【前情提要】
上篇文章提到，自牛顿的科学理论光芒照亮了世间，我们已经习惯了基于确定性和因果关系的“机械思维”，并且以此建立起灿烂的现代科学文明，创造出物质极大丰富的时代，然而如今这种思维习惯却难以应对日新月异的变革了。面对这个充满了不可预测性的复杂世界，寻找绝对因果关系显得越发地费力而不讨好。借助于大数据的积累以及计算能力的大幅提升，科学家们巧妙地把智能问题转换为数据问题，从而在机器智能领域的发展突飞猛进。
明确了机器智能的基本概念和技术方法，它将会对未来社会产生怎样的影响，我们又将如何应对呢？
第四章 大数据与商业
大数据思维教会我们通过数据寻找相关性来解决各种各样的问题。商业模式会发生改变，大数据使得交易的完成不再是结束而是用户长期关系的开始。在未来，大数据和机器智能这种资源工具将会由专门的公司提供给全社会使用。
在侦察违法犯罪方面，我们只需从大量数据中找到一种正常模式，再圈定模式异常的个体，就可以快速锁定嫌疑人。
在商业领域，最著名的故事大概要属“塔吉特比一个十几岁女孩儿的父亲更早得知他孩子怀孕”了。如今，不论是亚马逊、淘宝、京东等都会向你推荐相关的商品，听音乐时也会收到为你量身定制的歌单。下次你也可以与小伙伴约定，同时在搜索引擎中输入相同的关键词，看看得到的提示有何不同。可以说，大数据在某种程度上已经掀起了个性化的浪潮。
在大数据的应用方面，数据流会完成从局部到整体的双向流动。从局部的大量数据中总结整体规律，再将规律应用于每个局部个体并指导其具体行为。因此，大数据可以保证商业行为在满足宏观规律的同时，也能够精确地把握每一个细节。
在这种背景下，商业模式会发生两个变化：一是产业链会从一个产品扩展到整个IT行业；二是服务业的重要性愈加凸显。新产业的缔造源于原有产业与新技术的有机结合。不妨用“+大数据”的思维进军垂直领域，让交易不再是一锤子买卖，使得产品成为连接顾客和商家的纽带，从产品后续使用情况中挖掘信息，让每一个用户成为长期收益的来源。
第五章 大数据和智能革命的技术挑战
经过漫长的技术积累，大数据技术已经具备了可行条件，并已经在实际应用领域取得了令人瞩目的成就。然而，在数据收集、存储、计算以及数据挖掘、数据安全和人们隐私保护等方面仍面临着不小的挑战，尤其是隐私保护方面，必须通过技术解决而非仅仅停留在法律层面。
科学技术的发展并不是匀速的，而是在漫长的相对停滞过程中逐渐积累，然后获得单点突破，进而引发技术大规模爆破性地迅猛发展，今天我们可能正处于机器智能将要超过人类的拐点上。
近年来全球开始数字化、摩尔定律持续有效、第四代LTE技术长期演进以及wifi和蓝牙技术的成熟、并行计算和云计算逐渐应用，使得大数据技术在数据产生、存储、传输和处理等方面的条件逐渐形成。
然而，人们在问卷中总是倾向于不完全按照自己的意愿作答，所以聪明的数据采集者们总是要费尽心思去搜集那些人们在轻松时做出而又与核心问题相关的决定，但是这种“曲线救国”的策略却常常受到数据完备性和不变性的挑战，所以，合格的数据收集工作说起来容易做起来难。
如今数据量的增长速度远超存储设备的发展，使得存储方式和便于共享的标准化数据格式变得尤为重要。人们对于并行计算和实时处理的要求越来越高，但是并行计算受可并行比例和分任务计算量不同的限制，对于系统设计和算法也提出了更高的要求。
数据的过滤、整理和机器学习是机器智能的关键。机器变智能的过程也是需要自己学习的，只不过它学得飞快，经过加工整理的数据就是名师教材、传世武林宝典，而机器学习的算法则是它的学习方法，“好方法+练得多”就是机器智能的修炼秘籍。
最后一个方面就是安全性，数据的安全和我们的安全。数据的安全指数据不丢失、不损坏，并且不被偷走或盗用；我们的安全指的是保护隐私不被侵犯，而这一点常常被我们忽略，因为我们往往不由自主地在便捷性和隐私安全性中选择前者（想想你们手机app中搜附近的时候是不是直接定位而不是手动输入地址就知道了→_→）。因此，这将是大数据未来走向大规模应用所必须妥善解决的问题。
第六章 未来智能化产业
现有产业依托新技术形成新产业，其特征是智能化与精细化。我们看到，传统产业中的农业、制造业甚至体育界也会在大数据和机器智能的参与下产生新的变化，而像记者、编辑，乃至医生、律师这样的高端行业人群也同样面临着被取代的风险。
古老而传统的农业，在传感器数据采集、滴灌系统自主学习改进灌溉量、精准机械给水控制等技术帮助下成功实现了超级节水灌溉。运动员通过动作比对、技术统计来改进训练计划，计算机甚至已经开始训练小棋手了。特斯拉颠覆了汽车行业，汽车成为承载用户数据的一个平台。制造业在未来的竞争要靠从设计到销售全过程的智能化水平。
大数据与机器智能带来了战胜癌症与衰老的希望。通过寻找相应的错误基因，在医疗领域近乎天文数字的几百上千万种组合方式在IT领域实在是小case，找到每种异常对应的有效药物，即可控制病情。同理，也有可能为我们揭开长生不老的秘密。另外，医学影像分析软件和手术机器人就像是学习能力极强、经验丰富、情绪稳定的“老大夫2.0版”，随着学习数据样本的增长，它们极有可能在未来替代专科医生。同样受到行业威胁的还有律师、记者以及编辑们。
第七章 智能革命和未来社会
历次技术革命中，可选择的路只有两条：要么加入浪潮，成为前2%的人；要么观望徘徊，被淘汰。
在未来社会中，智能交通管理系统帮助我们合理规划路线，使出行更加便捷；产品和服务实现从标准化到个性化的转变，我们的社会向着智能化和精细化发展。
大数据和机器智能让我们整体的生活环境乃至文明程度产生了质的飞跃，但也对未来社会带来巨大冲击。需要引起我们注意的是，未来将是一个没有隐私的世界，而且很大程度上是由于我们主动泄露，目前大家往往只注意保护诸如私密图片和账号密码等，而对于性格偏好、学历收入、消费习惯、健康状况等不够重视，而这些数据却很容易使我们陷入被动的局面。
每一次产业革命，都要经过至少半个世纪来消化随之而来的负面影响，因为解决劳动力剩余只有一种途径：耗——等待旧产业的从业人员退出劳务市场，而并非是因为他们真正找到新的出路。这样一个令人失望的事实还远远不是结束，机器智能带来的革命将比以往的冲击更加全面而猛烈。
我们需要承认，人类将在越来越多的事情上比不过机器，而唯一能让自己在智能革命中获益而不是被抛弃的方法只有一个——争当2%的人。从工业革命开始的前三次重大技术革命中，首先受益的是那些与产业相关的人、善于利用新技术的人。所以我们能够做的，就是接受这样一种思维方式，并努力利用好大数据和机器智能，而不至于在未来惊慌失措。
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