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大数据软件需要一个头衔

来源:中文财富网 作者:火舞耀扬 人气: 发布时间:2013-10-10
摘要:我们谈论人工智能的时候,是在谈什么?把计算机比喻为人脑的延伸,对把握计算机的性质是有帮助的,但仍然不够细致。需要追问,是哪一部分的延伸?计算机帮助个人处理信息,是如何实现的?方式很多,数据存储和基于存储的检索,是其中一端;此时的计算机扮演

   我们谈论人工智能的时候,是在谈什么?把计算机比喻为人脑的延伸,对把握计算机的性质是有帮助的,但仍然不够细致。需要追问,是哪一部分的延伸?计算机帮助个人处理信息,是如何实现的?方式很多,数据存储和基于存储的检索,是其中一端;此时的计算机扮演资料夹和卡片柜的角色,计算机的使用者拥有完整的主动性。另一端则相反,计算机做决策,指导人的行动,或者和人对抗。

    使用计算机,获得信息处理上的便利,而且不需要损失主动性来换取这种便利,我们感到很愉快。但当计算机开始指挥我们,教导我们,干扰我们,对抗我们的时候,愤怒和忧虑就随之而来了。棋类是智力游戏,到今天(2013年),人类有把握战胜计算机的,只剩下硕果仅存的围棋,如果在围棋上败北,“计算机有可能比人聪明”的论断就会更有力。关于为什么计算机能战胜象棋(两种象棋)的世界一流选手,却无法在标准的19路围棋盘上占到哪怕业余高手一点便宜,已经有很多探讨。比较好的一个说法是计算机的“逻辑深度”远高于人类,因为推理的“树”越庞大,需要明确的“树”上各“枝杈”的状态就越多,人类靠记忆,计算机可以存储,两者相比,人类无法望其项背。但计算机没有人类的直觉,目前也找不到成功模拟直觉的算法。象棋能力刚好对应了逻辑能力,围棋能力却需要逻辑与直觉兼备。“逻辑深度VS直觉”的说法言之成理,但也有不足——没有解释“直觉”的机制。而要解释“直觉”的机制,恐怕现在的心理学还力有未逮,廓清问题的范围,都要花很长时间。

    在资料准备和决策两端之间,还有很多谱线。商业智能在其中,大数据应用也在其中;它们两者有很多重叠。大数据的成功应用往往是没有清晰目标的运算,就像一个猎手,朝黑暗里开一枪,然后怀着期待侥幸打到大猎物的心情走上前去,看看究竟如何。科学史上类似的事情很多,卢瑟福用阿尔法粒子轰击金箔,发现原子核的存在,就是一个朝未知目标开枪打到大猎物的例子。我前几天听一个做商业地产大数据研究的朋友分享他的工作,把搜集到的来自商场消费者的各种数据进行比对,看看能发现什么。还真有发现,比如天气情况和消费者在商场里停留的时间的关系——雨天更长,而且去商场美食城吃饭的可能性大增。做数据挖掘之前不见得能意识到,得到结果之后却很容易理解:下雨了,没带伞,先吃个饭再说。

    无清晰目标的运算既不是资料准备,也不是决策,它用到大量资料,辅助决策。此时的大数据软件很像一个参谋,不仅能考虑决策者安排的问题,而且能自己发现问题。所以当商业的脉搏跳动到“大数据参谋”环节,CEO问某款饮料的各地销售数据和微博热门话题是否关联,会议室回答问题的那个人,只不过是大数据软件的“语音模块”。

    由于大数据软件表现出“智能”,在很多组织中,它们担纲任务,拥有岗位。实际存在于公司的组织架构中的大数据软件,思维模式和“人类同事”颇有差别。评价网球四大满贯的影响力,我们经常引用几个指标:办过多少届、冠军奖多少钱、卖掉多少票、知名球员怎么说。但大数据软件会“说”:2012年温网男子决赛期间,每秒有超过100条与温网有关的推文;2013年澳网比赛期间,包含#ausope#标签的推文数目大于100万,同时有关澳网的Facebook页面增加到大约887158个……

    大数据软件已经是公司里的一个“角色”,就差拥有自己的头衔了。另有一个来自体育的例子。橄榄球的运动伤害比较严重,出于对运动员本人的关心,也出于对球队表现的考量,预测可能发生的运动伤害对一个橄榄球队而言意义重大。英国橄榄球队莱切斯特老虎的体育科学家AndyShelton说:“当我们的球员都能够健康的出现在球场上时,我们将不惧怕任何对手。”莱切斯特老虎队采用由体育分析软件开发商Edge10开发的球员监控系统,同时使用IBM提供的预测分析工具对收集到的信息进行分析,使Shelton的团队可以精确判断球员受伤的风险,看到所有球员的肌肉疲劳程度,进而提醒教练调整球员的训练项目,让肌肉得以恢复,从而降低肌肉撕裂和拉伤的可能性。

    Shelton用的“预测分析工具”,至少可以被称作“队医助理”吧。

责任编辑:火舞耀扬

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