【南人一周微评】大数据其实是用笨办法做出了聪明事

如今，大数据可谓无所不在，甚至有点无所不能、无所不会的感觉，真有点太神奇了。比如阿尔法狗战胜了李世石、谷歌翻译、智能商业推送等，无不是有大数据支撑的结果，今后呼之欲出的智能机器人——一直在被探讨会不会取代人的家伙，也是大数据为基础。

大数据为什么那么厉害？难道真的“聪明绝顶”吗？真的那么智能吗？真的有绝招吗？

原来我以为找到了模仿人脑的机理，以为人工智能得到了突破，真能像人一样思考和行动，但后来看了关于大数据的书（尤其是看了《智能时代》一书）后才发现，其实它用的是笨办法，可以说是世界上最笨的办法。

要说机器智能的智商，还远不及一个小孩，其实在人脑仿真方面进展不大，我多少感到有点失望。

因为它采用的是数据穷尽所能的笨办法，总是把所有的数据收集过来，哪怕垃圾也好，看似没用的信息也罢，都不要紧，拿来后分析一番，从中找到解决的办法。用的是全样本法，而不是什么妙招。

只是这里有精妙的算法，还有数据挖掘技术，才使得笨办法“显灵”了，是算法在芸芸数海中找出奇妙的结果，为人所用，所以才觉得智能。

但首先是采集数据足够的笨，不投机取巧、不偷工减料、不断章取义，全覆盖、无死角、全样本地干活，才有后面的结果。

比如阿尔法狗，是让它“学习”几百万张棋谱，人走每一步，它都能从无数的棋谱中找到最佳的一步来应对，凭全人类的围棋经验来对付一个高手，那就特别厉害。

再如谷歌翻译，也是录入了无数人的翻译句子、词汇，几乎穷尽了各类口音、读音，然后你每讲一句，它就会从海量语音库中找到它“曾经听过”最接近的来对应。所以它是匹配出来的，不是真的翻译出来的，一点都不聪明。

再说到X光片判别，智能机器人靠什么来识别病情呢？可不是医术水平有多高，而是它录入了上百万个X光片的分析结果，来匹配病人的状况，找到最接近的结果。可以说毫无技术含量，纯粹是笨办法。但它真可能会取代医生，比最高明的医生还要准。

还有今年夺得NBA总冠军的勇士队，也是体育运用大数据的典型案例。在《智能时代》有介绍，几年前勇士队只是二三流球队，新教练史蒂夫·科尔上任后经过大数据分析，发现原来外围投篮才是最高效的致胜方法，而不是突破上篮，于是卖掉了大牌球星，引入了神投手库里和杜兰特，并且苦练投篮，使勇士队成为整体命中率最高的球队，于是异军突起，连续两届获得总冠军，还创造了16胜1负的季后赛战绩，成为NBA历史上胜率最高的夺冠球队。

这里大数据帮了大忙，指导他们用“笨办法”获胜，而不需太花技巧的球星。

其实用笨办法一般就是最靠谱的办法，只不过以前人们做不到，只好用“巧”办法。

比如人口普查，如果能把每个人都调查到，那么数据当然是最准确的，但成本、代价太高了，因此一般采用抽样调查这种“取巧”的办法。

包括总统选举、民意调查，只能抽样调查，因为经验足够，所以也很靠谱。但这回希拉里可是被“骗了”一把（一直民调都较高），而特朗普借助社交媒体，用大数据的笨办法，反倒更准，爆出冷门。

现在之所以敢用“穷尽”的笨办法，是因为互联网，尤其是移动互联网，成为天然的数据自动收集机，人们只要用过都“路过留痕”，被当做数据收集下来，相当于每天在做数据收集和调查。别看不经意的数据，但足够大了以后，且足够乱（多维度），足够完整后，就成为有用的数据了。这是“原材料”，如今做得到了。

另外现在的CPU（包括云计算）、存储器（包括云存储）、通信网络等硬件条件都具备，解决了运算速度、传输速度和存取空间的问题，加上有效的算法和数据挖掘技术，因此就可以从杂乱无章的“海量垃圾数据”中找到有用的东西，为人所用。

认识了大数据后，我们才能理解智能从何而来，我们该如何运用，既要重视，也不应盲从。当然这里仅是个人的一个侧面理解，大数据远不止这些，期待大家探讨。

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