Según el análisis de casos, ¿qué beneficios aporta el big data a Prada?

Aparentemente de la noche a la mañana, big data se ha convertido en la palabra más de moda en el mundo de las tecnologías de la información.

En primer lugar, el big data no es algo completamente nuevo. El servicio de búsqueda de Google es una aplicación típica de big data. Según las necesidades del cliente, Google puede encontrar rápidamente las respuestas más probables en tiempo real entre los activos digitales masivos (o basura digital) del mundo y presentárselas. Este es el servicio de big data más típico. Pero en el pasado, había muy pocas aplicaciones comerciales y de procesamiento de datos de esta escala, y no existía un concepto establecido en la industria de TI. Hoy en día, con la aplicación de la digitalización global, las redes de banda ancha e Internet en todos los ámbitos de la vida, la cantidad de datos acumulados está aumentando. Cada vez más empresas, industrias y países están descubriendo que, antes de que se forme gradualmente el concepto de big data, se pueden utilizar tecnologías similares para servir mejor a los clientes, descubrir nuevas oportunidades comerciales, expandir nuevos mercados y mejorar la eficiencia.

Internet es una red mágica, y el desarrollo de big data y la personalización de software también son un modelo. Las cotizaciones más detalladas están disponibles aquí. Si realmente quieres hacerlo, puedes venir aquí. El número inicial de este teléfono móvil es 187, el número del medio es tres cero y el último número es 14250. Puedes encontrarlos combinándolos en orden. Lo que quiero decir es que, a menos que quieras hacerlo o entiendas este aspecto, si simplemente te unes a la diversión, entonces no vengas.

Existe una historia interesante sobre el marketing del lujo. Cada prenda de vestir de la tienda insignia de Prada en Nueva York tiene un código RFID. Cada vez que un cliente recoja una pieza de PRADA y entre al probador, la RFID será reconocida automáticamente. Al mismo tiempo, los datos se transmitirán a la sede de Prada. Cada prenda se almacena y analiza en qué ciudad, en qué tienda insignia, cuándo fue llevada al probador y cuánto tiempo permaneció. Si hay alguna prenda que no se vende bien, el planteamiento anterior era deshacerse de ella directamente. Pero si los datos enviados por RFID muestran que, aunque el volumen de ventas de esta prenda es bajo, ha entrado muchas veces en el probador. Eso podría explicar algunas otras cuestiones. Quizás el final de este vestido sea completamente diferente, quizás un pequeño cambio en cierto detalle cree un producto muy popular.

Un solo dato no tiene valor, pero a medida que se acumulan más y más datos, los cambios cuantitativos conducirán a cambios cualitativos, al igual que la opinión de una persona no es importante, pero las opiniones de 1.000 personas son más importantes. Unos pocos millones de personas son suficientes para provocar olas enormes, y unos cientos de millones de personas son suficientes para cambiarlo todo.

No importa cuántos datos se bloqueen o no se utilicen, no tienen ningún valor. Los vuelos chinos llegan muy tarde, en comparación con los vuelos americanos que llegan puntuales. Entre ellas, una buena práctica de la agencia estadounidense de control del tráfico aéreo ha desempeñado un papel positivo. Es muy simple decir que Estados Unidos publicará la tasa de retraso y el tiempo promedio de retraso de cada aerolínea y de cada vuelo durante el año pasado, lo que permitirá a los clientes elegir naturalmente vuelos con alta puntualidad al comprar boletos aéreos, atrayendo así a las aerolíneas a esforzarse por mejorar la puntualidad a través de medios de mercado. Este método simple es más directo y efectivo que cualquier medio de gestión (como los medios de macrocontrol del gobierno chino). Permítanme decir aquí una o dos palabras. En el pasado, el control interno de un país autocrático se basaba principalmente en la violencia física, es decir, las instituciones fuertes tenían poder ilimitado y participaban en terrorismo de estado. Ahora, un país autocrático se basa principalmente en monopolizar la información y bloquearla, lo que dificulta las cosas; al pueblo obtener información amplia y verdadera, logrando así el control estatal. Este bloqueo de la información es el bloqueo del big data.

