我们现在发现智能机器人发展很快，但是让机器智能化的关键其实是大数据。大数据不是简单的一堆数字。网上什么都可以算。做数据。有了数据，再系统地组织起来，就变成了信息，信息经过简洁抽象的处理，就变成了知识。例如，可以通过测量恒星之间的相对位置和时间来获取数据，通过数据可以获取行星运动的轨迹。这就是信息，通过这些信息总结出来的开普勒三定律就是知识。大数据具有体量大、维度多、完备性三大特点。智能问题的本质变成了如何处理数据的问题。机器的智能化水平也会随着数据量的增加而提升，因此智能革命的上升趋势不会改变。对于谷歌的街景车，一辆汽车每天的数据量约为1TB，即1024GB，一部电影按1000MB计算，也就是说一辆街景车每天可以产生1000部电影的数据量。手机号码可以调出你的搜索习惯、通讯信息，然后调出你的性别、年龄、地域、文化背景等一系列信息，然后根据大样本统计，你的平时注意力、生活习惯等都会一目了然。思维转变。我们一直都是纯机械思维，需要转变为大数据思维。机械思维的本质是确定性和因果性。如果一个人在两个世纪前有机械思维，那么这个人就是世界的精英。机械思维被普遍接受的一个大前提是，这个世界上的万事万物都有默认的规律，世界的规律是确定的规律。牛顿用几个简单的公式，比如力学三定律和万有引力定律，就把宏观物体的运动规律描述得很清楚，而焦耳用一个公式来解释能量守恒原理，麦克斯韦用几个公式描述电磁学原理的公式。原则。但是现在大部分时候机械的思维方式用处不大，因为世界是不确定的，比如测不准原理，就是指电子这样的基本粒子。如果你要测量它的位置，总会有一定的误差，因为你测量这个动作本身对它的位置是有影响的。大数据的不确定性。靠因果关系认识世界的效率很低。大数据思维是机械思维的完美补充。大数据解决了不确定性问题。“信息熵”的概念指出，信息量的大小与不确定性有关。.比如你读了一本心理学的书，如果你已经很了解心理学，那么你可能很快就能读完这本书，也就是这本书提供的信息非常少，可以淘汰这本书。不确定。但是如果你读过一本编程书籍，而且你是新手，你可能需要阅读每个单词才能理解它。消除这本书的不确定性需要大量的信息，而**的方式就是介绍信息。智能化革命将传统产业与大数据相结合，转变为新兴产业。比如弱队的崛起，首先大老板通常看中球队，然后花钱买球队，然后继续花大价钱买球星和大牌教练，而然后通过各种广告吸引粉丝。硅谷的一个团队很特别。他们的管理团队由风险投资家和数据分析师组成。他们不买大牌球星，而是把对面的名将全部卖掉，然后把球传给一个名不见经传的球员。球队的战术，这支球队就是靠着这种打法成功逆袭，成为了那个赛季的冠军。另一个例子是大数据在医学上的应用。美国的一名高中生设计了一种算法来确定乳腺癌细胞的位置。输入约760万例后，预测癌细胞位置的准确率高达96%。这比高级医生要好得多。相信在不久的将来，医生这个职业会逐渐被机器所取代。大数据的麻烦。比如奸商的精准营销，他们会通过你的反馈记录看你好不好惹。如果你关心自己的权益，买到假货就马上维权，商家会认为你是这样的人。人不好惹，送你真货更省心，如果你对自己的权益不敏感，不屑于退假货，假货永远推给你。又比如美国很多航空公司利用个人隐私发家致富。当航空公司发现最近有人要出差，而这个人以前对票价不敏感时，航空公司就会报出比别人高的价格，尤其是最近。如果只有几个航班，他们就会坐地起价。值得注意的是，人工智能还会拉大贫富差距。唯一能做的，就是努力拥抱智能时代的任何新技术、新工具，努力跟上时代的步伐，成为造福于人的那一小部分。
