讀智能時代的所思所想-創(chuàng)新互聯(lián)

這是最好的時代,也是最壞的時代

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  智能時代下最初受益的都是發(fā)展它,使用它的人。而遠離他決絕接受他的人,在很長的時間都將是迷茫的一代。

   智能時代通過當(dāng)下大數(shù)據(jù)盛行以及數(shù)據(jù)成為下一代技術(shù)革命和社會變革的核心動力闡述其核心觀點變智能問題為數(shù)據(jù)問題。

   什么是數(shù)據(jù),在很多人的印象中,數(shù)據(jù)就是數(shù)字,或者必須是有數(shù)字構(gòu)成的,其實不然,數(shù)據(jù)的范疇比數(shù)字大得多。互聯(lián)網(wǎng)上的任何內(nèi)容,比如文字,圖片和視頻都是數(shù)據(jù);醫(yī)院里包括醫(yī)學(xué)影像在內(nèi)的所有檔案都是數(shù)據(jù);公司和工廠里的各種設(shè)計圖紙也是數(shù)據(jù);出土文物上的文字,圖示,甚至他們的尺寸,材料也都是數(shù)據(jù);甚至宇宙在形成過程中也留下了許多數(shù)據(jù),比如宇宙中的基本粒子數(shù)量。

   雖然數(shù)據(jù)本身是客觀存在的,但是他的范疇是隨著文明的進程不斷變化和擴大的。

   早期人類得到的數(shù)據(jù)上是從哪里來的?其中一個重要的來源就是對現(xiàn)象的觀察。從觀察中總結(jié)數(shù)據(jù),是人類和動物的重要區(qū)別。后者雖然有觀察能力卻無法總結(jié)出數(shù)據(jù),但是人類有這個能力。而得到的數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)的能力,是衡量文明發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)之一。

   數(shù)據(jù)的使用流程可以為獲取數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù),建立模型,預(yù)測未知。

   相關(guān)性是使用數(shù)據(jù)的鑰匙。

   數(shù)學(xué)模型是數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的基礎(chǔ)。

   將智能轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)。

   我們對大數(shù)據(jù)重要性的認識不應(yīng)該停留在統(tǒng)計,改進產(chǎn)品和銷售,或者提供決策的支持上,而應(yīng)該看到他(和摩爾定律,數(shù)學(xué)模型一起)導(dǎo)致了機器智能的產(chǎn)生。而機器一旦產(chǎn)生和人類類似的智能豪不夸張的講,決定今后20年經(jīng)濟發(fā)展的是大數(shù)據(jù)和由之而來的智能革命。

  在無法確定因果關(guān)系時,數(shù)據(jù)為我們提供了解決問題的新方法,數(shù)據(jù)所包含的信息可以幫助我們消除不確定性,而數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性在某種程度上可以取代原來的因果關(guān)系。幫助我們得到我們想知道的答案,這便是大數(shù)據(jù)思維的核心。

思維方式?jīng)Q定科學(xué)成就。

  數(shù)據(jù)中所包含的信息可以幫助我們消除不確定性,而數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性在某種程度上可以取代原來的因果關(guān)系,幫助我們得到我們想知道的答案,這便是大數(shù)據(jù)思維的核心。

在未來我們可以看到,大數(shù)據(jù)和機器智能的工具就如同水和電這樣的資源,有專門的公司提供給全社會使用。

  現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+機器智能=新產(chǎn)業(yè)

  大數(shù)據(jù)是解決不確定性的良藥。

  用不確定的眼官方看待世界,再用信息來消除這種不確定性,是大數(shù)據(jù)解決智能為題的核心。

  每一次技術(shù)革命都會圍繞著一個核心技術(shù)展開,這一次是數(shù)據(jù)。

  智能革命會帶來前所未有的不連續(xù)性挑戰(zhàn)。

  機器智能革命的發(fā)生來自大數(shù)據(jù)量的積累達到質(zhì)變的奇點。

  可以說人類將遭遇前所未有的不連續(xù)性,如何在新的時代里生存,跨越底層的不連續(xù)性是前進的第一步。

  我們要打破現(xiàn)有的認知束縛開始跨越思維的不連續(xù)性。

如果我們把資本和機械動作作為大航海時代以來全球近代化的推動力的話,那么數(shù)據(jù)將成為下一次技術(shù) 革命和社會革命的核心動力。

   從因果關(guān)系到強相關(guān)關(guān)系,邏輯推理能力是人類特有的本領(lǐng),給出原因,給出原因,我們能夠通過邏輯推理得到結(jié)果。在過去,我們一直強調(diào)英國關(guān)系,一方面我們是因為我們常常是現(xiàn)有原因;再有結(jié)果,另一方面是因為我們找不出原因,常常是覺得結(jié)果不是非??尚?。比如在過去,,現(xiàn)代醫(yī)學(xué)里新藥的研制,就是典型的利用因果關(guān)系解決問題的例子。