Sin datos integrados y extraídos, el valor no se revelará. Cooper en "Endless" no sirve de nada si no puede integrar y conectar las enormes cantidades de información que rodean el precio de las acciones de una empresa.

Por tanto, la generación, adquisición, minería e integración de datos masivos muestran un enorme valor empresarial. Esto es lo que yo entiendo como big data. Hoy en día, cuando Internet lo está remodelando todo, estos problemas ya no son un problema. Porque creo que big data es la próxima ola de aplicaciones para el desarrollo profundo de Internet y una extensión natural del desarrollo de Internet. Se puede decir que el desarrollo de big data ha llegado a un punto crítico, por lo que se ha convertido en una de las palabras más candentes en la industria de TI.

En segundo lugar, los macrodatos reconstruirán el pensamiento y los modelos de negocio en muchas industrias.

Me gustaría empezar este tema con una imaginación salvaje sobre la futura industria del automóvil.

Un coche es una gran inversión en la vida de una persona.

Basado en un ciclo de reemplazo de 300.000 automóviles de 7 años, el costo de depreciación anual es de más de 40.000 yuanes (sin contar aquí los costos de capital, seguros, aceite de motor, mantenimiento y otros gastos, el consumo anual debería ser de alrededor de 60.000 yuanes). . La industria del automóvil es también una industria líder en una larga cadena industrial, en la que sólo el sector inmobiliario puede competir.

Pero al mismo tiempo, la cadena de la industria del automóvil es una industria ineficiente y que cambia lentamente. Los coches siempre han tenido cuatro ruedas, un volante y dos filas de sofás. Para algo tan caro, se generan muy pocos datos alrededor del automóvil y también hay muy poca transmisión de datos entre las cadenas industriales.

Imaginémonos de manera descabellada: ¿qué pasará si los automóviles estén completamente digitalizados y tengan big data?

Algunos dicen que la digitalización de los coches pasa por añadir un módulo MBB. No, eso es demasiado infantil. En mi ideal, la digitalización significa que el automóvil puede conectarse a Internet en cualquier momento. El automóvil es un gran sistema informático con ruedas, volantes y sofás tradicionales que pueden navegar digitalmente y conducir automáticamente. está digitalizado, incluido cada mantenimiento, cada ruta de conducción, cada video de accidente, el estado de las partes clave del automóvil todos los días e incluso cada hábito de conducción (como cada frenado y aceleración) se registran. De esta manera, su automóvil puede generar T bits de datos cada mes o incluso cada semana.

Bueno, asumimos que estos datos se pueden almacenar y compartir con gobiernos, industrias y empresas relevantes. El impacto de las cuestiones de privacidad no se analiza aquí, suponiendo que los datos se puedan compartir libremente bajo la premisa de la protección de la privacidad.

