大数据时代下的创新思维20170816

大数据时代下的创新思维

一、大数据时代下的创新思维

一、过去与未来：摩尔定律的时代VS数据为王的时代

在过去的五十年里，人类整个的发展根本的动力从科技的角度来讲，就是一个摩尔定律，什么意思呢？就是在1965年的时候，英特尔公司后来的创始人摩尔先生，他提出来在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如说容量、计算速度和复杂程度每18个月左右可以翻一番，他也没有预想到这件事一直发生了五十年，以至于整个人类发生了天翻地覆的变化。可以这么讲，我们过去的整个的社会的科技进步、工业进步以及这个GDP的提升都是靠这个摩尔定律，如果我们把这个摩尔定律带来的电信化从过去五十年中拿去，我们会发现我们可能GDP不但没有增加，而且还在减少。那么这是过去五十年的情况，在今后二十年它又会往哪儿走呢？

在未来的二十年里，什么决定世界经济发展的方向？我认为如果说过去五十年是摩尔定律的时代，未来二十年就是数据为王的时代。大数据会带来机器智能，也就是说让我们的计算机变得非常聪明，以至于它超过我们人类的智能。为什么这么说呢？我们刚才讲了，计算机的发展速度本身是一个指数增长，而我们人的智能的发展速度是一个线性增长，甚至还会稍微慢一点，那么一定在某一个时间点，它会重合。今天可能就是这个重合的时间点，那可能你又会问了，为什么正好在这个时间点上，我们会有这么多的数据？一个是互联网的收集和积累，再有一个就是今天各种传感器，各种智能设备，各种监控设备，它们无时无刻地不在为我们提供大量的数据。而在我们过去，因为存储量、计算量不够的时候，我们把这些数据都抛弃掉了，不是说这些数据在过去不存在现在存在，只是说我们现在因为半导体事业的发展，我们有能力、有可能来存储和处理这样一些数据。

二、什么是机器智能

在讲机器智能以前，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，然后我们问他一个问题，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。

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、大家的论坛上等等，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。

三、大数据——一种颠覆式的思维方式

大家不知道有没有注意到这个名词大数据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了这么一个词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，是什么样的一个思维方式呢？

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因果逻辑关系非常重要，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，我们就观察到很多特点，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？你是否接受说把第三条结果我直接就搬到第一条去？按我们过去老师教我们的，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件事，但是大数据的思维告诉你这件事儿是可以做的。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地承认，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了。

（一）大数据+机器智能：革新传统行业

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，都是某种程度上的一个大数据公司，我们不妨看两个传统行业的例子。

第一个是关于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件衣裳，有的放在前面，有的放在后面，这里头可能有一些道理，但是你也说不出有什么道理。我和他们这些公司的有些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，哪件衣裳放后面更好。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，它就做了一件很简单的事情。它就把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第一眼看上去就一定有什么一些什么问题。但是，如果很多衣裳，经常地拿到试衣间里去试，最后没人买，那可能在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。