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周濤:一小時(shí)掌握大數(shù)據(jù)思維的秘訣

2018-12-17 16:20:23 數(shù)之聯(lián)大數(shù)據(jù)  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
一個(gè)人有沒(méi)有大數(shù)據(jù) 思維主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:第一他是不是具有定量化的思維方式;第二個(gè)需要我們?cè)谀撤N程度上相信機(jī)器、相信數(shù)據(jù)勝過(guò)相信自己,這往往是很難接受的。

什么是大數(shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的精髓?

一個(gè)人有沒(méi)有大數(shù)據(jù)思維主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:第一他是不是具有定量化的思維方式:

就是我們現(xiàn)在看很多問(wèn)題習(xí)慣從經(jīng)驗(yàn)、定性地角度看問(wèn)題,不習(xí)慣所有的決策都用定量化的方式來(lái)進(jìn)行描述。例如我們經(jīng)常說(shuō)一個(gè)人漂亮,說(shuō)一個(gè)人好,但是我們不習(xí)慣用一套圖像識(shí)別的算法來(lái)真正計(jì)算這個(gè)人漂亮到什么程度,好到什么程度。

什么是定量化?

一個(gè)簡(jiǎn)單的例子,比如一個(gè)新的廣告營(yíng)銷(xiāo),新的算法比舊的算法好,不是說(shuō)大概好在哪三個(gè)方面,而是我們要把所有的人群無(wú)偏地劃成兩個(gè)部分。第一部分用就算發(fā),第二部分用新算法來(lái)進(jìn)行推送,最終發(fā)現(xiàn)新算法帶來(lái)的點(diǎn)擊率、銷(xiāo)售好于舊算法,我們才能說(shuō)新的算法確實(shí)比舊算法好。這是一種典型的定量化思考方式。

第二個(gè)點(diǎn)是大數(shù)據(jù)思維需要我們?cè)谀撤N程度上相信機(jī)器、相信數(shù)據(jù)勝過(guò)相信自己,這往往是很難接受的。

因?yàn)槿俗呦律駢?,?huì)覺(jué)得自己的智力是凌駕于計(jì)算機(jī)之上的,他也覺(jué)得一個(gè)算法如果做得好,我們是應(yīng)該是完全理解他的。其實(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能它吃進(jìn)去的是大量的數(shù)據(jù),吐出來(lái)的是結(jié)果,在這些數(shù)據(jù)和結(jié)果之間的連接并不是我們想象的完全能夠被人理解的,因?yàn)樗赡苁怯脦装偃f(wàn)甚至幾億的特征來(lái)得到更好的分類(lèi),更好的預(yù)測(cè),它處理和思考問(wèn)題的方式和人不一樣,人是能夠更快、更好的把握幾個(gè)重要的特征,但是精確度卻遠(yuǎn)不如計(jì)算機(jī)。很多時(shí)候我們覺(jué)得但凡是不可理解的就是不可相信的,這種觀點(diǎn)一定要拋棄。

所以,如果你能夠?qū)W會(huì)用定量化的去處理我們的世界,去評(píng)判所有政策的好壞,又能敢于放棄一點(diǎn)點(diǎn)的尊嚴(yán)去相信計(jì)算機(jī)的結(jié)果,這是初步具備了走進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)化時(shí)代帶給我們哪些顛覆性的變化?

數(shù)據(jù)時(shí)代往后走,它的目標(biāo)是要把我們帶入某種智能時(shí)代。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心精髓有兩個(gè)組成部分:

一個(gè)是數(shù)據(jù)的外部化,

就是說(shuō),我們進(jìn)到了數(shù)據(jù)時(shí)代,一組數(shù)據(jù)不僅僅產(chǎn)生它的地方被人用過(guò),而是在很多地方被使用,這叫數(shù)據(jù)的外部化。因?yàn)樗牧魍截悗缀醪挥眯碌拇鷥r(jià)

第二個(gè)就是人工智能,

通過(guò)人工智能得到一些簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)得不到的深刻洞見(jiàn),這才是大數(shù)據(jù),不然就是商務(wù)智能在更多數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)時(shí)代是智能時(shí)代的引領(lǐng),數(shù)據(jù)時(shí)代給我們帶來(lái)更多的決策支撐,通過(guò)這些深刻洞見(jiàn)使我們的決策更準(zhǔn)確、更高效。但是,未來(lái)顛覆性的變化,就是在整個(gè)的決策環(huán)境中,原材料就是數(shù)據(jù),而大腦就是計(jì)算機(jī),人類(lèi)要被踢出這個(gè)決策環(huán)境,這是顛覆性的變化。在這個(gè)時(shí)候,我們整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)乃至整個(gè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)都會(huì)發(fā)生絕大的變化變化,很多人可能會(huì)面臨未來(lái)不適應(yīng)這種變化,也沒(méi)有辦法發(fā)揮他的社會(huì)價(jià)值,留下來(lái)的勞動(dòng)力幾乎只有幾類(lèi),一類(lèi)是從事創(chuàng)造型的勞動(dòng),通過(guò)密集的智力勞動(dòng)創(chuàng)造新的科技知識(shí),創(chuàng)造新的意識(shí)作品等等。第二類(lèi)是情感類(lèi)的勞動(dòng),通過(guò)接觸使得能遠(yuǎn)離恐懼、痛苦,感到安穩(wěn),感到幸福快樂(lè)。其它的勞動(dòng)很多都會(huì)被替代掉。

如何接觸大數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品?大數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品長(zhǎng)什么樣子?怎么判斷?