Entonces, ¿qué hará la compañía de seguros? La compañía de seguros utilizó todos sus datos para modelar y analizar y descubrió varios hechos importantes: Primero, usted simplemente conduce hacia y desde el trabajo. La ruta de Nanshan a Bantian no está ocupada y tiene pocos semáforos. esta ruta en el último año La tasa es muy baja; su automóvil está en buenas condiciones (antigüedad y modelo), y la tasa de accidentes de este modelo también es baja en Shenzhen, incluso analiza sus hábitos de conducción, reposta combustible de manera uniforme y usa menos; frenado temporal, menos adelantamientos, mantener la distancia en armonía con los coches que te rodean y tener buenos hábitos de conducción. La conclusión final es que si su modelo de automóvil es bueno, su automóvil está en buenas condiciones, sus hábitos de conducción son buenos, sus rutas frecuentes tienen una baja tasa de accidentes y no ha tenido ningún accidente automovilístico en el último año, puede obtener un descuento mayor. De esta forma, las compañías de seguros reconstruyeron completamente sus modelos de negocio. Antes del soporte de big data, las compañías de seguros simplemente clasificaban a los clientes de seguros de automóviles. A * * * se divide en cuatro tipos de clientes. El primero no ha tenido accidentes durante dos años consecutivos, el segundo no ha tenido accidentes en el último año, el tercero ha tenido un accidente en el último año y el cuarto ha tenido más de dos accidentes en el último año. Hay cuatro tipos. Esta clasificación simple y burda es como una mujer que busca marido y que sólo se atreve a casarse. Los hombres se dividen en cuatro tipos: los que nunca se han casado, los que se han casado una vez, los que se han casado dos veces y los que se han casado dos veces. Haber estado casado tres o más veces. Con el apoyo de big data, las compañías de seguros pueden centrarse verdaderamente en el cliente, dividiéndolos en miles y cada cliente tiene una solución personalizada. De esta manera, las operaciones de la compañía de seguros serán completamente diferentes. Para los clientes de bajo riesgo, se atreven a hacer descuentos audazmente, y para los clientes de alto riesgo, incluso se niegan. Es completamente difícil para las compañías de seguros ordinarias competir con dichas compañías de seguros. Las compañías de seguros que poseen y utilizan big data tendrán una ventaja competitiva abrumadora sobre las empresas tradicionales. Los macrodatos se convertirán en el núcleo de la competitividad de las compañías de seguros porque los seguros son un negocio basado en la evaluación de probabilidades. Los macrodatos son sin duda el arma más ventajosa para evaluar con precisión la probabilidad, y es simplemente un arma hecha a medida.

Con el apoyo del big data, los servicios de las tiendas 4S son completamente diferentes. La información sobre el estado del vehículo se transmitirá periódicamente a la tienda 4S. La tienda 4S recordará al propietario del vehículo el mantenimiento y las reparaciones oportunas según la situación, especialmente para problemas que puedan poner en peligro la seguridad, incluso tomará medidas de intervención remota con el consentimiento del cliente. Al mismo tiempo, el propietario del automóvil puede preparar los productos con anticipación. Permitir que los propietarios del automóvil vayan a la tienda 4S para realizar reparaciones lo antes posible sin esperar.

Para los conductores, cuando no quieren conducir, con el apoyo de big data e inteligencia artificial, el vehículo puede conducir automáticamente y las rutas que conduce con frecuencia pueden aprender y optimizarse por sí mismas. Para predecir su entorno, los coches autónomos de Google recopilan casi 1 GB de datos por segundo.

Sin el apoyo de big data, la conducción autónoma es inimaginable; cuando está demasiado cerca de los vehículos circundantes, le recordará al propietario que lo evite a tiempo cuando se desplaza y le recordará sus rutas recorridas con frecuencia en tiempo real; datos para evitar puntos de congestión y ayudarle a elegir la ruta más adecuada en caso de una emergencia, como un reventón de neumáticos, el sistema de conducción autónoma se hará cargo automáticamente para mejorar la seguridad (es raro que una persona se encuentre con un reventón de neumáticos); en su vida, y las reacciones de la gente en situaciones de emergencia suelen ser catastróficas) Sólo empeorará (encontrar un lugar para estacionar en el centro de la ciudad es algo muy problemático, pero en el futuro, cuando llegue a la entrada del centro comercial). , deja que el coche busque una plaza de aparcamiento por sí solo, y cuando quieras devolverlo, pídele que venga a recogerlo con antelación.

