大数据带来社会变革 人工智能袭来颠覆传统

在讲这个机器智能以前，我们就首先要说说，什么是机器智能？我们都知道1946年人类第一台电子计算机诞生了，名字叫做ENIAC（电子数值积分计算机）诞生。那台计算机其实计算速度只有一秒钟五千次，大概是你的不手机计算速度差不多可能几十万分之一，那么计算机诞生后不久，人类其实就开始考虑，说既然这个计算机计算速度能这么快，它能不能产生一些智能？所以五十年代初的时候，计算机老祖宗阿兰图灵就提出了一个叫图灵测试的概念。什么意思呢？就是说在屏幕后面，我放一台机器放一个人，然后我们谈一个问题，比如说天为什么是蓝色的？计算机给一个，人给一个，给出的答案让我来判断，说哪一个计算机给的？哪个是人给的？如果我判断不出来，哪个答案是计算机给的或者是人给的，已经能够把这两个答案要混淆起来了，我就认为机器和人一样的智能。人类为这个目标做了20年，这20年的发展非常不顺利，到了1970年基本上计算机还做不了任何具有智能的事情。为什么会产生这样的问题呢？或者说这20年研究为什么会走弯路呢？主要是我们完全地按照人的方式去理解机器，没有完全按机器的方式理解人。

Big  data=思维方式

举一个例子，预测美国总统选举结果这么一个例子，比较著名的大家可能听说过盖洛普这样一个预测公司，那么它实际上是用一些传统的抽样的统计方法做一些预测，有时灵，有时不灵。即使正确的时候，基本上误差两到三个百分点，在全国范围预测能准，但是你知道竞选是一个州一个州这么算选票，它不是一人一票制。所以它从来没有做到过美国50个州全部做对的，到了2012年，有一个毛头小伙子，这个人从来以前没有名，也不是什么了不得的科学家，他就做了一件事儿，他就在互联网上比如社交网络上，比如脸书上推特上，地方的报纸上大家的BBS上等等。凡是他能找到信息的地方，他就把信息都搜集起来，然后他做一次2012年美国总统选举结果的预测，50个州，他全部预测对了。

这件事在过去是不敢想象的，从这里头你可以看出当这个数据完备了以后是非常可怕的。大家不知道有没有注意到这个名字大数据Big  data。为什么不叫large  data？其实在英语里，它并不是说一开始随机的选这么一个次Big  data就这么叫了，在英语里这个Big和Large虽然都是大的意思，但是有一个比较细微的差别，Big这个大是相对抽象一点的一个概念。Big  Small大和小是这样子。那Large是体量大，比如我这张桌子很大，我说Large  table。大数据所以更重要用big  data，实际上它是指一种思维方式，一种抽象的概念。它不仅仅是讲着我们数据的体量大，那么既然说到它是一个思维方式，是什么样的思维方式呢？我给大家再举一个例子。

你从中学开始到大学，你的老师就会教你说这个因果逻辑这个关系非常重要，为什么呢？因为没有了这个因果逻辑，我们这个推理就进行不下去了。过去说知其然一定要知其所以然。刚才我们就讲了那个美国总统竞选预测的这件事儿，它实际上就告诉了你一个结果，你问他为什么是这样子？是哪个州的人喜欢某个候选人哪句话吗？不是，他说不出这原因。但是它就给了个结果。这就是现在说先有了结论，然后你可能反过来推这些其中的原因。这是一个完全不同的思维方式。所以叫大数据，是指全新的这么一个思维方式。在2002年到2004年左右的时候，我在一家计算机公司做搜索，那么当时因为数据量变得很大，我们就观察了很多特点，你比如说你搜索了一个关健词，我们就说凤凰卫视大数据，这样一个关健词。用户老不点击第一条结果，老点击第三条结果，这里头就有一个原因，肯定你第一条结果做得不好，第三条结果可能更好。

那么你的思维方式是什么样的？你是否接受说把第一条结果，我直接就搬到第一条去，按我们过去老师教我们的，这个因果关系你是不能这么做的，因为你不能跳过这个推理的过程来做这件事儿，但是大数据的思维告诉你这件事儿是可以做的。但是当我们的脑筋转换成这样的一种思路的时候，我们实际上就是一个开始具有某种大数据的思维，这时候也就是我们在变相的承认，计算机在有一些方面其实比我们因为有数据的作用做的更好，我想说，为什么说大数据这个事这么重要？大数据加上机器智能，它可以把我们以前所有的行业，全部的改造的一遍，或者我换一句话说，就是说所有未来公司，都是某种程度上的大数据公司，我们不妨看两个传统行业的例子。

第一个呢是关于一个意大利一个品牌服装公司的例子，大家知道可能如果你们去一些专卖店，你就会发现它把某一个衣裳，唉，有的放在前面，有的放在后面，这里头可能有一些道理，但是你有说不出什么道理。我和他们这些公司的销售人员做过一些了解，事实上像它们这些大牌的公司，在北京开一家这种专卖店，就是一比一的模型差不多要做三个，才能确定这个店里头的结构怎么布置。哪件衣裳放前头？哪件衣裳放后边更好？即使如此，这完全靠过去营销人员的经验，也很难检测说，到底这样放合适不合适。有些衣裳放前面，它就是卖不出去，没人知道什么原因。那么这家品牌服装，它做了一件很简单的事情。

它就把这个衣裳的背后就是我们放防偷盗墨水那个地方放一个小芯片，如果谁拿了这个衣裳，到试衣间试衣服以后，试衣间再放一个传感器，能记录你什么时候进去的，在那里头试了多长时间这个衣裳，然后它就通过这个数据，就可以提高销售。为什么呢？因为假设哪件衣裳又放在一个显眼的位置，如果大家不拿进试衣间去试，说明它在设计上肯定这个第一眼看上去就一定有什么一些什么问题。但是呢，如果很多衣裳，经常的拿到试衣间里去试，最后没人买，那可能在这个细节上有一些什么需要改进地方，这样它通过这么一件简单的事情，就能提高销售。这是一个非常传统的行业。

再另外的一个故事呢，也是非常得有意思。在一家百货店，雇了一个学统计学的硕士，也不是什么一个非常大的科学家，就是一个学统计学的硕士。百货店每天有很多交易的数据，以前也不知道怎么办，后来就有了这个移动互联网以后，这个百货店就跟这个顾客讲说以前要给你打一张发票，你呢有时候也就扔掉了，有些时候你为了保存发票也麻烦，要不然你给我一个手机号码或给我一个邮箱，我给你发过去，我寄过去，那很多人就这么登记上了，在这个以前，你到百货店买东西，没人知道是谁买的，那么，自从他把这个手机和发表联起以来以后，他就知道哪个人什么时候买了什么东西，然后这个硕士生他就做了些统计，就发现这个怀孕的妇女在不同的阶段买的这个产品它其实有一些共性，这就是从大数据分析得到的。

比如说一开始怀胎的时候要买比较胖的衣裳，然后后来以后要买宝宝服，要买尿裤、奶嘴等等这样，就基本上所有人都是走这么一个过程。然后呢，他就提前给这些客户发优惠券，这样销售就很有针对性，而且效果不错。我不知道大家有多少人，你们在每天用淘宝用微信支付，其实你相信不相信他们的主人，他们的公司可能比你更知道，下一单交易你会发生在哪里。

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