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新和偽大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的區(qū)別:第一就是有沒(méi)有原始的大規(guī)模數(shù)據(jù)源,第二有沒(méi)有好的分析方法。

不管是算法,還是新建的特定的科學(xué)模型,得到原來(lái)得不到的深刻的洞見(jiàn),這兩者加到一起就能判斷有沒(méi)有大數(shù)據(jù)創(chuàng)新。

如何看待隱私及倫理?隱私和倫理是兩個(gè)不同的問(wèn)題,前者要簡(jiǎn)單一下,后者要復(fù)雜一些。

首先,從個(gè)人來(lái)講,沒(méi)有義務(wù)也沒(méi)有能力去保護(hù)自己的隱私。就像面對(duì)假酒,我們消費(fèi)者是沒(méi)有去分辨什么是甲醇什么事乙醇,但是判刑是判的做假酒的人。

沒(méi)有能力是指現(xiàn)代的互聯(lián)網(wǎng)科技水平非常高,我們鍵盤(pán)敲擊的記錄主機(jī)上都能記錄下來(lái),所以除非自絕于這個(gè)社會(huì),不然是不可能真正保護(hù)自己的隱私,因?yàn)槟阕咴诼飞?,還有天網(wǎng)照著你呢,你去看病、買(mǎi)房、買(mǎi)車(chē)都會(huì)留下記錄,銀行取錢(qián)也要留下記錄。從這個(gè)角度講,很難耶沒(méi)有能力去保護(hù)自己的隱私。

反過(guò)來(lái)講,我們要通過(guò)從企業(yè)端進(jìn)行嚴(yán)厲懲處,能夠去清潔市場(chǎng)環(huán)境或者生態(tài)環(huán)境。一個(gè)企業(yè)如果非法獲取個(gè)人數(shù)據(jù)及隱私并且還用它做了嚴(yán)重傷害人的事情,那我們一定要予以重處。在這種情況,一方面要靠立法,但又不能光靠立法,因?yàn)榱⒎ㄒ獙?shí)施要通過(guò)技術(shù)而不是一紙空文。我們既要通過(guò)技術(shù)去鎖定核心隱私數(shù)據(jù)在全管理流程中到底是什么人、用什么權(quán)限、在什么時(shí)間點(diǎn)、從哪個(gè)設(shè)備上下載操作數(shù)據(jù),我們一定要打上水印,能夠追蹤。一旦隱私泄露能追蹤到這個(gè)人。

第二我們要給能處理隱私數(shù)據(jù)的企業(yè)要有個(gè)資質(zhì)

隱私還是要從企業(yè)端來(lái)抓,不能從個(gè)體能力,教個(gè)人保護(hù)隱私,價(jià)值往往比較小。

倫理的問(wèn)題是說(shuō),未來(lái)我們對(duì)人工智能越來(lái)越依賴(lài),會(huì)發(fā)生我們想象不到的,對(duì)我們當(dāng)前社會(huì)蒹葭及機(jī)制的影響。

第一個(gè)點(diǎn)是通過(guò)數(shù)據(jù)和算法,機(jī)器預(yù)測(cè)你將以很大概率犯罪,從而在你還沒(méi)有實(shí)施犯罪行為時(shí),你就已經(jīng)實(shí)質(zhì)上受到了懲罰。比如說(shuō)通過(guò)一些面部掃描、名字的分析、旅行軌跡的分析,

都會(huì)判定是不是恐怖分子,因?yàn)檫@些原因每次在機(jī)場(chǎng)都會(huì)被勒留很長(zhǎng)時(shí)間,本質(zhì)上收到了一些不公正的待遇,但是這件事總體來(lái)說(shuō)降低了恐怖主義可能帶來(lái)的巨大風(fēng)險(xiǎn),這個(gè)事兒應(yīng)不應(yīng)該做,能不能這樣做都是問(wèn)題。

第二是算法本身的設(shè)計(jì)者在設(shè)計(jì)算法時(shí)會(huì)有不公平。設(shè)計(jì)者本人會(huì)把他潛在的種族歧視、性別歧視等等放在算法里面,故意或者不故意,我們很難去甄別,因?yàn)榇a很長(zhǎng)。

第三個(gè)是算法本身的原因。比如說(shuō),美國(guó)現(xiàn)在步態(tài)和人臉識(shí)別對(duì)于有色人種的識(shí)別精確度要高于白種人,那就意味著有色人種犯罪或者其他違法行為被機(jī)器抓住的可能性可能要更大 一下。

第四個(gè)問(wèn)題,當(dāng)因?yàn)樗惴ǘa(chǎn)生了重大事故到底誰(shuí)來(lái)承擔(dān)這個(gè)責(zé)任,比如說(shuō)自動(dòng)駕駛,當(dāng)然還有更多的問(wèn)題,不是人產(chǎn)生的這個(gè)結(jié)果,而是機(jī)器智能產(chǎn)生的這個(gè)結(jié)果,那是應(yīng)該由寫(xiě)人工智能算法的人來(lái)負(fù)責(zé)還是由設(shè)計(jì)這個(gè)體系的,還是應(yīng)該沒(méi)有人負(fù)責(zé),公共社會(huì)承擔(dān)這個(gè)責(zé)任。

這些問(wèn)題都是現(xiàn)在還沒(méi)有切身體會(huì),但是未來(lái)可能會(huì)涉及。當(dāng)我們的醫(yī)生診療、法院的判決、甚至是自動(dòng)無(wú)人駕駛的汽車(chē)都變成常態(tài)的時(shí)候,這些都會(huì)變成非常大的問(wèn)題。

怎樣培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維的能力?

關(guān)鍵有兩類(lèi)東西:一類(lèi)是統(tǒng)計(jì)學(xué),建立統(tǒng)計(jì)學(xué)的理念,第二是機(jī)器學(xué)習(xí), 要有機(jī)器學(xué)習(xí)的思維方式……

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責(zé)任編輯:滄海一笑

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