  很多時候,落后于先進的差距,不是購買一些機器或者引進一些技術(shù)就能夠彌補的,落后最可拍的地方是思維方式的落后,西方在近代走在了世界前列,很大程度上考的是思維方式的全面的領(lǐng)先。

機械思維曾經(jīng)是改變了人類工作方式的革命性的方法論,并且在工業(yè)革命和后來全球工業(yè)化的過程中起到了決定性的作用,今天他在很多地方依然指導(dǎo)我們的行動。如果我們能夠找到確定性(或者可預(yù)測性)和因果關(guān)系,這依然是最好的結(jié)果。但是我們今天面臨的復(fù)雜情況,已經(jīng)不是機械時代用幾個定律就能將清楚的了,不確定性或者說難以找到確定性,時今天社會的常態(tài)。在無法確定因果關(guān)系時,數(shù)據(jù)為我們提供了解決問題的新方法,數(shù)據(jù)中所包含的信息,可以幫助我們消除不確定性,而數(shù)之間的相關(guān)性在某種程度上可以取代原來的因果關(guān)系,幫助我得到我們想知道的答案,這邊是大數(shù)據(jù)思維的核心,大數(shù)據(jù)思維和原有的機械思維并非完全對立,他更多的是對后者這的補充。在新的 時代

  一定需要新的方法論,也一定會產(chǎn)生新的方法論。

在未來我們可以看到,大數(shù)據(jù)和機器智能的工具就如同水和電這樣的資源,有專門的公司提供給全社會使用。

  大數(shù)據(jù)思維不是抽象的,而是有一整套的方法讓人們能夠通過數(shù)據(jù)尋找相關(guān)性,最后解決各種各樣的難題。

  技術(shù)改變商業(yè)模式

大戶局的數(shù)據(jù)量大,維度多,數(shù)據(jù)完備等特點,使得他從收集開始,到存儲和處理,再到應(yīng)用,都與過去的數(shù)據(jù)方法有很大的不同。因此,使用好大數(shù)據(jù)也需要在技術(shù)和工程上采用與過去不同的方法。

大數(shù)據(jù)的來源第一個是電腦本身,第二個是傳感器。

  并行計算和實時處理并非增加機器那么簡單。

大數(shù)據(jù)由于體量大,維度多,處理起來計算量巨大。他的使用效率取決于并行計算的水平。

首先任何一個問題總有一部分計算是無法并行的,這類計算占比越大,并行處理的效率越低。其次在于無法保證每個小任務(wù)的計算量是相同的。以及對實行的要求。

  大數(shù)據(jù)將導(dǎo)致我們社會的產(chǎn)業(yè)升級和變遷。不過,如果對比每一次產(chǎn)業(yè)革命前后的變化,你就會發(fā)現(xiàn)其實人類很多的基本需求并沒有變,只是采用了新技術(shù)后,新產(chǎn)業(yè)會取代舊產(chǎn)業(yè)滿足人類的需求。在技術(shù)革命時,固守舊產(chǎn)業(yè)是沒有出路的。

在歷次技術(shù)革命中一個人,一家企業(yè),甚至一個國家,可以選著道路只有兩條:要么加入浪潮,成為前2%的人要么觀望徘徊,被淘汰。

  這是最好的時代,也是最壞的時代。

未來可拍的不是機器替代人,因為機器不知道自己在干什么,但是制造智能機器的人就不同了,他們可能只占人口的補刀2%甚至更少卻在某種程度上控制著世界。

大數(shù)據(jù)導(dǎo)致機器革命的到來,這對未來社會的影響不僅僅存在于經(jīng)濟領(lǐng)域,而是全方位的。盡管總體上這些影響是正面的,從長遠看會使我們未來的社會變得更好;不過,和以往的技術(shù)革命一樣,智能革命也會帶來很多負面影響,特別是在他發(fā)展的初期,而這些影響可能會持續(xù)很久。

  每一次技術(shù)革命,最初受益的都是發(fā)展它,使用它的人。而遠離他決絕接受他的人,在很長的時間都將是迷茫的一代。

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