怎么存活于大数据和人工智能结合的时代_光环大数据培训
大数据使一个新时代应运而生_光环大数据培训
大数据使一个新时代应运而生_光环大数据培训在“大数据”趋势的驱动下，企业具有更大规模的收集和处理数据的能力，越来越广泛的信息加速了各行各业决策的速率和准确率。
而大数据的“大”，已成为存储业界目前所面临的严峻挑战。
据IDC预测，到2015年，大数据技术和服务市场将从2010年的32亿美元增长到169亿美元，年复合增长率（CAGR）达到39.4%，几乎是整个信息和通信技术市场年复合增长率的七倍。
快速的数据流转，动态的数据体系，以及越来越多样化的数据类型，面对如此海量的数据规模，尽管业界的专业人士不断的推崇“大数据”，但其所带来的复杂程度和处理难度，使得企业不得不去重新考虑存储基础架构的问题。
随着企业不断寻求通过各种方法创新并为客户构建更好的解决方案，他们面临的一个最大挑战是，如何使真正对社会具有深远意义以及可持续影响力的创新解决方案实现商业化。
据 IDC 调查，到2014年，绝大部分数据将是非结构化数据。
因此，在数据大爆炸或大数据的背景下，我们需要具备发挥非结构化数据巨大潜力的能力，以便生成新的可持续业务、从现有资产获取经济价值并提高用户生产效率。
大数据洞察，基础架构先行大数据数量庞大，格式多样化。
大量数据和信息由家庭和办公场所的各种设备生成。
它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业带来严峻的数据管理问题。
IDC认为传统的基础架构不能满足大数据需求和挑战。
支持大数据部署的架构必须可以动态调整，并具备以下主要特性：按需提供的容量和可扩展性，使基础架构能够在必要时根据容量和性能扩展或缩减规模。
维持“始终在线”的环境以及防止计划外停机的故障恢复能力。
内置数据管理，并且能够在每个处理阶段以及每个后处理常规运行阶段管理数据保护、监管达标、处置和同化。
针对大数据的容量需求，存储虚拟化是目前为止提高容量效率最重要最有效的解决方案，它为缺乏这些能力的现有存储系统拓展了自动分层和精简配置等存储效率的工具。
大数据与AI深度融合,进入智能社会时代_光环大数据培训
大数据与AI深度融合,进入智能社会时代_光环大数据培训大数据与AI深度融合,进入智能社会时代什么是人工智能人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。
首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等；其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动，例如可以听懂语音的音箱等；第三是认知智能，机器能够像人一样思考，主动采取行动，例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。
什么是大数据大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。
大数据与人工智能相辅相成大数据的积累为人工智能发展提供燃料。
IDC、希捷科技曾发布了《数据时代2025》白皮书。
报告显示，到2025年全球数据总量将达到163ZB。
这意味着，2025年数据总量将比2016全球产生的数据总量增长10倍多。
其中属于数据分析的数据总量相比2016年将增加50倍，达到5.2ZB（十万亿亿字节）；属于认知系统的度学习的方法训练计算机视觉技术提供了丰厚的数据土壤。
大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。
以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。
数据处理技术推进运算能力提升。
人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。
从大数据时代来到人工智能时代的发展变化_光环大数据培训
从大数据时代来到人工智能时代的发展变化_光环大数据培训光环大数据培训机构，我们现在这个时代确实是已经从大数据时代，移到人工智能时代。
为什么这样讲呢？实际上这和大数据本身的内涵关联性比较强，为什么说关联性比较强呢？我们知道大数据本身的规模特别地大，越来越大，从原来的EB级现在正在往ZB级发展，数据本身在不停地增加，我们叫数据泛滥。
这个数据泛滥，比如和零售有关有很多数据，再早一点是科学的数据，不管哪种数据都是和网络关联的，个人自媒体出来以后网络数据又非常多。
但这些数据以前大家都把它叫做大数据，最近有一个讲法，大数据不是规模大，而是垃圾多的数据叫大数据，利用率低的数据。
比如视频数据，另外网络的个人数据，真正被利用的比例还是很低的，大数据本身的概念越来越大，但这个数据大了以后到底怎么使用怎么发展，最近一段时间大家都深入讨论，比如说数据是不是越大越好，是不是什么东西都一定要一个数据？回答是No。
最近有一个非常好的案例，AlphaGo 下围棋，以前是需要使用人类下围棋的数据，同时自己尝试了三千万局的数据，最近的AlphaGo Zero不需要人类对弈数据了，自己会生产数据。
现在我们就可以提问，什么样的情况不需要外部数据，自己生产数据就够了？我和有些专家讨论，觉得什么样的AI系统不需要外部数据就可以战胜人，实际上就是满足三个条件：1.集合是封闭的，不管你是状态集还是什么集，你的集合是封闭的，我们知道围棋集合是封闭的。
2.规则是完备的。
也就是说下棋什么地方能下，什么地方不能下，这个规则完全完备的，不能随便更改。
3.约束是有限的，也就是说你在约束条件下，不可以递规，因为有了递规之后往下推延就停不下来，而有限的时候就能停下来。
满足这三个条件，不需要外部数据，系统自己产生数据就够了。
所以可以想见，今后有很多的情况你去判断这个人和机器最后谁能赢，满足这三个条件机器一定赢，不管德扑、围棋，类似的情况很多了。
是不是所有的情况都是这样？当然不是。
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。
人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。
光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。