Los vehículos son los objetos en movimiento más grandes y activos en las ciudades, una fuente de congestión y una de las mayores fuentes de contaminación. Los coches digitales y las aplicaciones de big data provocarán muchos cambios. Los semáforos se pueden optimizar y ajustar automáticamente de acuerdo con las condiciones de congestión de diferentes carreteras, y los semáforos pueden incluso cancelarse en muchos lugares. Los estacionamientos urbanos también se pueden optimizar en gran medida, y el diseño de los estacionamientos urbanos se puede optimizar en función de los grandes; datos. Con la función de conducción autónoma de los vehículos, se pueden revolucionar los aparcamientos y diseñar edificios de aparcamiento diseñados específicamente para vehículos autónomos. Los pisos subterráneos y sobre el suelo pueden tener hasta docenas de pisos, y el piso del estacionamiento puede ser más corto, siempre que sea más alto que la altura del automóvil (o el automóvil se puede estacionar en posición vertical), lo que tiene un gran impacto. en la planificación urbana, cuando ocurre una emergencia, como un deslizamiento de tierra más adelante, que puede notificar inmediatamente a los vehículos circundantes (especialmente los vehículos que se dirigen a secciones de deslizamiento de tierra, el impuesto actual sobre el combustible también puede sufrir cambios revolucionarios); Los cargos pueden basarse en la distancia recorrida o incluso en la cantidad de contaminantes emitidos por el vehículo. Los automóviles con menos contaminantes pueden incluso participar en el comercio de carbono, vendiendo sus emisiones a automóviles con un alto consumo de combustible. El gobierno también puede publicar cada año las emisiones contaminantes reales, los impuestos, la seguridad y otros indicadores de varios tipos de vehículos para alentar a la gente a comprar automóviles más seguros y con mayor eficiencia energética.

El comercio electrónico y el envío urgente también pueden sufrir grandes cambios. Los vehículos expresos pueden conducirse solos, por lo que no tienen que correr por carreteras congestionadas durante el día. Puedes conducir en medio de la noche y diseñar una caja de recepción automática en tu puerta, que se abrirá automáticamente con una contraseña, como el vendedor de periódicos que solía repartir periódicos.

Desde este punto de vista, creo que la aplicación de la digitalización automotriz, Internet, big data y la inteligencia artificial traerán enormes cambios y revoluciones industriales inimaginables a la industria automotriz y a las largas cadenas industriales relacionadas, con posibilidades ilimitadas. potencial. El espacio de la imaginación puede ser completamente reconstruido. Por supuesto, se estima que se necesitarán al menos 50 o 100 años para realizar la escena que describí. Creo que nunca la veré en esta vida.

La siguiente imaginación gira en torno a la propia persona. La existencia digital de la humanidad también es una cuestión de estas pocas décadas. A lo largo de la vida de mis abuelos, hubo fotos de ellos al final de sus vidas, y sus imágenes personales fueron algo digitalizadas, permitiéndonos a nosotros y a las generaciones futuras conocer las gloriosas imágenes de nuestros abuelos. Y teníamos fotografías de la infancia. En los últimos años, nos hemos vuelto cada vez más digitales. Nuestra identidad es digital (es decir, tarjeta de identificación), los depósitos bancarios son digitales, las fotografías son todas digitales, los formularios de examen físico también son digitales y las compras son digitales (Taobao tiene docenas de mis direcciones y cientos de información de compras, decenas de miles de buscar mensajes), la comunicación es digital (WeChat tiene un nuevo ecosistema de círculo de amigos) y inicialmente se ha construido un estado de vida digital. Y nuestra próxima generación o la próxima generación entrará en una existencia completamente digital. Desde el momento del nacimiento, las personas tienen un mapa genético, y cada examen y prueba física posterior, sus actividades cada año, cada mes, cada día, y las trayectorias de actividad de sus parientes relacionados, de cada persona a cada generación, a la totalidad. árbol genealógico, a todo el país, al mundo entero, la generación de estos datos masivos pasará de cuantitativa a cualitativa. Aquí también imaginamos:

Por ejemplo, cuando buscas pareja, conoces a una chica amada. Un sistema de big data es como un sistema de adivinación. Basándonos en la extracción masiva de datos de ambas partes, te diremos cuál es el índice de coincidencia para ti y la chica, y cuál será la probabilidad de divorcio para parejas en situaciones similares en todo el mundo en el futuro. Por debajo de un determinado índice de coincidencia, el sistema de big data le aconsejará cuidadosamente que no continúe la relación con esta chica. ¿No suena esto especialmente a digitalización de la familia de energía? Por supuesto, se puede decir que una vida así es aburrida y que los errores son la parte más hermosa de la vida.

