对一个陌生人进行征信就好比「盲人摸象」,传统方法是通过20个「盲人」去评估一个客户的信用「大象」,注定是有缺陷的。而大数据的多维度就如同几万人同时「摸象」,再把这几万人的反馈汇总到一起。维度越多,结论就越准确。
第三,处理非结构化数据的能力。结构化数据中最基本的数字、符号等,可以用固定的字段、长短和逻辑结构保存在数据库中,并用数据表的形式向人类展现(想一下常见的Excel表格),处理非常方便。但是互联网时代产生了大量非结构化数据,对于图片、视频、音频等内容,它们的数据量巨大却没有清晰的结构。对于图像的数据,我们只能理解为一个二维矩阵上的无数像素点。非结构化数据增长量很快,据推测将占未来10年新生数据总量的90%。而大数据技术可以通过图像识别、语音识别、自然语言分析等技术计算、分析大量非结构化数据,大大提升了数据维度。
非结构化数据的数量远超结构化数据,蕴含巨大能量,应用前景广阔。例如,在机场等公共场合的个人身份检查,过去只能根据旅客提供的身份信息这一个主要维度去判断其身份。而人脸识别、语音识别等技术应用成熟后,大数据可以直接通过摄像快速比对审核,增加对个人身份判断的维度,进行既精确又高效的安全检查。
第四,大数据是生生不息的「流」,具有时间性。它过去就不再回来,就像人无法两次踏入同一条河流。这一方面是因为数据量太巨大,无法全部存储;另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关,瞬息万变。百度大数据实验室因此提出一个概念叫作「时空大数据」。
地图就是时空大数据之母。百度地图有一个路段拥堵预警功能。如果前方路段畅通会显示为绿色;如果拥堵则会显示成红色,提醒用户选择其他路线。这是我们与数据互动的一个简明例子。如果我们有A和B两条路线可以选择,此时A路线拥堵而B路线畅通,那么我们都会选择B路线;当越来越多的车主选择B路线,那么B路线将会变成拥堵而A路线又会畅通。
此消彼长,变化万千。依靠智能手机的定位功能,百度地图可以实时更改当前的路况监测结果,精确地告诉每一个位置用户当前自己所面对的路面情况。通过数据可视化技术和各种评估手段,可以描绘一座城市的日常脉搏,比如上下班的人流数据变化,仿佛城市在吞吐呼吸。除了被记录下来的,更多数据只在当时有效。把数据全部存储下来是不可能的,那样需要的硬盘可能整座城市的地皮都堆不下,只能即时应用,用过就消失。
最后一点,也是最重要的,大数据的「大」表现为无尽的重复。对于语音识别来说,正因为人们重复讲述同样的语句,机器通过反复识别这些人类语音的细微差别,才能全面掌握人类语音。也正因为人们周而复始的运动,才让系统能捕捉城市运动的规律。「重复」的数学意义是「穷举」。以往人类无法通过穷举法来把握一个事情的规律,只能采用「取样」来估计,或者通过观察用简单明了的函数来代表事物规律,但大数据让穷举法这种「笨办法」变得可能了。
中国在人工智能领域存在强烈的内在驱动
显然,在多元化的网络世界里,没有任何一个国家、机构能「独当一面」。只有不同文化、经济、政治背景的基因进行竞争,才能对网民的需求做出全面恰当的回应。
从国情来看,中国发展人工智能较欧美国家有着更强烈的内在驱动,这种驱动来自民间。百度搜索统计显示,有关「服务」的搜索请求数量始终在迅速增长:2014年比2013年增长了133%。2016年在基数更大的情况下,仍有153%的增长。
在移动互联网领域的应用上,中国比美国更普及。中国网民早已习惯于诉诸互联网寻求服务。如今中国每100张电影票中就有55张是通过网络下单预订的。与之对应的是,互联网服务在美国电影行业的渗透率只有20%,也就是说100张电影票中只有20张是网上订票。比如,中国餐饮行业的互联网渗透率是2%时,美国只有1%。
中国之大,之特殊,要高效实现中国网民的服务需求,人工智能创新就是一条必由之路。
驱动的另一个源头则是产业焦虑。中国制造业成本上升很快。放眼全球,工业越来越自动化和智能化,高端制造业可能会回到欧美,而低端制造业已开始流向越南等国。如果不在短时间内完成产业转型,中国制造业将面临「空心化」的困境:高端制造业、低端制造业都将流出中国——这个转型,能不依赖人工智能这一环吗?
尽管局势紧迫,但中国的实力值得看好。中国企业的执行力、中国政府的支持力度都是新兴产业的强力后援。
如果说网民的需求是「天时」,企业与政府的合作是「人和」,数据则是中国大脑发展必不可少的「地利」。在这一领域,中国更是得天独厚。
庞大的人口规模、复杂的社会环境和面向不同应用场景的互联网企业,汇合收集这个数据全集意义非凡。可以预见,不久的未来除了个人数据,依托于公共环境或者政府背景而产生和积累的数据,如汽车注册信息、学籍学历、犯罪记录等,将以加密的方式形成个人基础电子档案。企业与市场通过服务输出获取的数据,如信用卡账单、消费记录、网站浏览偏好、惯用手机品牌等,则将以用户授权的方式再次转化为服务回馈给使用者。
这里的「使用者」,不是会编码、能建模的「码农」博士,而是普通的公众群体。让更多的人也能便捷地使用智能设备才是真正意义上的科技福利。
编辑:未知
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