基于大规模计算能力和深度学习的人工智能,有可能帮助人们孕育出独立于人类个体之外的智慧力量。
在前几期专栏中,反复出现的关键词是“智慧化”。在技术飞速发展的数字化时代,“智慧化”已逐渐扎根在了数据的沃土。而今天说的“智慧化”同过去有何不同,未来又将如何影响我们?新一代的大数据发展为我们提供了将数据变为有价值信息的手段,再从中变为知识并演化为告诉我们怎么做的智慧,并直接影响决策。而智慧的形成亦将工厂化、云化,并深入人类活动各方面,在企业和组织运作的每一个触点发挥价值。未来这种智慧将是基于大规模计算能力和深度学习的人工智能,在帮助人类处理问题能力得到阶段跳跃的同时,有可能孕育出独立于人类个体之外的智慧力量,甚至包括自我进化。
根据D I K W体系,将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的层级体系,每一级都基于下一级且被多赋予一些特质。原始观察及测量获得数据、理清数据间的关系获得了信息。有价值的信息沉淀并结构化为知识。知识的选择是智慧。如数据2、(39°9'N,116°3'E)、118、鲜花。单看这些数据很难看出头绪。当我们理清了数据的相关性,知道2摄氏度来自气象台播报的2月14日傍晚北京城区实时温度、(39°9'N,116°3'E)来自一个女孩手机的地理位置信息,118源自她佩戴智能手环测出的心率,而鲜花来自她刚发的微博中收到花图片的解析,这时候我们得到了很明确的信息,2月14日这天刚收到鲜花的这个女孩很激动。当信息被数字化并且同其他相关的信息被共同挖掘分析之后,就可以得到抽象化的知识。比如2月14日晚7时至8时是送花高峰,电影院旁是送花的热点地区、18~25岁之间女孩获得更多的青睐等。
知识构筑于数据和信息之上,更接近行动,与决策相关,行动方案可能会有多种。聪明的商家会思考如何提前布局、机灵的小伙子会精心准备,这都依赖于智慧,行动又会产生新的智慧。
大数据时代,海量数据来自人群、机器、也来自数据本身。依赖个人的判断或传统的处理方式,在爆炸式增长的数据面前已经无能为力。感谢提供计算能力的云端平台、同系统对话的智能终端,尤其是处理数据->信息->知识->智慧链条中的核心—优化模型、分析算法和继续学习能力等手段,人们有机会在机器智能的辅助下做出更明智和实时的决策。大数据的核心是智能化,其潜在的价值正在被挖掘。
伴随着智能化的发展,“智慧”这个“高大上”的专有能力,不再为人类个体所独享。虚拟世界的智慧基因正在孕育进化。最近从Google加盟百度的吴恩达(A n d rew Ng)所曾主导的“G oogle Bra i n”项目,利用谷歌分布式计算框架和人工神经网络,在没有任何知识前提和人为干涉的情况下,仅通过观看YouTube的视频,就认识并标出了猫。而百度创始人李彦宏先前对外披露,百度的“B a idu Brain”项目利用计算机技术模拟人脑,已经可以做到2~3岁孩子的智力水平。存在于云端的智能可以被移动、复制。如果他们能做到过去我们形成知识所做的事情一样,那也许在未来,会出现一个可以自我完善进化的独立于人类个体之外的智慧力量。这是非常有趣也非常值得深入思考的一个话题。
智慧数据无疑有广泛的应用前景。无论是在市场、销售、服务、创新等领域,还是在洞察、协同、倾听等客户触点,通过智慧数据的应用,都可以大幅提升客户体验和商业智慧。从发现大数据、综合利用技术手段和工具管理大数据并发掘数据的智慧价值,到聚焦行业为银行、保险、交通、旅游、制造、消费品及电子商务等各行业、企业和政府组织以及个人创造新的价值,智慧数据的应用需要打通经脉,融合传统与革新,实现统一数据平台,善用先进技术和分析能力,形成自我学习和优化决策的机制,并建立从应用、分析到决策的一体化大数据管控体系。这也是我后续要和各位同行重点交流的内容。