大数据真的来了,失业的不只人,还有牧羊犬
魏琴,美国伊利诺伊大学博士,贵州省大数据产业发展应用研究院副院长,主要从事数据分析挖掘方向的研究,曾参与美国国家超级计算应用中心项目研发,出版有《数融未来》、《图解大数据与产业融合》等著作。
他们如何拿到彭女士的信息 ?
大数据这个词听起来好像比较高大上,但是实际上它跟我们的生活息息相关,涉及到我们生活的方方面面。
一个故事:2015年底,习近平主席在访英期间参观了帝国理工学院。学院数据研究所向随行的彭丽媛女士赠送了一件苏格兰羊毛披肩。这条围巾的特别之处,就在于它是为彭丽媛女士量身定做的。
那么英国数据研究所的员工,怎么能拿到彭丽媛女士的各种信息来为她定做这条围巾呢?
这个魔术就要大数据来完成了。实际上彭丽媛女士有很多网上的照片,这些照片就变成了(关于)她的一个数据来源。经过比对以及参照实物大小,这个数据就拿到了。也就是说,量体裁衣不再是站在裁缝面前量,而是由数据来为你量。所以,这是大数据能够改变我们生活的非常重要的一个方面。
大数据时代的学习
未来每一个学生,可能会收到不一样的考卷,而且每一个学生做的作业,很有可能都是完全不一样的。
第二个例子是来自于我们的人才培养。举个例子,中国为什么一直在说减负,但是我们的学生好像依然没有觉得被减负了?最大的一个原因就是,老师们在不停地在重复。也就是说,班上的所有学生,对每一个知识点他的接受程度跟接受的好坏,是不太一样的。所以所有好的学生,每天都要陪着这个稍微后进的学生,去不停地重复他已经知道的事情。所以这样的重复,使得我们的效率非常的低。
那么未来,我们的大数据就一定能够做到因材施教,每一个学生你做的每一个试卷,你答的每一道题,你浏览过的每一个知识点,都会为你记录下来,之后为你量体裁衣,只有你不会的出现在训练的这个集里面。所以每一个学生,可能会收到不一样的考卷,而且每一个学生做的作业,很有可能都是完全不一样的。所以新时代的学习,也会跟未来不太一样。
智慧法院如何办案?
大数据变成贵州的一张名片,最重要的原因不是大数据解决了很多GDP的问题,而是它在政府里面应用得非常成熟,或者说我们在大数据融合上做得非常好。这里有一个例子,就是贵州的智慧法院。
以前法官的工作非常的繁重,他每天要审很多的文案(原告的文书、证据、检察官给的申诉书以及最后的判决文书等),每一个法官都在重复这个过程。这里面的问题是什么呢?他的办案效率不高,而且现在案件也越来越多;最后,还有一个巨大的问题——同案不同判,就是同样类似的案件,两个不同的法官,很有可能他会出两个不一样的判决。
那么这件事情,大数据就可以帮助我们解决这几个问题。首先,把纸质数据数据化,把过去几年所有贵州省法院审过的案件也数据化。然后,通过大数据的一些处理方式,把它电子化、智能化。智能化之后,可以做到达到一个什么样的好结果呢?我们的法官,对于很多的案件,我们可以自动为他归出,这个案件大概是一个什么案件?它的证据链全不全?我们会对比它的所有证据全不全。最后,会给出一个量刑,自动生成法官的判决文书。
这么做有什么好处呢?第一,我们可以给法官进行画像,每一个法官他最擅长判什么样的案子我们会非常清楚,每一个法官他判的案子也都会跟着他的一生。第二,给案件进行画像,每个案件是什么样的一个情况?以及这个过程当中,发生的事情我们都给它记录下来,每个案件我们会给他一个量刑。
如果最后法官最后判的,这个量刑跟我们给的这个建议偏离得非常远的话,就会有比他更高级的一个法官要来审查这个案件。所以,我们就很好地解决了同案不同判的问题。而这个贵州省智慧法院,已经是全国高院的一个样板。
它看的比你更准确!
实际上大数据企业,它自己也在改造自己。这里举一个例子,叫做安防系统。
安防系统的智能化。计算机自动地去帮你看,这个画面里面或者说这一段的视频里面可能有异常,就会推送出来让你去看,而不是让你去看全部的视频。所以,最近不管是机场也好、高铁也好,全部都用上了人脸识别,原因就是因为现在人脸识别的这个技术已经非常的好。它甚至比人的眼睛去看人脸更加精准。
再一个就是,大家关心的中国食品安全问题。未来的厨房,不用我们去盯,而是由机器帮我们去盯,这样的话能够保证我们每个人都吃到安全的食物。
连牧羊犬都失业了!