完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。
完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。
光环大数据培训_怎么利用人工智能改变当下
光环大数据培训_怎么利用人工智能改变当下光环大数据作为国内知名的大数据培训的机构，聘请一流名师面对面授课、课程更新迭代速度快、与学员签订就业协议，保障学员快速、高效的学习，毕业后找到满意的高薪工作！一场AlphaGo大战李世石的世纪之战把人工智能重新推向了巅峰。
而事实上，这样的盛况在历史上已经出现过几次了。
“人工智能自1943年诞生之日起，一直起起伏伏，每隔10~15年，就会有一个重要的事件出现，随后引发一阵热潮”，北京大学数学学院信息科学系教授林作铨在被问到人工智能是否有元年、奇点的问题时这么回答。
作为一个在人工智能领域已经做了30年研究的资深专家，林作铨的观点可能会打击一部分的信心，然而这就是事实。
就他所做的研究，以及看到的业内理论层面的研究，这些年可以说并没有实质性的突破，今天所谈的深度学习方法及算法几十年前就在用，所不同的也仅是如今的计算力（硬件层）远超过去，所以今天可以训练围棋，上一个阶段还只是国际象棋。
以上算是业界对通用人工智能或者强人工智能当下及未来的判断，要实现这个确实很难。
但这并不妨碍人工智能去逐步地改变我们的生活、工作方式。
就像大规模机器学习专家王益在日前由百分点集团与北京大学携手举办的“2016百分点数据与价值国际论坛”上所表达的，每个人对于人工智能的定义都不相同，论通用人工智能，现在的技术水平确实还差的很远，不过如果细化到每一个细分领域，人工智能其实已经为我们带来了很多变化。
超越人还遥遥无期多想想怎么利用人工智能改变当下吧liOyADBFYxTxA_600大规模机器学习专家王益比如AlphaGo，再比如人工智能现在已经取代了很多人的工作。
十五年前，我们找资料要到图书馆，但是现在我们都用谷歌、百度搜索，图书管理员很多已经被搜索引擎弄下岗了；十五年前，我们买衣服去动物园服批发市场，去各种专卖店，我们进去之后会有服装售货员，上来帮我们推荐什么样的衣服合适，今天也已经有很多下岗了，淘宝的推荐系统，已经取代了服装售货员；原来我们要去贷款，要到银行去，我说贷款五千块钱会被人踢出来的，还他的利息不够他那个专员跟我聊半个小时，现在我们在网络上P2P贷款，人工智能可能帮助任何一个只要贷50块钱的贷款者，找到有五毛钱利息就愿意去投资的投资者，所以银行业现在面临着互联网金融极大的冲击。
光环大数据人工智能培训_人工智能以及我们的未来
光环大数据人工智能培训_人工智能以及我们的未来光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！把自己想象成在一辆未来的自动驾驶汽车的乘客。
这辆汽车与你以一种近乎于人类的方式进行交流，不靠它的导航系统，就能读懂你的目的地。
并且了解你对音乐，车内温度和灯光的喜好，这些调整也无需按动任何按钮。
两种截然不同的技术革命正在推动这种技术走向未来：虚拟现实是可计划的，可控制的和可预测的;与之强烈对比的是，人工智能完全不是这些。
真正的人工智能像生物一样推理和思考，它会演变和适应周围环境。
其技术的提高依赖于认识虚拟现实和人工智能的区别，理解人工智能融入用户生活的方式。
我们的日常交流更多的在视觉环境下，我们越来越依靠增强的数字技术交流和通过使用社交平台、互动视频、游戏、会议、训练等分享的信息。
这些视觉的要素促使我们学习，生意的往来，发展我们的社会关系。
然而，这些视觉环境全依赖人工输入和管理。
人类设置好参数，建立好对每个视觉环境的控制。
这种帮助我们网上交流和虚拟现实生活的智能软件和计算机技术就是AI-虚拟现实技术。
这种技术在解决现实世界难题时很有用，但它“不自觉”，能力和运行也有限。
所以，虚拟现实在学习和抽象思考是它的短板方面。
对于一种智能生物来说，想成功的自觉和自适应，其结构基础必须深深建立在生活和周围环境的信号上。
通过这种方式，我和我的同事John Carbone发明了机器蟑螂，它的分布智能系统和章鱼的分布系统类似。
三个神经元代表大脑中的“腿”，还有一个中央调节器，帮助这家伙自主生活，适应变化的环境和保持自剩像动物本能会饿来说，这家伙会寻找灯光补充能量，灯光同时也会发出危险和伤害信息。
他们为夜间而生，同时设计成认识到在灯光下太多的时间会使他们更容易受到捕食者的伤害-由另一个机器人发出的红外灯光模拟。
结果表明，他们必须学会解决怎样平衡竞争生物。
深度学习和大数据结合的红利还能持续多久_光环大数据人工智能培训
深度学习和大数据结合的红利还能持续多久_光环大数据人工智能培训这轮 AI 热潮的很大一个特点就是底层技术方面在打通，虽然说过去对通用人工智能大家曾经有过很高的期望，但一直没有落地。
这次，深度学习给大家带来了很多机会，使得我们在底层技术方面有了越来越多的共性。
然而深度学习并不是万能的，那么它的局限性在哪里？当遇到天花板时又该如何呢？4月8日，在 ADL 第78期“深度学习：从算法到应用”的 Panel 环节，四位顶级 AI 学术大牛同台纵论驱动这一轮 AI 浪潮的底层技术，主题为“深度学习和大数据结合的红利还能持续多久”。
1从左到右分别是：山世光、颜水成、李航、俞凯四位分别是：中科院计算所研究员、博导，中科视拓创始人、董事长兼 CTO 山世光360副总裁、首席科学家颜水成华为诺亚方舟实验室主任李航上海交通大学研究院、思必驰创始人兼首席科学家俞凯于 2017 年 4 月 7-9 日举办的中国计算机学会学科前沿讲习班（CCF Advanced Disciplines Lectures，简称 ADL）第 78 期，是由 CCF 和 KDD China联合主办的高端学术及技术系列性品牌活动。
底层技术在打通，声、图、文领域相互借鉴山世光：今天的三位大咖里，俞凯老师做语音识别，颜水成老师主攻视觉方向，而李航老师则在自然语言的理解处理领域非常资深，而且在更加广泛的人工智能上问题上也有研究，包含了声、图、文三个领域。
我们今天讨论的题目就是“深度学习和大数据的红利在 AI 领域还能持续多久”，既然不同研究领域的人都坐到一起了，那我们就先讲讲这个大家互相跨界的情况。