Jaja, solo hablo de cuestiones científicas e ignoro tu pícaro romance que se hace en nombre del "romanticismo" pero que en realidad no apunta al matrimonio. De hecho, admito en mi corazón que es bueno actuar como un gamberro de vez en cuando. Jaja, es broma.

Los macrodatos subvertirán hasta cierto punto los métodos tradicionales de gestión de las empresas. El modelo de gestión de las empresas modernas proviene de imitar al ejército, apoyándose en capas de organización y procesos estrictos, apoyándose en capas de recopilación y agregación de información para tomar decisiones correctas, y luego a través de la transmisión y descomposición de decisiones en la organización y la estandarización de procesos para asegurar la ejecución de las decisiones, asegurar la calidad de cada actividad empresarial y evitar riesgos en cierta medida. Este solía ser un método útil pero complicado. En la era del big data, podemos reconstruir el modelo de gestión de las empresas. Mediante el análisis y la extracción de big data, una gran cantidad de empresas pueden tomar decisiones de forma independiente sin depender de organizaciones en constante expansión y procesos complejos. Todos toman decisiones basadas en big data y se basan en reglas establecidas. No hay mucha diferencia entre las decisiones del CEO y las decisiones del personal de primera línea. Entonces, ¿las empresas todavía necesitan tantos niveles de organización y procesos complejos?

Otra función importante del big data es cambiar la lógica empresarial y ofrecer la posibilidad de respuestas directas desde otras perspectivas. Hoy en día, el pensamiento o las decisiones comerciales de las personas son en realidad una fuerza lógica dominante. Investigamos, recopilamos datos, resumimos y finalmente formamos nuestras propias inferencias y opiniones para la toma de decisiones. Este es un proceso de lógica empresarial de observación, pensamiento, razonamiento y toma de decisiones. La formación lógica de personas y organizaciones requiere mucho aprendizaje, capacitación y práctica, y el costo es enorme. ¿Pero es ésta la única manera? Big data nos brinda otras opciones, que es utilizar el poder de los datos para obtener respuestas directamente. Por ejemplo, cuando estudiábamos matemáticas, aprendimos la tabla de multiplicar en 1999 cuando éramos jóvenes, geometría en la escuela secundaria y cálculo en la universidad, y nos encontramos con un problema difícil. Intentamos utilizar años de experiencia de aprendizaje para resolverlo, pero tenemos otra forma, que es buscar directamente en línea para ver si existe tal problema. Si es así, simplemente copie la respuesta directamente. Mucha gente lo criticará como plagio y trampa. Pero ¿por qué deberíamos estudiar? Pensé que era para solucionar el problema. Si puedo encontrar la respuesta en cualquier momento, puedo encontrar la mejor respuesta con el menor esfuerzo. ¿No podría esa búsqueda ser un camino brillante? En otras palabras, para conseguir lo que es, no tenemos que entender por qué. No negamos el poder de la lógica, pero al menos tenemos un nuevo gran poder en el que confiar, que es el poder de los big data en el futuro.

