科普：深扒——這幾年很火的「大數據」

上一期我們分析了一下人工智慧如今的發展現狀，其中提到了一個問題：人工智慧想要發展必須要依靠大數據的支撐，但是很多人對於這個「大數據」不是很了解，今天我們就一起來扒一扒這個「大數據」到底是個什麼東西。

原理

不知道大家是否還記得我們以前推的一期「聊一聊GDPR及數據隱私的問題」這裡面說到的廠商收集我們隱私的行為就是為「大數據」服務的，有興趣的朋友們可以點開看一下。

大數據並不是單單指一堆冷冰冰的數字信息，而是一整套完備的體系。是通過對數據進行收集、存儲、分析、處理從而變現的過程。它的意義不在於掌握龐大的數據信息，而是有意義地進行數據的專業化處理，換句話說就是通過「加工」實現數據的增值。由於處理的數據過於龐大，所以計算任務通常要用到我們常說的「雲計算」來完成。（雲計算：在處理收集而來的這些數據時，因為數據過於龐大，單個計算機無法負擔完成計算任務，從而通過雲技術來把計算任務分擔出去，雲計算是當下非常火的一種資源合理利用的方法）

在我們這個網路時代，網上每時每刻所產生的信息都是海量的，這麼多的信息在科技公司眼裡那可都是一本萬利的買賣！這些數據只要一經轉化其價值必然會蹭蹭往上漲，到那時他們就再也不用操心那每年都在虧空的財務報表了……

虐哭柯潔的阿爾法狗就是通過大數據的支持加上機器學習完成的，也算是人工智慧的一種應用。我們都知道一個圍棋棋盤橫豎19條線，361個交叉點，合法的局面多達10的170次方還得乘2，要想下好圍棋必須得會算，而阿爾法狗牛逼之處就在於「算」這一方面。

理論上來說我們只要把圍棋的這10的170次方還得乘2的合法局面一股腦的全記住，那麼我們在下圍棋時必然會是無往不利的。想一想，我才下了一個子，你丫就已經把如何虐我的一千種方法想好了，那我還能有的玩兒嗎？而阿爾法狗就做到了這一點。

簡單解釋一下：這10的170次方還得乘2的合法局面就是一種「數據」，而阿爾法狗通過「機器學習」的方法對於這些數據進行學習（導入）和存儲再由計算機計算出如何虐我的一千種方法。（機器學習和雲計算並不相同，下一期科普中我會為大家詳細解釋）

局限性

這就是一整套「大數據」的應用流程，好像聽起來很牛逼的樣子，其實它距離科學家們理想中的樣子它還差的遠呢！對於我們普通人而言，它也僅僅只是能夠分析處理一些圍棋、象棋這類規則十分明確的遊戲，一旦遇到十分複雜的人類感情的話它就得懵逼。因為人類的思維時沒有任何規律可循的，也就無法用邏輯去分析，機器學習也就廢了一半。所以說它既能在玩遊戲時虐哭你，同樣也能在聊天時氣哭你，阿爾法狗距離終結者還差著好幾百個施瓦辛格呢……

在人類思維這裡碰壁的科學家們自然不甘就此失敗，既然無法分析那麼我們就繼續收集數據，總有一天能把你那奇怪的想法都收集全。然後各家語音助手都忙著和人類聊天去了……久而久之這些語音助手也就變得越來越聰明，懂的也越來越多了。

起源

關於大數據大家還要知道一個點：大數據可不是專屬於我們這個時代的產物！只是隨著網路技術的日益成熟近年來才逐漸進入了大家的視野而已，其實早在原始社會「大數據」就被應用到了人們的日常生活當中。當然那時候的「大數據」還非常初級，更多的是用來簡單的記錄哪裡的獵物多，然後人們就到哪裡去打獵。

再來說個稍微高級一點的：自古以來商人這一職業對於「大數據」一直是玩的最溜的，在商業發展中對於「大數據」的分析與運用一直就沒停過，商人逐利，「大數據」在逐利這一方面可謂是無往不利，只要你的市場分析做對了，你就能賺錢。那些著名的大企業家對於這一點詮釋的尤為明顯，就像去年熱播的電視劇《那年花開月正圓》中孫儷飾演的周瀅與洋商的合作就是基於「大數據」對於時局的解讀才最終拍板決定的。

關於大數據就先說到這裡，大家有什麼需要補充的歡迎來我們的公眾號「百幕科技乾貨鋪」後台留言哦（暫時沒有開通留言功能，只能麻煩一下了）

圖片素材：互聯網

參考資料：百幕

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