为什么这么说呢？因为我个人觉得这一轮AI热潮很大的一个特点就是底层技术方面在打通。
虽然过去我们对通用的人工智能曾经有过很高的期望，但是实际上一直没有落地，但是如今深度学习给大家带来了很多的机会，而且底层的技术有了越来越多的共性，比如说卷积神经网络不仅在语音里面有用，在自然语言处理里面也有应用，所以我想请三位从这个视角谈一下，这一轮AI在通用技术方面有什么样的进展？俞凯：稍微纠正一下，大家不要以为我是做语音识别的，我一定要说这句话，为什么？我所做的事情其实是口语对话系统，包括语音识别、语音合成等大家可以想得到的东西。
人工智能时代 人工智能应成为促进教育进化的良药_光环大数据培训
人工智能时代人工智能应成为促进教育进化的良药_光环大数据培训要加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
由于技术门槛高，且难以通过短时间学习掌握，具备专业知识及实践经验的技术大牛是企业争抢的目标，更出现高薪难求的状况。
人工智能作为国际竞争的新焦点与经济发展的新引擎，正在对越来越多的行业产生冲击。
在教育领域，伴随着人工智能所蓄积力量的释放，人们不可避免地会问，教育本质会不会改变？学校是否会消失？教师是否会被机器人替代？这些问题体现了人们面对人工智能的危机意识以及危机意识背后的焦虑。
而危机意识的出现，往往会是引发变革的前奏，笔者认为，之于教育行业而言，当前最急需的是转换思维方式，化危机为契机，认真思考更为关键的问题，什么才是真正的教育？什么样的学校永远不会消失？什么样的教师才具有不可替代性？在教育发展史上，技术一直是一个不可忽视的因素，当前以人工智能为代表的新技术井喷式发展，正在引导教育从封闭走向开放，在开放中进一步打破了权威对知识的垄断，加速了知识的老化，并在加速形成迅速膨胀的全球性知识库。
但是我们看到无论外在的技术如何发展，教育有三点根本特质不曾改变，即教育是一项心灵事业，教育是一种情感体验，教育是一种智慧成长，既有心灵的相遇、相伴与相生，又有情感的交流、碰撞与激扬，还有思维的引发、提升与创新。
当将人工智能作为一面镜子来审视教育时，我们会发现，关爱心灵，塑造品质，提升思维，促进成长，才是教育的本质，是教育这座大厦最为依赖的坚实基础。
当然，在谨慎乐观的同时，还需要保持一颗变革之心，我们必须认识到，作为教育核心的学习这一要素正在被新技术深度改变：技术改变了人类活动的时空结构，改变了人们的学习方式；技术提供了丰富的信息表征形式，改变了学习者的认知方式；技术改变了学习资源的分布形态与对其拥有关系，改变了参与者之间的教育关系；技术提供了行为主体的智能代理功能，改变了学习的系统生态。
掌握AI在大数据领域的前沿应用_光环大数据培训
掌握AI在大数据领域的前沿应用_光环大数据培训近日，全球技术学习技术大会首次在京举行，阿里巴巴数据技术及产品部资深算法专家杨红霞(鸿侠)作为特邀嘉宾出席并发表主题演讲。
鸿侠从什么是数据新能源说起，接着介绍了阿里目前比较成功的两款数据产品，一个是是自动化标签生产，另外一个是大规模分布式知识图谱，以及在此之上的一些重要应用。
最后是她对机器学习和人工智能技术对数据新能源产业中有效落地的一些建议和期望。
下面是基于鸿侠现场演讲内容摘要：如果大家对阿里巴巴的新闻比较关注，最近可能会频繁听到阿里巴巴谈到“五新”这个词，“五新”中的其中一个概念是新能源。
其实新能源就是大数据本身。
技术、数据和算法三个方面结合在一起，才可以把数据真正用起来。
大家都知道，Google的数据量很大，但是它的数据源本身其实比较单一。
以Google search，Google map等为主导。
再来看看Facebook，它更多的是社交行为数据，缺少出行数据、浏览器数据、或者类似优酷的视听数据。
但是，对于阿里来说，上述的这些数据我们都有。
我们面临的极大挑战是：怎么样有效的把这些全域数据融合在一起。
首先我们需要把数据有效地收集起来。
把数据有效地收集、存储起来之后，接着要做的就是怎么通过算法把这些数据打通，并且真正有效、智能地把这些数据提炼出来。
这是阿里的一个生态体系图。
最底层是阿里云，这是我们的一个计算存储框架。
上面是阿里妈妈，阿里妈妈是负责整个阿里巴巴计算广告的一个部门，再上面是菜鸟、支付宝和蚂蚁金服。
然后是与电商业务相关的，像淘宝网、天猫、聚划算等等，或者是跟文娱相关的，优酷土豆，还有像阿里旅行，口碑之类的业态。
阿里巴巴数据中台要做的事情是什么呢举一个最简单的例子，之前有一个比较火的电视剧《三生三世》。
《三生三世》火热上映的时候，与之相关的商品元素，比如饮食或者穿戴之类的商品，也会瞬间在淘宝网上火爆起来。
那么如果我提前就知道某一类人群是《三生三世》的粉丝，我就可以在淘宝网上做非常高效的、准确的定位推广。
光环大数据培训告诉你大数据时代供应链如何应用大数据_光环大数据培训
光环大数据培训告诉你大数据时代供应链如何应用大数据_光环大数据培训大数据可能被破坏或中断，但供应链管理不在其中之列。
这不是说供应链没有改变。
人们如何收集和分析数据，改变了供应链的沟通方式。
事实上，供应链发生了巨大变化，咨询机构德勤公司发布了一份报告，取消了线性链，声称技术中断导致了“数字供应网络的兴起”。
除了这些转变，供应链管理人员已经适应了不同的工作。
就像Excel改变了供应链报告的方式，大数据平台允许专业人员专注于大项目，而不是死记硬背的任务。
工作任务和对象的变化并不表明供应链管理的变化。
相反，随着大数据的兴起，供应链管理（因为一直存在）的重要性上升。
随着世界连通性的增长，零售，制造，以及物流公司都需要一个能够适应变化的管理者。
供应链管理者起到重要作用不是因为他们可以执行的任务，而是大数据仅仅实现的愿景：提高效率，降低风险和改善客户服务。
AdamMussomeli就是一位供应链管理者。
不同的链，相似的转变“我们发现，在今天的供应链世界中，有许多使用案例，我们现在大约追踪400个左右。
”Adam Mussomeli说，“但是有六个主要的分类，供应链的行业人士正试图做，或在某种程度上跨越任何行业。
”Mussomel表示，第一个分类是可见性，也就是物流可见性，以便能够跟踪和知道物品何时进入，以及产品何时离开工厂。
然而，同样重要的是多层次可见性，而供应链管理者能够在其供应商的工厂或其他地方看到这个问题，并能够立即解决。
“第二个分类是获得更好的需求和供应同步。
