
使用大數據,就像在沙子里淘金
在過去幾年,我們這個世界上的數據的增長速度,相當于之前5年、10年的50倍。
大數據為什么在這個點上爆發?主要原因是,摩爾定律使得存儲的數據量空前擴張。與此同時,類似RFID那樣的傳感器技術也得到了質的提升。于是,就出現了這樣的例子——
當某著名服飾品牌把RFID的芯片放在衣服上,如果你覺得一件衣服挺好看,拿到試衣間試,試完了卻沒買,芯片依然能記錄下你試穿了多長時間。由此,他們就會去研究,到底是什么問題,讓你沒有選擇他們的產品。至于你試都不試,他們則認為這很可能是店鋪陳列擺放的問題?;谟缮鲜鲞@些數據收集而產生的質量管理和服務改進,這家店的銷售額在過去10年里漲了5倍,非??捎^。
另外一個例子,如今也非常有名了。美國第二大連鎖百貨TARGET將大數據運用于營銷。某天有一位父親特別生氣,到店里來投訴。他說我的女兒只有14歲,可是你們給她推送母嬰廣告。結果過了一個星期,經理打電話回訪這個父親,這位父親表達了歉意:上次是我態度不好,我的女兒是懷孕了。事實就是這樣:如果你總是在淘寶上買生活用品,你們家什么時候需要買手紙了,馬云可能比你的家人知道得還早。
隨著上面的例子越來越多,有人開始認為,我們現在正處在人類歷史上的又一個節點:機器的智能有可能在我們這個時代超過人的智能。
這種推理是怎么來的呢?
持上述觀點的人認為:由于計算機的速度會不斷增加,而人的能力發展基本上是平行的,所以未來某個時間點上,機器智能極有可能超過人的智能。這時,如果我們善于利用大數據的特征,可以達成兩件事。其一,可以換一種思維方式來看待世界。其二,可以制造更先進的機器智能。
換言之,大數據就像在一堆沙子里面淘金。當你利用到相較于今日一萬倍的數據時,量變到質變的躍升就很可能產生。從這個意義上來講,未來所有的公司,都可能是要使用大數據的公司。
真正的受益者不會超過2%
未來世界的機器是不會控制人的,但制造智能機器的人,能通過機器控制其他人。比方說,經常去京東、淘寶買東西,實際上就是被他們控制; 天天用微信,某種程度上就被騰訊控制。
在大數據時代,很多商業模式也會變。比如,過去有一個“吉利模式”,買一個刀架送一個刀片。然后吉利靠消費者后期的耗材消費掙錢??扇缃?,一個冰箱品牌做了這么一件事。它內置于冰箱的芯片可以獲知你家有多少牛奶、多少雞蛋。當這些東西沒了,它就會通知給你送來。換言之,這個冰箱除了冷凍功能,還被賦予了“貨架”功能。
未來世界里的大數據思維,將細到每一個人、每一個商品、每一筆交易,逐漸影響我們的生活,改變整個生態鏈。與此同時,技術的發展也不可能人為地停止下來。
但很遺憾的是,在任何一次重大的技術革命中,一開始受益的都是2%的人。正如蒸汽機的發明,第一波受益的,是發明家、工廠主,這是18世紀晚期的事。但連英國維多利亞女王迎來她特別榮耀的時代,都是19世紀中期的事了。美國工業革命,受益的是愛迪生。如今特斯拉也掙了很多錢,受益的是支持他們的GP摩根以及各種關聯制造商。老百姓什么時候開始受益呢?是不是過兩年,其余98%的人就能受益了呢?不是,可能要經過兩代人,半個世紀后,才能有98%的人受益。
美國IT革命,從摩爾定律的發明到今年正好是51年,很多人還沒有受益。美國和中國很幸運,踏準了信息革命的節奏。但在我們的周圍,南美洲、整個阿拉伯地區、東歐地區,甚至南歐,對IT革命的貢獻幾乎為零。我希望大家能看到站在你們后面的這98%的人。你們要關注這些,更要堅守住這2%的位置。
學習是一輩子的事
前一陣谷歌的AlphaGo非?;?,于是有人問,AlphaGo的學習速度太驚人了,和以前的學習方法相比,未來年輕人的學習,是否只剩下思維模式上的突破?
后來我一個同事,他的孩子在學下棋,他就說那我們去把AlphaGo這個程序打開,看看它到底怎么下的,讓孩子學學。結果打開一看,發現根本沒法模仿,里面就是一個很簡單的數學模型,然后一堆亂七八糟的數字。所以,機器產生智能和人產生智慧完全是兩回事。但我想講兩點——
第一,機器最擅長的工作還是重復性。AlphaGo 差不多有50個左右的版本,有時候一天就下好幾千盤棋。但人類最重要的一個能力是創造力。在我們祖先活下來的地方,比如走出非洲那會兒,除了生存,還有樂器、創造性和想象力。
第二,比學習方法、思維模式更重要的,其實是終身學習。學習是一輩子的事,這點最重要。我原來周圍有一些人比我的學業能力要強一些,但他們一旦拿到博士,就把書本一扔,從此不再學習,慢慢他們的知識就老化了。而我雖然不是一個有很好學習方法的人,卻是一個能夠不斷學習的人。
正如你和你的父輩要掌握的技能早已不同,如今,說任何一個專業如何好、如何壞都失之簡單?,F在來講,已經很難有專業比人的壽命要短,因此,你要做好在不遠的未來換專業的準備。也許你的專業會過時,但你利用最先進的技術,比如計算機,來學習和提升自己這件事,永遠不會過時。
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