騰訊前副總裁、Google科學(xué)家吳軍：大數(shù)據(jù)的未來就像在沙子里淘金

吳軍大數(shù)據(jù) 人工智能大數(shù)據(jù)思維

吳軍 | 2016-05-22 11:57

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】美國(guó)約翰·霍普金斯大學(xué)博士、騰訊前副總裁、Google科學(xué)家、著名自然語言處理和搜索專家吳軍，日前在復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院的一次公開演講中表示，大數(shù)據(jù)就像在一堆沙子里面淘金。當(dāng)你利用到相較于今日一萬倍的數(shù)據(jù)時(shí)，量變到質(zhì)變的躍升就很可能產(chǎn)生。從這個(gè)意義上來講，未來所有的公司，都可...

騰訊前副總裁、Google科學(xué)家吳軍：大數(shù)據(jù)的未來就像在沙子里淘金

美國(guó)約翰·霍普金斯大學(xué)博士、騰訊前副總裁、Google科學(xué)家、著名自然語言處理和搜索專家吳軍，日前在復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院的一次公開演講中，對(duì)當(dāng)下大熱的人工智能和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，做出了自己的分析和展望。

怎樣的大數(shù)據(jù)才意味著突破

在過去幾年，我們這個(gè)世界上的數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度，相當(dāng)于之前5年、10年的50倍。

大數(shù)據(jù)為什么在這個(gè)點(diǎn)上爆發(fā)?主要原因是，摩爾定律使得存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量空前擴(kuò)張。與此同時(shí)，類似RFID那樣的傳感器技術(shù)也得到了質(zhì)的提升。于是，就出現(xiàn)了這樣的例子———

當(dāng)某著名服飾品牌把RFID的芯片放在衣服上，如果你覺得一件衣服挺好看，拿到試衣間試，試完了卻沒買，芯片依然能記錄下你試穿了多長(zhǎng)時(shí)間。由此，他們就會(huì)去研究，到底是什么問題，讓你沒有選擇他們的產(chǎn)品。至于你試都不試，他們則認(rèn)為這很可能是店鋪陳列擺放的問題。

基于由上述這些數(shù)據(jù)收集而產(chǎn)生的質(zhì)量管理和服務(wù)改進(jìn)，這家店的銷售額在過去10年里漲了5倍，非常可觀。

另外一個(gè)例子，如今也非常有名了。美國(guó)第二大連鎖百貨TARGET將大數(shù)據(jù)運(yùn)用于營(yíng)銷。某天有一位父親特別生氣，到店里來投訴。他說我的女兒只有14歲，可是你們給她推送母嬰廣告。結(jié)果過了一個(gè)星期，經(jīng)理打電話回訪這個(gè)父親，這位父親表達(dá)了歉意：上次是我態(tài)度不好，我的女兒是懷孕了。

事實(shí)就是這樣：如果你總是在淘寶上買生活用品，你們家什么時(shí)候需要買手紙了，馬云可能比你的家人知道得還早。

隨著上面的例子越來越多，有人開始認(rèn)為，我們現(xiàn)在正處在人類歷史上的又一個(gè)節(jié)點(diǎn)：機(jī)器的智能有可能在我們這個(gè)時(shí)代超過人的智能。

這種推理是怎么來的呢?

持上述觀點(diǎn)的人認(rèn)為：由于計(jì)算機(jī)的速度會(huì)不斷增加，而人的能力發(fā)展基本上是平行的，所以未來某個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，機(jī)器智能極有可能超過人的智能。

換言之，大數(shù)據(jù)就像在一堆沙子里面淘金。當(dāng)你利用到相較于今日一萬倍的數(shù)據(jù)時(shí)，量變到質(zhì)變的躍升就很可能產(chǎn)生。從這個(gè)意義上來講，未來所有的公司，都可能是要使用大數(shù)據(jù)的公司。

真正的受益者不會(huì)超過2%

制造智能機(jī)器的人，有可能通過機(jī)器控制其他人。比方說，經(jīng)常去京東、淘寶買東西，實(shí)際上就是被他們控制;天天用微信，某種程度上就被騰訊控制。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多商業(yè)模式也會(huì)變。比如，過去有一個(gè)“吉利模式”，買一個(gè)刀架送一個(gè)刀片。然后吉利靠消費(fèi)者后期的耗材消費(fèi)掙錢?？扇缃?，一個(gè)冰箱品牌做了這么一件事。它內(nèi)置于冰箱的芯片可以獲知你家有多少牛奶、多少雞蛋。當(dāng)這些東西沒了，它就會(huì)通知給你送來。