”他补充说，“人们所生产的产品希望是市场需要的，但事实证明市场没有。
”或者，许多高管将推动项目接收产品和销售点数据，可能帮助他们调整生产以更好地满足需求。
第三个分类，管理人员正在寻求优化他们使用的履行渠道，消费者和物流数据实现的任务。
基于这些数据，供应链管理者可以调整特定产品的运输类型，取货地点或销售点。
例如，水果的销售和运输策略就与电器产品不同。
人工智能的应用边界_光环大数据培训
人工智能的应用边界_光环大数据培训人工智能分为几个层面，首先是基础层，要有大数据云计算，因为你数据量大的话，要放到云端去处理，大数据、云计算、GPU/FPGA等硬件加速、新形态神经网络芯片等计算能力提供商。
在技术层就是做机器学习、深度学习、增强学习等各种算法。
应用层就是各种各样的各方面的应用，智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用。
讲讲到底什么是大数据，每天听别人讲数据的重要性，什么叫大数据？从数据定义上来讲，如果说它是用传统统计的方法处理结构化的数据量再大也不是大数据，大数据的概念应该是说它的来源是多元，它的结构是异构，是非结构化的数据，它整个数据量不仅仅是大，而且是杂乱无章，按照信息论来说，熵大，信息量非常大，这才是大数据。
大数据里面最重要的是相关性和因果性，很多人包括一些科学家，有些匪夷所思，非常模糊的对于大数据挖掘相关性的神奇能力的表述，这是不对的，仅仅挖掘出相关性不够，还要分析因果性，A推出B或者B推出A，或者AB互相推出。
你仅仅利用数据分析计算出他们之间是相关的，他们之间有某种模糊的不确定的联系是不够的。
比如说A和B，你可以挖掘出来A 和B具有某种相关性，这是不够的。
这种隐约的暧昧的相关性在关键的交易场景中，你是无法用它来做参考的。
我需要在股票交易当中获利，仅仅相关性是无法用股票交易算法做套利的。
在做人工智能数据分析计算里面有很多种算法，我想说的是在很多种算法里面有的算法是在特定领域里面有用的，我先说一下算法，我的背景是计算理论逻辑的背景，我非常强调对于任何一个行业技术，从逻辑和理论根源的角度去分析挖掘里面的痛点。
如果说你用机器学习或者神经元网络，你能不能计算出归纳偏置，也就是bias,如果不能够就意味着你的算法是无法获知确定性的黑盒子算法，虽然你的算法有用但是你没有办法证明你的算法是正确的，只有贝叶斯统计才是能够计算出归纳偏置的。
科学的判断标准是什么，贝叶斯里面还有另外一种分层贝叶斯，现在流行的深度学习是神经元网络里面分成多层，贝叶斯网络也可以属于多层，而且因为贝叶斯网络能够用来挖掘数据背后隐含的关系，那么贝叶斯网络可以做出一些深度学习做不了的事情。
未来是在云端用 AI 处理大数据_光环大数据培训
未来是在云端用 AI 处理大数据_光环大数据培训在过去两年公司在各行各业推动互联网 +，看到了一大批数字经济的发展成果，其中包括交通、医疗、电信诈骗和邮政等各领域。
他同时认为，过去我们谈的都是互联网 + 服务产业，但如今要再下沉到制造业。
他还以三一集团与通威股份为例，展示了互联网如何发行传统制造业。
马化腾还提到了联想董事长杨无庆的观点，即未来是设备加云、加 AI。
“大家在讨论说，未来的趋势是云，还是人工智能，还是大数据。
我说都可以整合在一块儿，未来就是在云端用人工智能处理大数据，一句话把四个词全部涵盖起来了。
”而在其中，腾讯要有所为有所不为，最重要的还是提供一个底层的基础能力，比如说像云计算、大数据、物联网这些技术。
640以下是马化腾演讲全文：今天非常荣幸能够邀请到朱从玖副省长、张建星副社长、徐愈局长，以及郑新立会长，以及李岩益副秘书长，徐焕明副主任等领导来到今天的中国互联网 + 数字经济峰会。
也感谢各位的来宾和媒体朋友、合作伙伴，能够今天亲临会场。
今天是第三届的互联网 + 峰会，大家留意到没有，今年的互联网 + 加了一个“数字经济”。
可以说，腾讯从 2013 年就开始积极倡导互联网 + 这个概念。
非常荣幸在 2015 年《政府工作报告》里面，互联网 + 被列入国家的行动计划。
过去的两年，腾讯继续积极地推动互联网 + 在各行各业的应用。
今年大会的一大特点就是，我们来到了浙江、来到杭州。
大家知道浙江是一个制造大省，而且正如朱从玖副省长提到的，去年 G20 的 20 国集团峰会正是在这个场地举行的，并发布了《G20 数字经济发展与合作倡议》。
所以今天我们把峰会的主会场设在了杭州。
而且，也非常荣幸地邀请到了许多传统行业赫赫有名的企业家，参加我们的峰会，畅谈互联网 + 传统行业的最新变化。
今天，我们也非常荣幸能请到浙江著名企业娃哈哈董事长宗庆后先生、联想集团董事长杨元庆先生来到现场。
我们还有幸的邀请到周其仁教授，还有花了五六年时间撰写了《腾讯传》的吴晓波老师。
大数据支撑“AI+”加速落地_光环大数据培训
大数据支撑“AI+”加速落地_光环大数据培训政府、行业以及大众对大数据的认知有了更进一步提升，但是大数据的应用落地及价值体现还是处在初级阶段，大数据如何促进创新创业，带来新的经济增量，如何推动传统行业转型升级，如何实现商业价值在2017年将会受到更多关注，尤其是以大数据为基石的人工智能应用将会驱动着“AI+”的发展。
数据新能源价值拓展从互联网到传统行业马云在10月份云栖大会上首次提到“五新”的趋势，分别是新零售、新金融、新制造、新技术和新能源。
而数据正是代表的新能源，过去的发展是基于石油和煤，未来的发展是基于新的能源，那就是数据，数据是人类第一次自己创造了能源，而且数据越用越值钱。
数据作为物理世界在虚拟空间的客观映射，人、事、物都在被数据化，人与人、物与物、人与物之间瞬间就会产生大量的数据，数据成为新经济的生产要素，如同工业时代的钢铁、石油。
数据新能源只有在使用中才能不断体现和衍生出价值，2016年我们看到大数据实践从互联网行业拓展到越来越多的传统行业、政府部门的实践。
1、政府部门着力推动大数据相关政策法规、机构及产业发展自2015年9月国务院发布《关于促进大数据发展的行动纲要》，十八届五中全会公报提出要实施“国家大数据战略”之后，大数据相关地方和行业政策法规依次出台。
2016年1月15日，贵州省通过了《贵州省大数据发展应用促进条例》，这是中国首部大数据地方法规，将大数据产业纳入法治轨道，以立法引领和推动大数据产业蓬勃发展。
截止2016年底，全国已有30多个地方政府部门出台了大数据相关的政策文件，10多个地方政府专门设置了大数据管理部门，统筹推进大数据发展。
