會(huì)上不少不法分子在交易個(gè)人信息昧碉。
當(dāng)然違犯法律侵害廣大人民群眾切身安全和利益的行為必然受到法律的嚴(yán)厲制裁英染。正規(guī)渠道又如何獲取信息呢揽惹？
我既不是程序員也不是專業(yè)電子信息專業(yè)的出身被饿，但是我還是大膽的猜測一下。我們用手機(jī)搪搏、PC端通過互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系起來狭握，我們自己在互聯(lián)網(wǎng)上，就是以手機(jī)號(hào)疯溺、IP等信息作為識(shí)別代碼论颅。我們每一個(gè)操作、點(diǎn)擊囱嫩、地理位置的移動(dòng)都通過APP恃疯、GPS、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器中墨闲，形成了一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)今妄。這就促使了各種智能穿戴設(shè)備的研發(fā)和上市，就連一個(gè)插座和煮飯的壓力鍋都要搞個(gè)WIFI，難道是真的想廣告所說的一樣盾鳞，在外面能夠控制犬性？其實(shí)是為了收集用戶數(shù)據(jù)。不過說真的普通人能夠做到數(shù)據(jù)采集還真的很少腾仅。
但是有的時(shí)候思路可以轉(zhuǎn)變一下乒裆，我們可以大膽的推測大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式，猴子（數(shù)據(jù)挖掘公司）收集羊（用戶）身上的雞毛（相關(guān)數(shù)據(jù)）賣給牛（數(shù)據(jù)需求方）推励。我們沒有要做猴子從數(shù)據(jù)開始做鹤耍，可以直接做牛，直接買數(shù)據(jù)（正規(guī)取道）用來改善自己的商業(yè)模式利用這些大數(shù)據(jù)消除自身商業(yè)模式的不確定性验辞。因此未來的公司可以不參與到大數(shù)據(jù)和人工智能的開發(fā)中惰蜜，但是一定要有大數(shù)據(jù)專家參與。
未完待續(xù)······
接下來受神，我將繼續(xù)為您精讀《智能時(shí)代》抛猖。
在《精讀丨讀完這本書，你將成為控制未來2%（三）》中將解讀大數(shù)據(jù)對我們個(gè)人生活的影響鼻听、我們將如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)對我們生活的影響财著，同時(shí)我講分享我對完《智能時(shí)代》后的感悟，以及在現(xiàn)實(shí)生活中的一點(diǎn)大數(shù)據(jù)小應(yīng)用思路和案例撑碴。
敬請期待!!
END
文/四季道
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