未來世界里的大數(shù)據(jù)思維，將細(xì)到每一個(gè)人、每一個(gè)商品、每一筆交易，逐漸影響我們的生活，改變整個(gè)生態(tài)鏈。與此同時(shí)，技術(shù)的發(fā)展也不可能人為地停止下來。

但很遺憾的是，在任何一次重大的技術(shù)革命中，一開始受益的都是2%的人。

正如蒸汽機(jī)的發(fā)明，第一波受益的，是發(fā)明家、工廠主，這是18世紀(jì)晚期的事。但連英國(guó)維多利亞女王迎來她特別榮耀的時(shí)代，都是19世紀(jì)中期的事了。美國(guó)工業(yè)革命，受益的是愛迪生。如今特斯拉也掙了很多錢，受益的是支持他們的GP摩根以及各種關(guān)聯(lián)制造商。

老百姓什么時(shí)候開始受益呢?是不是過兩年，其余98%的人就能受益了呢?不是，可能要經(jīng)過兩代人，半個(gè)世紀(jì)后，才能有98%的人受益。

美國(guó)IT革命，從摩爾定律的發(fā)明到今年正好是51年，很多人還沒有受益。美國(guó)和中國(guó)很幸運(yùn)，踏準(zhǔn)了信息革命的節(jié)奏。但在我們的周圍，南美洲、整個(gè)阿拉伯地區(qū)、東歐地區(qū)，甚至南歐，對(duì)IT革命的貢獻(xiàn)幾乎為零。你們要關(guān)注這些，更要堅(jiān)守住這2%的位置。

學(xué)習(xí)是一輩子的事

前一陣谷歌的AlphaGo非?；?，于是有人問，AlphaGo的學(xué)習(xí)速度太驚人了，和以前的學(xué)習(xí)方法相比，未來年輕人的學(xué)習(xí)，是否只剩下思維模式上的突破?

后來我一個(gè)同事，他的孩子在學(xué)下棋，他就說那我們?nèi)グ袮lphaGo這個(gè)程序打開，看看它到底怎么下的，讓孩子學(xué)學(xué)。結(jié)果打開一看，發(fā)現(xiàn)根本沒法模仿，里面就是一個(gè)很簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型，然后一堆亂七八糟的數(shù)字。所以，機(jī)器產(chǎn)生智能和人產(chǎn)生智慧完全是兩回事。但我想講兩點(diǎn)———

第一，機(jī)器最擅長(zhǎng)的工作還是重復(fù)性。AlphaGo差不多有50個(gè)左右的版本，有時(shí)候一天就下好幾千盤棋。但人類最重要的一個(gè)能力是創(chuàng)造力。在我們祖先活下來的地方，比如走出非洲那會(huì)兒，除了生存，還有樂器、創(chuàng)造性和想象力。

第二，比學(xué)習(xí)方法、思維模式更重要的，其實(shí)是終身學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)是一輩子的事，這點(diǎn)最重要。我原來周圍有一些人比我的學(xué)業(yè)能力要強(qiáng)一些，但他們一旦拿到博士，就把書本一扔，從此不再學(xué)習(xí)，慢慢他們的知識(shí)就老化了。而我雖然不是一個(gè)有很好學(xué)習(xí)方法的人，卻是一個(gè)能夠不斷學(xué)習(xí)的人。

正如你和你的父輩要掌握的技能早已不同，如今，說任何一個(gè)專業(yè)如何好、如何壞都失之簡(jiǎn)單?，F(xiàn)在來講，已經(jīng)很難有專業(yè)比人的壽命要短，因此，你要做好在不遠(yuǎn)的未來換專業(yè)的準(zhǔn)備。也許你的專業(yè)會(huì)過時(shí)，但你利用最先進(jìn)的技術(shù)，比如計(jì)算機(jī)，來學(xué)習(xí)和提升自己這件事，永遠(yuǎn)不會(huì)過時(shí)。

來源：上海觀察

收藏分享

聲明：數(shù)據(jù)猿尊重媒體行業(yè)規(guī)范，相關(guān)內(nèi)容都會(huì)注明來源與作者；轉(zhuǎn)載我們?cè)瓌?chuàng)內(nèi)容時(shí)，也請(qǐng)務(wù)必注明“來源：數(shù)據(jù)猿”與作者名稱，否則將會(huì)受到數(shù)據(jù)猿追責(zé)。