目前全国已建或拟建的大数据产业园区超过10个。
这些大数据产业主要分布在北京、上海等比较发达的地区，并已形成了较完备的产业链，产业规模也在不断扩大，为相关企业向大数据产业迅速转型奠定了良好基础。
政府行业的信息化和数据化水平参差不齐，但作为国家大数据行动纲要的重要目标之一——政府和公共数据资源的开放共享是目前重要方向，将会大幅提升政府治理创新能力和决策水平，也有助于利用社会力量实现协同治理的目标。
大数据培训公司 光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护
大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。
光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！随着企业对数据信息的挖掘和利用能力的不断提升，大数据的商业价值逐渐显现，更加受到了互联网公司的重视，互联网公司相继成立了负责数据业务的部门，专司对数据信息的收集、使用或交换工作。
然而，海量数据集合而成的“大数据”带来的不仅仅是机遇，往往也会伴随着较大的安全风险问题。
信息的非法获取、泄露及交易扰乱了社会秩序和经济秩序，干扰了人们的正常工作、学习和生活，也给大数据产业的健康有序发展造成了阻碍。
由于大数据的特性，传统的物理保护模式已经难以应对数据信息的非法获取、泄露和交易；同时，由于数据信息的权属存在争议、主体多元化等原因，导致法律边界较难界定，用户维权难等现实问题，笔者认为，这就需要我们从社会、法律、技术等多个层面对大数据进行研究，进而进行调整、保护和规范。
一、数据保护须先行互联网和大数据产业持续健康发展的前提，是必须保护好相关权利人(下称“数据信息权利人”)的合法权利，这样才能确保数据的稳定和质量。
同时，数据信息往往涉及到广大自然人、法人及其他组织的个人隐私和商业秘密，如果只顾商业价值而不保护数据信息权利人的权益及数据的安全，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。
数据的利用和保护存在一定的冲突：对数据权利人权益保障的越充分，对数据的使用和交换的限制就会越大。
如何平衡和协调二者之间的关系是现阶段比较重要的问题，笔者认为，在数据的使用和交换过程中，应当遵循先保护，再合理利用及共享发展的原则，尽可能平衡和兼顾促进发展与保障权益。
在权利人的权利和数据使用人的利益相冲突时，先保护“在先”权利人的合法权益不受侵害，通过对数据信息的获取、使用和共享给予一定的限制，并对相关行业和产业进行积极引导，为数据保护及使用提供法律和制度保障。
算法、大数据、人工智能结合会怎样_光环大数据培训
算法、大数据、人工智能结合会怎样_光环大数据培训数据、算法加人工智能，以更好地实现产学研结合AI科技评论注意到，此次研讨会不仅邀请到执教于斯坦福大学、芝加哥大学、北京大学、上海财经大学等多所国内外知名高校的知名学者，还汇聚了多名业界领军人物，大家共聚一堂，回顾历史上重要的算法，展示自己的研究成果，分析当前的产业热点，探讨在当前形势下，如何将算法与大数据、人工智能等结合起来进行研究，以更好地实现产学研结合。
会议首日，上海财经大学交叉科学研究院院长葛冬冬教授以「数据驱动的优化决策实践」为主题进行演讲。
葛冬冬教授在本次演讲中首先描述了大数据时代我们所面临的挑战，他也细致分析了当今学术界与工业界的结合较之以往有何区别。
「目前可以将实际中决策问题转化为数学模型，并用高效的优化算法求解。
」他说道，「运筹学正迎来黄金时代。
」而在葛冬冬教授的演讲结束之后，MOSEK的创始人ErlingAndersen发表了题为SolvingConicOptimizationProblemUsingMOSEK的报告，他与参会者们分享了MOSEK的开发经验，他们是如何应对挑战、解决问题的。
作为一家创立20年、在世界范围内树立标杆地位的顶尖优化算法软件公司，MOSEK目前已经实现了欧洲的全覆盖，为世界一流高校、研究院所和顶尖金融机构提供服务。
在短暂的茶歇之后，迎来了此次研讨会的特邀嘉宾——滴滴出行副总裁、滴滴研究院副院长叶杰平。
他发表主题为BigDatainDidiChuxing的精彩演讲，详细介绍了大数据、人工智能技术在滴滴平台的应用。
滴滴自2015年就成立了机器学习研究院，后升级为滴滴研究院。
滴滴研究院将大数据、机器学习、云计算结合起来，构建了云端的人工智能交通引擎，滴滴大脑。
滴滴大脑能实时学习城市交通出行规律，了解交通工具和道路情况，做出最优的决策（路径规划、供需匹配、智能调度等）。
不仅整体地最大化城市的交通效率，也尽可能地优化每个人的出行体验。
光环大数据培训：发展人工智能与大数据已成为时代趋势
光环大数据培训：发展人工智能与大数据已成为时代趋势光环大数据培训了解到，发展人工智能与大数据要重视大众的刚性需求，如健康、出行、安全领域，不能只做‘维生素’，要努力做不可替代的‘抗生素’”。
中国工程院院士、曙光公司董事长李国杰在日前举行的2017年中科曙光智能峰会上发表演讲。
此次峰会吸引了来自政府、学界和企业届的千余名代表，人工智能2.0时代中国所面临的机遇和挑战成为峰会核心议题。
李国杰院士表示，未来10到15年对经济贡献最大的是包括大数据和人工智能在内的信息技术融入各个产业的新产品、提供个性化产品和服务的新业态、产业链跨界融合的新模式。
目前大数据的存储分析和机器学习能力已成为新的基础设施需求，计算机能力的高低将决定人工智能产业和智能服务的水平。
中国工程院原常务副院长、院士潘云鹤在峰会上指出，信息环境的巨变、社会需求的爆发以及人工智能的基础和目标的巨变，促使人工智能迈向新一代。
他认为，人工智能的目标不再局限于追求用计算机模拟人的智能，正拓展为人机融合增强系统、群智系统、复杂智能系统，很多对人工智能传统的担忧，可以在这种新目标和新理念的实施下化解。
潘云鹤还指出人工智能2.0的新特征：大数据上的深度学习和自我博弈进化技术等新兴技术将形成大数据智能;基于网络的群体智能已经萌芽;人机一体化技术导向混合智能;跨媒体推理已经兴起;无人系统迅速发展。
“我们高兴地看到，中国很多声势显赫企业，都纷纷在国家规划的指导下，制定本区域、本单位的新一代AI发展规划，准备摩拳擦掌，大干一番。