A través del big data, podemos tener una nueva perspectiva para descubrir nuevas oportunidades de negocio y reconstruir nuevos modelos de negocio. Ahora vemos el mundo, como analizar el deterioro de los alimentos en casa, confiando principalmente en nuestros ojos y nuestra experiencia. Pero si tenemos un microscopio y vemos bacterias malas a la vez, entonces el análisis es completamente diferente. Big data es nuestro microscopio, que nos permite descubrir nuevas oportunidades de negocio desde nuevas perspectivas y posiblemente reconstruir modelos de negocio. Los diseños de nuestros productos pueden ser diferentes. No es necesario adivinar muchas cosas. Los hábitos y preferencias de los clientes son claros de un vistazo. Sabemos lo que les gusta y lo que odian a los clientes, por lo que podemos ser más específicos. Especialmente con microscopios y lentes gran angular tendremos más perspectivas nuevas. Esta lente gran angular es el flujo de datos entre industrias, lo que nos permite ver cosas que no podíamos ver en el pasado. Por ejemplo, en el caso del automóvil mencionado anteriormente, conducir es conducir y el seguro es un seguro. Sin embargo, cuando transmitimos los grandes datos de la conducción a las compañías de seguros, el modelo de negocio de toda la compañía de seguros cambiará por completo. completamente reconstruido.

Por último, me gustaría hablar del impacto revolucionario del desarrollo del big data en la propia arquitectura técnica de TI. La base del big data son los sistemas de TI. Nuestros modernos sistemas de TI empresariales se basan básicamente en el modelo IOE (minicomputadora IBM, base de datos Oracle, almacenamiento EMC) de Cisco. Este modelo es una arquitectura escalable verticalmente que es adecuada para resolver procesos de negocio con una determinada cantidad de datos bajo el modelo establecido. Pero en la era del big data, pronto enfrentaremos problemas de costos, tecnología y modelos de negocio.

La demanda de TI de big data pronto superará el pico técnico de las arquitecturas de proveedores existentes, y el crecimiento de datos masivos provocará la tendencia de de-IOE propuesta actualmente en la industria, utilizando software de código abierto de arquitectura escalable horizontalmente para reemplazar el software propietario de arquitectura escalable verticalmente. Básicamente, se debe al modelo de negocio de big data, lo que significa que big data impulsará una nueva ronda de cambios arquitectónicos en la industria de TI. Los llamados factores de seguridad nacional en la tendencia de la OIE son completamente secundarios.

Por eso los estadounidenses dicen que los big data son un recurso, como los grandes yacimientos petrolíferos y las grandes minas de carbón, que pueden descubrir continuamente grandes riquezas. Y a diferencia de los recursos ordinarios, es renovable y se vuelve más valioso cuanto más se extrae, lo que va en contra de las leyes de la naturaleza. Esto es válido para las empresas, las industrias, los países y las personas. ¿A quién no le gusta algo como esto? Por lo tanto, tiene mucho sentido por qué el big data es tan popular.

En tercer lugar, el nacimiento de nuevas criaturas inteligentes.

La siguiente imaginación es aún más salvaje. Si realmente se hace realidad, probablemente serán necesarias al menos diez o cien vidas. Ya éramos antepasados ​​en ese momento. Piense en ello como ciencia ficción.

Comience con un discurso reciente de un vicepresidente de Microsoft. Rick Rashid es vicepresidente senior de investigación de Microsoft. Un día, subió al podio en Tianjin, China, y estaba muy, muy nervioso por hablar frente a 2.000 investigadores y estudiantes. Hay una razón para estar tan nervioso. El problema es que no habla chino y sus habilidades de traducción anteriores eran muy malas, lo que parece estar condenado a esta vergüenza.

“Esperamos que dentro de unos años podamos romper la barrera del idioma entre las personas”, dijo a la audiencia el vicepresidente senior de Microsoft Research. Después de una tensa pausa de dos segundos, la voz del traductor salió por el altavoz. "Personalmente creo que esto hará del mundo un lugar mejor", continuó Rashid, deteniéndose ante la traducción al chino.

Él sonrió. El público aplaudió cada palabra que dijo. Algunos incluso derramaron lágrimas. Esta reacción aparentemente extrema es comprensible: la traducción de Rashid no fue fácil. Cada frase fue entendida y traducida perfectamente. Lo que más me impresionó fue que el traductor no era humano.

