智能时代的思维方式

最近读智能时代一书，对智能时代的思维方式有了新的认识。

智能时代以前的思维方式，可称之为机械思维。特点是认为一切皆可公式化，一切现象皆可追本溯源，找到因果关系。机械思维在人类文明发展的历程中发挥了重要作用，从欧几里得的几何原理，到牛顿力学，到焦耳定律，到麦克斯韦电磁方程，那一个个优美、简洁的公式，解开了世代困扰人类的谜团，太阳的东升西落、天体运动都有了合理的解释，蒸汽动力、电的产生，工业革命的爆发，都与之有着密切的关系。通过机械思维，找到因果关系后，所有未知的情况，都可以由这种因果关系准确预测。比如知道了F=ma，给定任何力和质量，我们都可以精确算出所产生的加速度。

在当前的智能时代，思维方式上最大的不同之处在于分析现象时，由追求因果性变为追求相关性。一个客观的背景是那些优美、简洁的公式，如同果树上低处的果子，已经被人类摘得差不多了，而要摘到更高处的果子，则需付花费更长的时间、付出更多的努力。与此同时，人类目前累积的以及正在产生的数据达到了空前的规模，这些数据中隐含了大量的信息。另一方面，一项信息与另外一项信息之间的关系，往往不是简单的因果关系，取而代之的，是两者之间的相关性。一条信息或一个结果的产生，与多条信息可能都有相关性，此时已经无法用简单的A导致了B来解释。而我们能做的，是深入挖掘数据中的多维度信息，建立彼此间以关联度为基础的关联关系，进而达到根据已有数据预测未知情况的目的。智能推荐、机器翻译、自动驾驶、语音识别及智能问答，从模式上，都属于这种范畴。

所以，智能时代是数据为王的时代，谁掌握的数据量大、维度多、实时性高，谁就更具备挖掘万物间关联性的条件，从能能够提供出更高智能的产品和服务。在这一点上，谷歌无疑堪称业界标杆。