所以我们相信，中国的人工智能技术与产业的快速发展期正在不可阻挡地到来。
”中科曙光总裁历军表示，人工智能的发展契合了当下技术进步、社会发展的需求，作为信息技术未来发展的重点方向，人工智能不仅能充分满足个体差异化的个性需求，同时有着更为广泛的应用场景，未来它甚至会超越人对社会的理解，达到实现预测未来的效果。
但历军也指出，中国在人工智能的技术和产业发展当中，仍有不足。
光环大数据_人工智能培训_从大数据到人工智能 我们还有多远要走
光环大数据_人工智能培训_从大数据到人工智能我们还有多远要走光环大数据人工智能培训机构认为，开始，从政府到企业，从分析机构到业界专家，几乎所有的企业和个人都将目光锁定到了人工智能上。
如果说2016年是人工智能的新纪元，人们对于人工智能的探讨还是基于概念的探讨和前景的展望上，那么2017年则是人工智能如何落地的关键一年。
从广义上讲，人工智能的应用已经非常广泛，各大新闻客户端会根据你的阅读兴趣推送相关新闻、各大电商平台会根据你的购买习惯推送相关商品、几乎所有你浏览的网页所呈现的广告都与你的历史搜索相关……这些都可以称得上是人工智能。
而且，与过去60年人工智能的发展主要集中在实验室里不同，新一轮的人工智能已经在诸多应用场景中发挥威力，应该说，新一轮的人工智能浪潮才刚刚开始。
从云计算到大数据，人工智能已经具备了相对坚实的基础。
其中，大数据称得上是人工智能赖以开展的生产资料，而云计算则是人工智能发展的生产工具。
不过，从当下人工智能的发展现状看，大部分的人工智能还停留在大数据分析阶段，距离真正的人工智能还有一定的距离。
人工智能正在告别新一轮概念炒作如果说60年前人工智能概念的提出，多少有些科幻的成份，那么，今天人工智能概念的再次火热却带有强烈的现实意义。
从谷歌AlphaGo在围棋领域战胜人类选手后，人工智能开启了新一轮的发展热潮。
与以往人工智能凭借强大的算法（穷举）战胜人类不同，在围棋领域，人工智能展现出了机器学习的能力。
于是，2016年被业界称为人工智能的新纪元，几乎所有的IT互联网企业，以及那些还在推动互联网+、数字化转型的传统企业，也开始寻求借助人工智能实现自身的转型升级，以人工智能为代表的新技术正在成为新的生产力。
不过，在2016年，企业对于人工智能的关注依旧停留在概念层面，也就是说，企业很清楚人工智能领域可能蕴含的机会，以及人工智能的应用给传统产业可能带来的冲击。
但如何推动人工智能的落地，将这些设想变成现实依旧是一个难题。
光环大数据培训_人工智能时代云和大数据到底有多重要
光环大数据培训_人工智能时代云和大数据到底有多重要光环大数据培训认为，大数据时代已经来临，只有掌握前沿技术，才能立于不败之地！光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。
人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。
要知道，在几十年前，这种超前的技术是不受认可的，教授相关课程的学校也是寥寥无几。
究其原因，主要就是数据的积累和应用。
高容量存储设备丰富了数据量的留存，随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。
分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。
具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。
更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。
微软全球执行副总裁陆奇曾指出，如果大数据被充分利用，全球企业将额外获得1.6万亿美元的数字红利。
当然，前提是要对海量信息进行分析，无论是深度学习还是神经网络，最终都要转换为产品或服务惠及用户。
数字经济、分享经济、工业 4.0...背后都少不了大数据和云计算的支持。
不过，要想在人工智能时代分一杯羹，绝非易事。
AI的基础是大数据，这些资源通常掌握在巨头手中，这也是为什么你会看到，这个领域的头条总是被微软、谷歌、IBM、苹果、亚马逊、Facebook这些公司抢去。
在国内，BAT、京东这样的企业同样拥有足够的用户基础，并且已经开展了应用。
如何更好地利用人工智能和大数据
如何更好地利用人工智能和大数据目前，人工智能（AI）和大数据已经成为广泛关注的话题，也是各个领域的热门技术。
人工智能和大数据之间的相互作用可以帮助我们优化业务、提高生产效率、创新思维和解决复杂问题。
对于企业而言，最好的方法是将人工智能和大数据不断地结合起来以发现经营中的机遇和发掘更多的价值。
历史数据有可能成为估算因素。
但是，如果你能够结合新的数据分析方法，不仅可以验证自己的想法，还可以找到新的业务机会。
因此，人工智能和大数据可以帮助你增加收益和优化运营。
我想分享一些如何更好地利用人工智能和大数据的想法。
1.提高数据访问能力要从大数据中找到有价值的信息，首先需要能够对数据进行高效访问和处理。
对于大型企业来说，数据访问可能是个瓶颈，需要使用新的解决方案，如无服务器计算、缓存等等。
要保持良好的数据访问能力，你需要实现以下：1）高级分析功能。
如在批处理过程中实施统计和机器学习算法。
2）强大的深度学习和自然语言处理功能。
3）一个方便的开发环境。
这个环境越连贯越好，这样能提高组织内和外部团队的协作。
2.重视数据质量在利用人工智能和大数据时，最容易被忽略的是数据的质量，因此数据分析师需要花费大量的时间和精力对数据质量进行评估和管理。
数据质量不仅要考虑数据的完整性、正确性、准确性等方面，还要考虑数据的可靠性和数据来源的可信度。
3.甄别数据数据垃圾是大数据时代的一个显著问题。
这就需要数据分析人员具有辨别这些数据的能力。
这意味着人工智能技术必须足够智能，以便自动识别和处理垃圾数据。
如果能够自动排除一些假数据，那么就可以充分利用时间和资源来分析和研究那些更有价值的数据。
这有助于提高分析的效率。
4.整合不同的数据更新在使用数据时，数据会跨越不同的系统和应用程序。
因此，必须确保能够整合数据更新才能最大限度地利用数据价值。
为了实现这一目标，可以采用以下几种方法：1）采用新技术这样，可以获得更细粒度的数据，并使操作更加顺畅。
人工智能技术与大数据的结合方法
