读智能时代的所思所想

    这是最好的时代，也是最坏的时代    

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    智能时代下最初受益的都是发展它，使用它的人。而远离他决绝接受他的人，在很长的时间都将是迷茫的一代。

     智能时代通过当下大数据盛行以及数据成为下一代技术革命和社会变革的核心动力阐述其核心观点变智能问题为数据问题。    

     什么是数据，在很多人的印象中，数据就是数字，或者必须是有数字构成的，其实不然，数据的范畴比数字大得多。互联网上的任何内容，比如文字，图片和视频都是数据；医院里包括医学影像在内的所有档案都是数据；公司和工厂里的各种设计图纸也是数据；出土文物上的文字，图示，甚至他们的尺寸，材料也都是数据；甚至宇宙在形成过程中也留下了许多数据，比如宇宙中的基本粒子数量。

     虽然数据本身是客观存在的，但是他的范畴是随着文明的进程不断变化和扩大的。

     早期人类得到的数据上是从哪里来的？其中一个重要的来源就是对现象的观察。从观察中总结数据，是人类和动物的重要区别。后者虽然有观察能力却无法总结出数据，但是人类有这个能力。而得到的数据和使用数据的能力，是衡量文明发展水平的标准之一。

     数据的使用流程可以为获取数据，分析数据，建立模型，预测未知。

     相关性是使用数据的钥匙。

     数学模型是数据驱动方法的基础。

     将智能转化为数据。

     我们对大数据重要性的认识不应该停留在统计，改进产品和销售，或者提供决策的支持上，而应该看到他（和摩尔定律，数学模型一起）导致了机器智能的产生。而机器一旦产生和人类类似的智能豪不夸张的讲，决定今后20年经济发展的是大数据和由之而来的智能革命。

    在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系。帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据思维的核心。

思维方式决定科学成就。

    数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据思维的核心。

在未来我们可以看到，大数据和机器智能的工具就如同水和电这样的资源，有专门的公司提供给全社会使用。

    现有产业+机器智能=新产业

    大数据是解决不确定性的良药。

    用不确定的眼官方看待世界，再用信息来消除这种不确定性，是大数据解决智能为题的核心。

    每一次技术革命都会围绕着一个核心技术展开，这一次是数据。

    智能革命会带来前所未有的不连续性挑战。

    机器智能革命的发生来自大数据量的积累达到质变的奇点。

    可以说人类将遭遇前所未有的不连续性，如何在新的时代里生存，跨越底层的不连续性是前进的第一步。

    我们要打破现有的认知束缚开始跨越思维的不连续性。

如果我们把资本和机械动作作为大航海时代以来全球近代化的推动力的话，那么数据将成为下一次技术 革命和社会革命的核心动力。

    从因果关系到强相关关系，逻辑推理能力是人类特有的本领，给出原因，给出原因，我们能够通过逻辑推理得到结果。在过去，我们一直强调英国关系，一方面我们是因为我们常常是现有原因；再有结果，另一方面是因为我们找不出原因，常常是觉得结果不是非常可信。比如在过去，，现代医学里新药的研制，就是典型的利用因果关系解决问题的例子。

    很多时候，落后于先进的差距，不是购买一些机器或者引进一些技术就能够弥补的，落后最可拍的地方是思维方式的落后，西方在近代走在了世界前列，很大程度上考的是思维方式的全面的领先。

机械思维曾经是改变了人类工作方式的革命性的方法论，并且在工业革命和后来全球工业化的过程中起到了决定性的作用，今天他在很多地方依然指导我们的行动。如果我们能够找到确定性（或者可预测性）和因果关系，这依然是最好的结果。但是我们今天面临的复杂情况，已经不是机械时代用几个定律就能将清楚的了，不确定性或者说难以找到确定性，时今天社会的常态。在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息，可以帮助我们消除不确定性，而数之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我得到我们想知道的答案，这边是大数据思维的核心，大数据思维和原有的机械思维并非完全对立，他更多的是对后者这的补充。在新的 时代

    一定需要新的方法论，也一定会产生新的方法论。

在未来我们可以看到，大数据和机器智能的工具就如同水和电这样的资源，有专门的公司提供给全社会使用。

    大数据思维不是抽象的，而是有一整套的方法让人们能够通过数据寻找相关性，最后解决各种各样的难题。

    技术改变商业模式

大户局的数据量大，维度多，数据完备等特点，使得他从收集开始，到存储和处理，再到应用，都与过去的数据方法有很大的不同。因此，使用好大数据也需要在技术和工程上采用与过去不同的方法。

大数据的来源第一个是电脑本身，第二个是传感器。

    并行计算和实时处理并非增加机器那么简单。

大数据由于体量大，维度多，处理起来计算量巨大。他的使用效率取决于并行计算的水平。

首先任何一个问题总有一部分计算是无法并行的，这类计算占比越大，并行处理的效率越低。其次在于无法保证每个小任务的计算量是相同的。以及对实行的要求。

    大数据将导致我们社会的产业升级和变迁。不过，如果对比每一次产业革命前后的变化，你就会发现其实人类很多的基本需求并没有变，只是采用了新技术后，新产业会取代旧产业满足人类的需求。在技术革命时，固守旧产业是没有出路的。

在历次技术革命中一个人，一家企业，甚至一个国家，可以选着道路只有两条：要么加入浪潮，成为前2%的人要么观望徘徊，被淘汰。

   这是最好的时代，也是最坏的时代。

未来可拍的不是机器替代人，因为机器不知道自己在干什么，但是制造智能机器的人就不同了，他们可能只占人口的补刀2%甚至更少却在某种程度上控制着世界。

大数据导致机器革命的到来，这对未来社会的影响不仅仅存在于经济领域，而是全方位的。尽管总体上这些影响是正面的，从长远看会使我们未来的社会变得更好；不过，和以往的技术革命一样，智能革命也会带来很多负面影响，特别是在他发展的初期，而这些影响可能会持续很久。

   每一次技术革命，最初受益的都是发展它，使用它的人。而远离他决绝接受他的人，在很长的时间都将是迷茫的一代。