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我们现在发现智能机器人发展很迅猛,但是让机器拥有智能的钥匙其实是大数据,大数据并不是简单的一堆数字,网上所有的东西都可以算作数据。

有了数据再经过系统性的整理,就变成了信息,信息经过简洁抽象的加工,就变成了知识。

比如通过测量星球之间的相对位置和时间,就能够得到数据,通过数据就能得到星球运动的轨迹,这就是信息,通过这些信息总结出的开普勒三定律,这就是知识。

大数据有三个主要特征:体量大、多维度和完备性。智能问题的实质则转变为如何处理数据的问题,机器的智能水平也会随着数据量的增长而增长,所以智能革命的上升趋势是不会变的。

谷歌拍摄街景的汽车,一辆汽车每天生产数据量大概是1TB,也就是1024GB,而一部电影按照1000MB算,也就是说一辆街景汽车每天能够产出1000部电影那么大的数据量。

手机号能够调出你的搜索习惯,通讯信息,然后你的性别、年龄、位置、文化背景这一连串的信息都会被调出来,然后根据大样本的统计,你平时的关注,生活习惯等都会清楚地展现出来。

思维上的转变。

我们一直是单纯的机械思维,要转变为大数据思维,机械思维的本质是确定性和因果关系,如果在两个世纪之前一个人具有机械思维,那么这个人就是顶级的精英。

机械思维被普遍接受的一个大前提是,默认这个世界的所有事物都有规律,而且世界的规律是确定的规律。

牛顿用几个简单的公式,比如力学三定律和万有引力定律,就把宏观物体的运动规律描述清楚了,而焦耳用一个公式就说清楚了能量守恒原理,麦克斯韦用几个公式就描述清楚了电磁的原理。

而如今机械思维方式大多数时候就不太管用了,因为这个世界具有不确定性,比如测不准原理,说的就是像电子这样的基本粒子,如果你要测量它的位置,总会有一定的误差, 因为你测量这个动作本身就对它的位置产生了影响。

大数据的不确定性。

依靠因果关系认识世界的效率非常低,大数据思维则给机械思维做了完美的补充,大数据解决了不确定性的问题,「信息熵」这个概念指出,信息量和不确定性有关。

比如你看一本心理学的书籍,如果你本来就很了解心理学,那你可能很快就能看完这本书,也就是这本书提供了很少的信息量就能消除这本书的不确定性。

但如果你看一本编程的书,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这本书的不确定性,消除不确定性的最好办法就是引入信息。

智能革命会让传统的产业加上大数据变成新产业。

比如弱势球队的崛起,首先通常是一个大老板喜欢这个球队,然后花钱买下球队,然后继续砸重金购入球星和大牌教练,再通过各种广告招揽球迷。

硅谷的一个球队就很特殊,他们的管理层由风险投资人和数据分析师组成,他们不买大牌的球星,反而将对立特别有名的球员都卖掉,然后围绕一个没有名气的球员定球队的战术,这个球队则靠着这个打法逆袭成功,成为那个赛季的冠军。

又比如大数据在医学上的应用,美国一位高中生,设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法,输入了大约760万个病例,对癌细胞的位置预测的准确率高达96%,这比一个资深大夫要强很多,相信不久后医生这个职业会被机器慢慢取代。

大数据带来的麻烦。

比如奸商的精准营销,他们会通过你的反馈记录看出你是个好惹的人还是不好惹的人,如果你特别在乎自己的权益,买到假货就立即维权,商家就会觉得你这个人不好惹,还是给你推送真货比较省心,而如果你对自己的权益不敏感,买到假货也懒得退,那就总会受到给你推送的假货。

再比如美国很多航空公司利用个人隐私发财,当航空公司发现某个人最近必须出行时,而这个人之前又对票价不敏感,那么航空公司就会报给比其他人高的价格,尤其是最近如果只有少数航班的情况下,他们就会坐地起价。

值得注意的是,人工智能还会将贫富差距越拉越大,唯一能做的是争取拥抱智能时代的任何新技术和新工具,努力跟上时代的步伐,才能成为受益的那一小部分人。

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