人工智能技术与大数据的结合方法一、人工智能技术与大数据的结合意义随着科技的迅猛发展，人工智能技术和大数据已经成为当今社会中备受关注的热门话题。
这两者各自有着巨大的潜力，然而，当它们结合在一起时，所产生的效果将是非常惊人的。
人工智能技术借助于大数据，可以更好地理解和分析海量的复杂信息，并从中获取有价值的洞察力和决策支持。
本文将深入探讨人工智能技术与大数据结合方法及其应用。
二、数据收集与清洗要实现人工智能技术与大数据的结合，首先需要进行有效的数据收集和清洗。
对于任何一个领域来说，高质量、完整、准确、可靠的原始数据是构建人工智能系统和进行深度学习任务所必需的基础。
因此，在开始使用这些技术之前必须建立一个完善且可靠的数据流水线。
收集原始数据可能需要获取各种类型的信息源，例如网络、传感器等等。
同时，在进行数据收集过程中要注意保护用户隐私，并遵循相关法规和政策。
一旦数据被收集，接下来就需要对其进行清洗。
数据清洗包括去除重复、缺失、错误的数据，并根据需求对数据进行转换和标准化。
高质量的数据是确保人工智能技术能够高效工作的基础。
三、数据存储与处理一旦原始数据被收集并清洗完毕，接下来就需要考虑如何存储和处理这些海量的大数据。
传统的关系型数据库常常无法满足大规模的数据存储和处理需求，因此，分布式数据库系统如Hadoop和Spark等成为了理想的选择。
Hadoop是一个开源生态系统，能够以容错方式处理大规模的结构化和非结构化数据。
它通过分布在不同节点上的计算资源将大规模任务划分成小块并进行并行处理。
Spark则是一个处理大规模数据集的通用计算引擎，通过内存计算架构提供了快速而可靠的大规模数据分析环境。
四、机器学习与深度学习算法将人工智能技术应用于大数据中最主要的方法之一是使用机器学习和深度学习算法。
这些算法可以从大量输入数据中自动学习并提取出有价值的信息和知识。
机器学习算法通过训练数据集来识别和预测模式、进行分类和回归分析等任务。
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怎么存活于大数据和人工智能结合的时代_光环大数据培训数字化革命如火如荼。
它会怎样改变我们的世界？我们产生的数据量每年都会翻番。
用另一种说法：2016年我们产生的数据量和人类直至2015年的整段历史的数据量相同。
每一分钟，我们都会制造出几十万次的谷歌搜索和脸谱网帖文。
这些数据中包含的信息能揭示我们的思考方式和感受方式。
不久后，我们周遭的事物——甚至可能包括我们的衣服——也会和互联网相连。
根据预测，10年之后，全球会有1 500亿只联网的测量传感器，比地球上的人类总数还要多20倍。
接着，每过12小时，数据总量就会翻番。
许多公司早已试图将这些大数据转化成大财富。
所有一切都将变得智慧化，我们不仅会有智能电话，还会有智能房屋、智能工厂和智能城市。
我们是不是应该预期这些发展会促成智能国家和更智能的星球？人工智能领域确实正在取得激动人心的进展。
尤其是人工智能对数据分析自动化的贡献。
人工智能如今不是一行行写代码，而是能够学习知识，从而不断发展自身。
近期，谷歌公司的DeepMind算法教会自己在49款雅达利公司的游戏中获胜。
算法如今几乎像人类一样能辨识出手写语言和模式，甚至比人类更出色地完成某些任务。
算法能够描述出照片和视频的内容。
如今，有70%的金融交易是由算法完成的；部分新闻内容是自动生成的。
所有这些都有激进的经济后果：未来10到20年之内，现今的工作中大约有一半会受到算法的威胁。
当今的全球500强公司中，有40%的公司会在10年内消失。
可以预料，超级电脑不久就会在几乎所有领域超越人类能力——大约2020到2060年之间。
专家开始敲响警钟。
特斯拉汽车公司的埃隆•马斯克、微软的比尔•盖茨和苹果公司共同创立人斯蒂夫•沃兹尼亚克等技术预言家纷纷发出警告，超级智能对于人类来说是个严重的威胁，或许比核武器更加危险。
这是不是杞人忧天呢？有一件事很清楚：我们组织经济和社会的方式会彻底改变。
我们正在经历二战结束以来最大规模的变化；在生产自动化和自动驾驶汽车问世之后，社会的自动化就是下一个目标。
社会处于十字路口，社会自动化有望带来更多机遇，也可能带来相当多的风险。
假如我们做出错误的决定，就可能会威胁到人类历史上最了不起的成就。
20世纪40年代，美国数学家诺伯特•维纳创立了控制论。
根据他的说法，系统的行为可以由合适的反馈方式来控制。
不久后，一些研究者设想按照这条基本原理来控制经济和社会，但那时还无法获得必要的技术。
目前，新加坡被视为用数据控制社会的完美榜样。
最初是想用一个程序来保护新加坡免于恐怖袭击，结果却影响了经济政策、移民政策、房地产市场和学校课程。
在西方国家，消费者面临越来越频繁的信用核查，有些网上商店还试验了“个性化定价”。
越来越显而易见的是，我们所有人都处在制度性监视之下。
2015年，英国情报机关的“因果警察”（Karma Police）程序内幕公之于众，报道表明每个英国人的互联网使用情况都受到了全面的筛查。
是不是“老大哥”在如今变成了现实？程式化的社会和公民一切在一开始都显得相当无害。
搜索引擎与推荐平台开始向我们提供关于产品和服务的个性化建议。
这些信息是基于之前的搜索、购买、旅行和社交互动中收集到的个人数据和元数据而得出的。
尽管根据官方的说法，用户的身份受到保护，但实际上能相当容易地推断出用户的身份。
今时今日，算法相当清楚地知道我们做了什么事，我们在想些什么，我们有什么感受——可能比我们的朋友和家人更加清楚，甚至比我们自己还清楚。
所提供的建议往往正好合适，做出的决定感觉就像是自己做出来的一样。
实际上，我们以这种方式受到更加成功的远程控制。
它们对我们了解得更多，我们选择的自由程度随之降低，愈加可能是被其他人预先决定好的。
但这种情况不会停下来。
一些软件平台正在向着“诱导计算”进发。
在未来，这些软件平台使用精密复杂的操纵技术，将引导我们历经整个行为过程，可能是执行复杂的工作程序，或者是为互联网平台生成免费内容，让那些商业公司从中赚取几十亿金钱。
趋势是从为电脑编程转变至为人类编程。
这些技术在政治圈内也正变得越来越流行。
在“助推”的标签下，政府正在企图大规模地引导公民转向那些更为健康或更加环境友善的行为，他们采用的方法就是“助推”——一种家长式管治的当代形式。