大数据能够非常精准地帮助育种,包括什么时候该滴灌、什么时候该育种、什么时候能够做成什么样子,以及包括现在有很多的基因技术来进行一些改良,所以这个是大数据能做的。
它还能够做什么?通过各种数据手段,能够使得这个种植更加的精准,什么时候该施肥,什么时候需要打药,而这个过程当中,实际上是为了使用更少的肥料跟更少的农药,然后种植出更好的果实。所以大数据能够帮助我们使用更少的工业原料,来达到更好的效果。而且能够提高我们生产的一个效率,自动化生产程度也会更高。
这里还有一个更简单的一个例子:林业原来很早就有这个林业工人,他们做的最多的一件事情,就是每天在那儿巡逻。但现在不需要了,我们有很多的无人机在上面巡逻,大家就坐在那儿就可以看到,什么地方有什么样的隐患,我们马上就能够去解决这个问题。
更神奇的应该是下面一个案例,就是放羊的例子。大家如果去鄂尔多斯的话,就可以看到——所有的羊由无人机在赶,而且它可以放那些羊喜欢听的音乐,然后让它去哪儿就去哪儿。因为它更听话,因为人其实不太懂羊语,但是我们自动化的语言,知道它喜欢什么之后,进行自动化编程,每天定点定时。它要吃什么,它有没有生病,我们可以自动控制。这个就是云端放牧。
大数据与工业的结合
工业其实是最大数据化的一个产业。
在采矿当中,我们能够把所有的地貌信息,把原来的水文信息、地质信息,全部输入到我们的系统里面去。然后就可以进行一些模拟仿真,去更加精准地探寻出地下矿产的状况。
第二个我觉得很应该跟大家讲的,叫智能汽车。为什么这个是个非常典型的例子?因为汽车的设计,它是需要协同的。所以它的设计,其实是不能割裂的,也就是说,设计人员他不能够仅仅只设计一个部件,只为一个部门服务,或者只为一个功能服务。所以它是一个很需要协同的一个工业设计。那么大数据就能够帮助你,它会告诉你,刹车要关系到自动泊车,要关系到自动驾驶各种各样的部门。它会自动地给你提示,这个参数改了之后,要影响到多少多少的参数;这个部件改了之后,要影响多少多少的部件。
还有一个,在工业这块里面工地的管理。原来,工厂的管理是比较粗放的。现在,大数据给了一个非常精细化的管理。每一个人、每一个物、到每一个零部件,会使得整个工厂会更加智能化,每个人各司其职,每一台机器能够完成它该做的事情。
《纸牌屋》的编剧到底是谁?
现在基本可以做到用AI写剧本。
《纸牌屋》剧照
这里面有一个特别特别好的例子。前两年特别火爆的一个美剧,叫做《纸牌屋》,或者又叫《白宫风云》。这个剧它是怎么来的呢?美国有一个在线影片租赁公司,它就分析了所有过去几年用户的这些信息:比如哪些用户租了哪些影片,哪些影片租出去的最多,大家最喜欢哪个导演、哪个编剧、里面的哪些情节。所以最后,它的很多情节都是来自于人工智能的分析。哪些情况下,要出现什么样的一些情节,然后编剧就根据这些情节,做成了《纸牌屋》这么一个美剧。最后发现,这个剧推出来之后,果然很火爆。所以这就是人工智能在创作领域一个非常成功的例子。
大数据比你更了解你自己
AI设计师“鲁班”原理示意图
人工智能或者是大数据,能够取代很多大家认为的创意性工作,一个什么工作呢?就是设计海报。每个双十一,阿里巴巴或者说淘宝,需要设计上千万个海报,每一个不同的很小很小的类目去设计,然后推送到不同的用户界面里去。你会发现,你一点钟看到的海报跟三点钟看到的海报、跟5点钟看到的海报都不一样,你看到的海报跟你同桌看到的海报也有可能都是不一样的。这不是人来设计的,是机器自动设计的。
它背后,每一个人喜欢一些什么样的元素,会从你们平常浏览的这个过程当中逐渐去挖掘,它推送给你的东西越来越精准,越来越是你需要的,它比你还了解你自己。所以,它会根据你的一些元素来最后设计一个适合你、为你量身定做的海报。
用数据去描绘你是一个什么人?
从民用、政用、商用到工业、农业、服务业,我们都是要去分析数据。如果你真的要去做大数据这件事情,你一定会去思考,你的数据从哪里来,你的数据放哪里,然后你的数据怎么用。这个就是过去几年,我们其实一直在做的一些事情。
大数据为什么有用?是因为我们用数据去逼近我们的现实,去逼近今天这么一个世界。我们要用数据去描述我这个人是一个什么样的情况。
只有通过数化之后,我们的计算机才能够为我们做出分析、做出决策。所以,数化万物,智在融合。所谓智在融合,就是我们一定要把大数据跟我们身边的很多事、物去相融合在一起,它才能够发挥更大的作用。
节目编导:王柳
编辑:任意、二丫、晓静
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