這是最好的時代，也是最壞的時代

智能時代下最初受益的都是發展它，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。

智能時代通過當下大數據盛行以及數據成為下一代技術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據問題。

什麽是數據，在很多人的印象中，數據就是數字，或者必須是有數字構成的，其實不然，數據的範疇比數字大得多。互聯網上的任何內容，比如文字，圖片和視頻都是數據；醫院裏包括醫學影像在內的所有檔案都是數據；公司和工廠裏的各種設計圖紙也是數據；出土文物上的文字，圖示，甚至他們的尺寸，材料也都是數據；甚至宇宙在形成過程中也留下了許多數據，比如宇宙中的基本粒子數量。

雖然數據本身是客觀存在的，但是他的範疇是隨著文明的進程不斷變化和擴大的。

早期人類得到的數據上是從哪裏來的？其中一個重要的來源就是對現象的觀察。從觀察中總結數據，是人類和動物的重要區別。後者雖然有觀察能力卻無法總結出數據，但是人類有這個能力。而得到的數據和使用數據的能力，是衡量文明發展水平的標準之一。

數據的使用流程可以為獲取數據，分析數據，建立模型，預測未知。

相關性是使用數據的鑰匙。

數學模型是數據驅動方法的基礎。

將智能轉化為數據。

我們對大數據重要性的認識不應該停留在統計，改進產品和銷售，或者提供決策的支持上，而應該看到他（和摩爾定律，數學模型一起）導致了機器智能的產生。而機器一旦產生和人類類似的智能豪不誇張的講，決定今後20年經濟發展的是大數據和由之而來的智能革命。

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

思維方式決定科學成就。

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

在未來我們可以看到，大數據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。

現有產業+機器智能=新產業

大數據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，是大數據解決智能為題的核心。

每一次技術革命都會圍繞著一個核心技術展開，這一次是數據。

智能革命會帶來前所未有的不連續性挑戰。

機器智能革命的發生來自大數據量的積累達到質變的奇點。

可以說人類將遭遇前所未有的不連續性，如何在新的時代裏生存，跨越底層的不連續性是前進的第一步。

我們要打破現有的認知束縛開始跨越思維的不連續性。

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，那麽數據將成為下一次技術 革命和社會革命的核心動力。

從因果關系到強相關關系，邏輯推理能力是人類特有的本領，給出原因，給出原因，我們能夠通過邏輯推理得到結果。在過去，我們一直強調英國關系，一方面我們是因為我們常常是現有原因；再有結果，另一方面是因為我們找不出原因，常常是覺得結果不是非常可信。比如在過去，，現代醫學裏新藥的研制，就是典型的利用因果關系解決問題的例子。

很多時候，落後於先進的差距，不是購買一些機器或者引進一些技術就能夠彌補的，落後最可拍的地方是思維方式的落後，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先。

機械思維曾經是改變了人類工作方式的革命性的方法論，並且在工業革命和後來全球工業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我們的行動。如果我們能夠找到確定性（或者可預測性）和因果關系，這依然是最好的結果。但是我們今天面臨的復雜情況，已經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。在無法確定因果關系時，數據為我們提供了解決問題的新方法，數據中所包含的信息，可以幫助我們消除不確定性，而數之間的相關性在某種程度上可以取代原來的因果關系，幫助我得到我們想知道的答案，這邊是大數據思維的核心，大數據思維和原有的機械思維並非完全對立，他更多的是對後者這的補充。在新的 時代

一定需要新的方法論，也一定會產生新的方法論。

在未來我們可以看到，大數據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。

大數據思維不是抽象的，而是有一整套的方法讓人們能夠通過數據尋找相關性，最後解決各種各樣的難題。

技術改變商業模式

大戶局的數據量大，維度多，數據完備等特點，使得他從收集開始，到存儲和處理，再到應用，都與過去的數據方法有很大的不同。因此，使用好大數據也需要在技術和工程上采用與過去不同的方法。

大數據的來源第一個是電腦本身，第二個是傳感器。

並行計算和實時處理並非增加機器那麽簡單。

大數據由於體量大，維度多，處理起來計算量巨大。他的使用效率取決於並行計算的水平。

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

大數據將導致我們社會的產業升級和變遷。不過，如果對比每一次產業革命前後的變化，你就會發現其實人類很多的基本需求並沒有變，只是采用了新技術後，新產業會取代舊產業滿足人類的需求。在技術革命時，固守舊產業是沒有出路的。

在歷次技術革命中一個人，一家企業，甚至一個國家，可以選著道路只有兩條：要麽加入浪潮，成為前2%的人要麽觀望徘徊，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幹什麽，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。

大數據導致機器革命的到來，這對未來社會的影響不僅僅存在於經濟領域，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，和以往的技術革命一樣，智能革命也會帶來很多負面影響，特別是在他發展的初期，而這些影響可能會持續很久。

每一次技術革命，最初受益的都是發展它，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。

讀智能時代的所思所想