这种新型的“关怀型政府”不仅对我们做什么感兴趣，还想确保我们会做出那些被认为是正确的事情。
这儿的魔力术语是“大数据助推”，也就是大数据和助推的结合体。
对于许多人而言，这似乎是一种数字化权杖，允许统治者以高效的方式管治大众，而又不必让公民走民主程序。
这种做法能不能战胜既得利益，让全世界的发展路径最优化呢？假如能够如此，那么公民将被一位数据授权的“睿智国王”统治，这位“睿智国王”能够制造出民众想要的经济成果和社会成果，几乎就像挥舞“数字魔棒”一般。
但是，只要稍微读一下相关的科学文献，就能看到，那些控制民意的企图尽管想达到“最优化”，却注定要失败，原因在于问题的复杂性。
民意的形成是个动态过程，充满意外情况。
没人知道如何挥舞那根“数字魔棒”——也就是操纵助推的技术——才能达到最佳效果。
什么是正确手段，什么是错误手段，常常要到事后才清楚。
比如说，2009年德国猪流感大流行，所有人都被鼓励去接种疫苗。
然而，我们现在知道有一定比例接种疫苗的人患上了一种罕见疾病——发作性嗜睡病。
幸运的是，不再有人选择去接受疫苗接种！另一个例子是近期医疗保险提供商试图通过分发小型健身手环，鼓励客户增加锻炼，目标是降低人群中心血管疾病患者的数量，结果却是出现了更多的髋关节置换手术。
在社会之类的复杂系统中，一个领域的改进几乎必然会导致另一个领域的恶化。
因此，事实表明，大规模干预有时能演变成大范围错误。
尽管如此，罪犯、恐怖分子和极端主义者迟早会尝试去控制那根“数字魔棒”——甚至可能是在我们未曾注意到的情况下。
几乎所有公司和机构都被黑客侵入过，甚至连五角大楼、白宫和美国国家安全局也没幸免。
当缺乏充足的透明度和民主控制时，另一个问题就会出现：系统从内部受到腐蚀。
搜索算法和建议系统可能受到影响。
一些公司可能对某些词汇组合进行出价，攫取更有利的搜索结果。
政府大概也能影响搜索结果。
在大选时期，他们也许会助推中间选民，诱导选民支持他们——这种对选民的操纵难以察觉到。
因而，谁控制了这项技术，谁就能赢得选举——通过“助推”的方法让他们攫取权力。
在许多国家，某个搜索引擎或社交媒体平台拥有占主导地位的市场份额。
这使得以上难题愈加严重。
该搜索引擎或社交媒体平台可以决定性地影响公众，远程干预这些国家。
即使欧洲法院在2015年10月6日做出的判决限制了欧洲数据的过度输出，但潜在的问题在欧洲内部也依然未得到解决，遑论其他地区了。
我们能预料到什么样的让人讨厌的副作用呢？为了让操纵不为人注意，需要所谓的“共鸣效应”——即给出的建议是针对每个个体充分定制化的。
这么做的话，局部趋势因重复而逐渐强化，从而导致“过滤气泡”或“回声室效应”：到了最后，或许你所能获得的只是你自身的意见经过反射回到你面前。
这会引起社会两极化，结果形成各自不同的社会群体，彼此间不再能相互理解，而且发现彼此间的冲突愈演愈烈。
个性化信息能够以这种方式在无意间摧毁社会凝聚力。
目前能够在美国政治中观察到这种现象，民主党人与共和党人游离得越来越远，政治妥协变得几乎不可能，结果就是社会的碎片化，甚至可能是社会的瓦解。
由于共鸣效应，社会民意的大规模变化只能缓慢和逐步形成。
效应的发生有时间延迟，但也无法轻易地撤销。
譬如说，针对少数族裔或外来移民的愤恨可能会失去控制；民族主义情绪过度的话，可能引发歧视、极端主义和矛盾冲突。
或许，更为意味深远的事实在于操纵方法改变了我们做决定的方式。
它们压制了其他相关文化和社会线索，起码是暂时的压制。
归纳来说，操纵方法的大规模应用可能引发严重的社会损害，包括在数位世界中的行为残忍化。
谁应该为此承担责任？法律问题鉴于过去数年里对烟草公司、银行、IT公司和汽车公司的巨额罚金，其间产生的法律问题不应该被忽略。
但是，假如操纵技术违法的话，违反了哪部法律呢？首先，操纵技术显然限制了选择的自由。
假如对我们的行为的远程控制完美运转的话，我们本质上会成为数字时代的奴隶，因为我们只会执行那些实际上早已由其他人做好的决定。
当然，操纵技术只会在部分程度上有效。
尽管如此，我们的自由确实正在缓慢消失——实际上，正因为足够缓慢，才至今未曾受到公众的一丁点抵制。
伟大的启蒙思想家伊曼努尔•康德的见解似乎与这儿的问题密切相关。
康德说过，一个企图决定其公民幸福与否的国家是个专制国家。
然而，个体自我发展的权利只能由那些掌控自身人生的人来践行，这样也就预先假定了“信息自我决定权”。
这大概是我们最为重要的宪法权利。
除非这些权利得到尊重，否则民主政治无法良好地运行。
假若这些权利遭到限制，那就会削弱宪政、社会与国家。
大数据助推之类的操纵技术的运转方式类似于个性化广告，因此其他法律也受到了影响。
广告必须明确标明，不可误导他人，也不允许利用某些心理学花招，譬如知觉阈限下刺激。
这正是严禁在一部电影的某个瞬间显示出软性饮料画面的原因，因为那样的广告并非意识可察觉的，但可能仍然具有潜意识效应。
此外，当前对个人数据的广泛收集和处理肯定不符合在欧洲国家和世界其他角落实施的数据保护方面的法律条文。
最后，个性化定价的合法性值得质疑，因为它可能滥用内幕信息。
其他相关方面包括可能破坏平等原则、无歧视原则和竞争法，因为自由市场准入和价格透明不再有保障。
这种情况可以比拟为某些公司在其他国家以低价销售它们的产品，但又要试图避免消费者通过这些国家来购买产品。
在过去，这类案例的结果往往是高额罚金。
个性化广告和定价无法与经典广告或折扣优惠券相比，因为后者是非特定的，不会以利用我们的心理弱点和破坏我们的批判性思考为目标而侵犯我们的隐私。
此外，让我们不要忘记，在学术圈里，就算是毫无危害的决策实验也被认为是以人为对象的实验，这样就得获得伦理委员会的批准。
在每一个案例中，相关人士被要求给予知情同意。
相比之下，鼠标一点，就确认我们赞同1份100页厚的“使用条款”协议（如今的许多资讯平台都是这样的做法）显得非常不足。
然而，助推这样的操纵技术正在数百万人身上做着实验，没有告知那些人，没有透明公开，更没有伦理约束。
即便是脸谱网这样的大型社交网站或者OkCupid这样的线上约会平台，都已经公开承认做过这类社会实验。
假如我们希望避免对人类和社会的不负责任的研究（想想近期的拷问丑闻中心理学家们的卷入程度），那么我们迫切地需要实行高标准，尤其是科研质量标准和类似于希波克拉底誓词的行为准则。
思考、自由和民主有没有遭到侵蚀？让我们假设有一台超智能的机器，它拥有神一般的知识和超过人类的能力：我们会遵循它的指示吗？看起来有可能。