我們現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)智能機(jī)器人發(fā)展很迅猛，但是讓機(jī)器擁有智能的鑰匙其實(shí)是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)并不是簡單的一堆數(shù)字，網(wǎng)上所有的東西都可以算作數(shù)據(jù)。

 

　　有了數(shù)據(jù)再經(jīng)過系統(tǒng)性的整理，就變成了信息，信息經(jīng)過簡潔抽象的加工，就變成了知識(shí)。

　　比如通過測(cè)量星球之間的相對(duì)位置和時(shí)間，就能夠得到數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)就能得到星球運(yùn)動(dòng)的軌跡，這就是信息，通過這些信息總結(jié)出的開普勒三定律，這就是知識(shí)。

 

　　大數(shù)據(jù)有三個(gè)主要特征：體量大、多維度和完備性。智能問題的實(shí)質(zhì)則轉(zhuǎn)變?yōu)槿绾翁幚頂?shù)據(jù)的問題，機(jī)器的智能水平也會(huì)隨著數(shù)據(jù)量的增長而增長，所以智能革命的上升趨勢(shì)是不會(huì)變的。

 

　　谷歌拍攝街景的汽車，一輛汽車每天生產(chǎn)數(shù)據(jù)量大概是1TB，也就是1024GB，而一部電影按照1000MB算，也就是說一輛街景汽車每天能夠產(chǎn)出1000部電影那么大的數(shù)據(jù)量。

 

　　手機(jī)號(hào)能夠調(diào)出你的搜索習(xí)慣，通訊信息，然后你的性別、年齡、位置、文化背景這一連串的信息都會(huì)被調(diào)出來，然后根據(jù)大樣本的統(tǒng)計(jì)，你平時(shí)的關(guān)注，生活習(xí)慣等都會(huì)清楚地展現(xiàn)出來。

 

　　思維上的轉(zhuǎn)變。

 

　　我們一直是單純的機(jī)械思維，要轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)思維，機(jī)械思維的本質(zhì)是確定性和因果關(guān)系，如果在兩個(gè)世紀(jì)之前一個(gè)人具有機(jī)械思維，那么這個(gè)人就是頂級(jí)的精英。

 

　　機(jī)械思維被普遍接受的一個(gè)大前提是，默認(rèn)這個(gè)世界的所有事物都有規(guī)律，而且世界的規(guī)律是確定的規(guī)律。

 

　　牛頓用幾個(gè)簡單的公式，比如力學(xué)三定律和萬有引力定律，就把宏觀物體的運(yùn)動(dòng)規(guī)律描述清楚了，而焦耳用一個(gè)公式就說清楚了能量守恒原理，麥克斯韋用幾個(gè)公式就描述清楚了電磁的原理。

 

　　而如今機(jī)械思維方式大多數(shù)時(shí)候就不太管用了，因?yàn)檫@個(gè)世界具有不確定性，比如測(cè)不準(zhǔn)原理，說的就是像電子這樣的基本粒子，如果你要測(cè)量它的位置，總會(huì)有一定的誤差，因?yàn)槟銣y(cè)量這個(gè)動(dòng)作本身就對(duì)它的位置產(chǎn)生了影響。

 

　　大數(shù)據(jù)的不確定性。

 

　　依靠因果關(guān)系認(rèn)識(shí)世界的效率非常低，大數(shù)據(jù)思維則給機(jī)械思維做了完美的補(bǔ)充，大數(shù)據(jù)解決了不確定性的問題，「信息熵」這個(gè)概念指出，信息量和不確定性有關(guān)。

 

　　比如你看一本心理學(xué)的書籍，如果你本來就很了解心理學(xué)，那你可能很快就能看完這本書，也就是這本書提供了很少的信息量就能消除這本書的不確定性。

 

　　但如果你看一本編程的書，而你又是小白，那么可能需要一字不落看完才能理解，需要大量的信息才能消除這本書的不確定性，消除不確定性的最好辦法就是引入信息。

 

　　智能革命會(huì)讓傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)加上大數(shù)據(jù)變成新產(chǎn)業(yè)。

 

　　比如弱勢(shì)球隊(duì)的崛起，首先通常是一個(gè)大老板喜歡這個(gè)球隊(duì)，然后花錢買下球隊(duì)，然后繼續(xù)砸重金購入球星和大牌教練，再通過各種廣告招攬球迷。

 

　　硅谷的一個(gè)球隊(duì)就很特殊，他們的管理層由風(fēng)險(xiǎn)投資人和數(shù)據(jù)分析師組成，他們不買大牌的球星，反而將對(duì)立特別有名的球員都賣掉，然后圍繞一個(gè)沒有名氣的球員定球隊(duì)的戰(zhàn)術(shù)，這個(gè)球隊(duì)則靠著這個(gè)打法逆襲成功，成為那個(gè)賽季的冠軍。

 

　　又比如大數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用，美國一位高中生，設(shè)計(jì)了一種確定乳腺癌癌細(xì)胞位置的算法，輸入了大約760萬個(gè)病例，對(duì)癌細(xì)胞的位置預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率高達(dá)96%，這比一個(gè)資深大夫要強(qiáng)很多，相信不久后醫(yī)生這個(gè)職業(yè)會(huì)被機(jī)器慢慢取代。

 

　　大數(shù)據(jù)帶來的麻煩。

 

　　比如奸商的精準(zhǔn)營銷，他們會(huì)通過你的反饋記錄看出你是個(gè)好惹的人還是不好惹的人，如果你特別在乎自己的權(quán)益，買到假貨就立即維權(quán)，商家就會(huì)覺得你這個(gè)人不好惹，還是給你推送真貨比較省心，而如果你對(duì)自己的權(quán)益不敏感，買到假貨也懶得退，那就總會(huì)受到給你推送的假貨。

 

　　再比如美國很多航空公司利用個(gè)人隱私發(fā)財(cái)，當(dāng)航空公司發(fā)現(xiàn)某個(gè)人最近必須出行時(shí)，而這個(gè)人之前又對(duì)票價(jià)不敏感，那么航空公司就會(huì)報(bào)給比其他人高的價(jià)格，尤其是最近如果只有少數(shù)航班的情況下，他們就會(huì)坐地起價(jià)。

 

　　值得注意的是，人工智能還會(huì)將貧富差距越拉越大，唯一能做的是爭取擁抱智能時(shí)代的任何新技術(shù)和新工具，努力跟上時(shí)代的步伐，才能成為受益的那一小部分人。        文章轉(zhuǎn)載自快資訊，版權(quán)歸原作者所有，如作者或來源機(jī)構(gòu)不同意本站轉(zhuǎn)載采用，請(qǐng)通知我們，我們將第一時(shí)間刪除內(nèi)容。