Esta es una traducción automática del lenguaje natural y una manifestación importante de la investigación de inteligencia artificial a largo plazo. La inteligencia artificial tiene perspectivas comerciales claras y enormes desde el pasado hasta el futuro. En el pasado, fue un tema candente en la industria de TI, y su popularidad no es menor que la actual "Internet" y "big data". Pero en el pasado, los humanos encontraron grandes obstáculos al promover la investigación de la inteligencia artificial y, al final, estaban casi desesperados.

La inteligencia artificial en ese momento consistía en simular el modo de pensamiento inteligente humano para construir inteligencia artificial. En lo que respecta a la traducción automática, los lingüistas y lingüistas no deben escatimar esfuerzos para compilar grandes diccionarios y reglas relacionadas con la gramática, la sintaxis y la semántica. Cientos de miles de palabras forman una biblioteca de vocabulario con decenas de miles de reglas gramaticales. Simulan traductores humanos, teniendo en cuenta diversas situaciones y contextos, y luego los expertos en informática crean programas complejos. Al final, se descubrió que el lenguaje humano es demasiado complejo y que el método exhaustivo no puede lograr la calidad de traducción más básica. El resultado final de este camino es que después de la década de 1960, la investigación y el desarrollo tecnológico de la inteligencia artificial se estancaron durante varios años. Los científicos descubrieron dolorosamente que la definición de inteligencia artificial mediante la "simulación del cerebro humano" y la "reconstrucción del cerebro humano" ha llegado a su punto muerto. final, provocando que casi todos los proyectos de inteligencia artificial caigan en el limbo.

Aquí tenéis un pequeño episodio. Cuando estaba en la universidad, tuve un maestro que era uno de los mejores profesores de inteligencia artificial en China y vicepresidente de una asociación nacional de investigación de inteligencia artificial. Comentó que la inteligencia artificial en ese momento no era inteligencia artificial, sino estupidez artificial. El comportamiento humano simple se descompone, se descompone y se descompone nuevamente, y luego se simula torpemente. No se trata de cómo la gente aprende a ser inteligente, sino de simular las acciones más simples de las personas más estúpidas. Dijo que algunas personas se sentían complacientes con el progreso de la inteligencia artificial en ese momento y dijo que en el plan de alunizaje, parecía que los humanos estaban más lejos de la luna. De hecho, simplemente se pararon sobre una roca y expresaron su amor a la luna. Ah, estoy más cerca de ti. Todavía recuerdo con mucho cariño su autodesprecio por su carrera.

Más tarde, algunas personas pensaron, ¿por qué las máquinas deberían aprender lógica de los humanos? Es difícil y difícil de aprender. Lo más poderoso de la máquina en sí es su potencia informática y su capacidad de procesamiento de datos. ¿Por qué no tomar un camino diferente? Este camino es el camino que ha recorrido IBM "Deep Blue".

El 11 de mayo de 1997, el maestro de ajedrez Garry Kasparov fracasó en una partida contra Deep Blue, un ordenador desarrollado por IBM. Este último ganó este trascendental "enfrentamiento hombre-máquina". "Deep Blue" no depende de la lógica, la llamada inteligencia artificial o la superpotencia informática para ganar: el pensamiento no puede derrotarte, pero te matará.

Más tarde se aplicó una lógica similar a la traducción automática. Google, Microsoft e IBM se han embarcado en este camino. Es decir, utiliza principalmente un método de coincidencia, combinado con aprendizaje automático, basándose en datos masivos e información estadística relacionada, independientemente de la gramática y las reglas, para comparar el texto original con los datos de traducción en Internet y encontrar el más similar y más resultados de traducción frecuentemente citados como resultado. Es decir, utilizar big data y tecnología de aprendizaje automático para lograr la traducción automática. Cuanto mayores sean los datos existentes, mejor funcionará el sistema, razón por la cual la nueva traducción automática sólo podrá lograr avances después de la aparición de Internet.

Así que actualmente hay muchos informáticos en los equipos de traducción automática de estas empresas, pero ni siquiera un lingüista puro. Siempre que sean buenos en matemáticas y estadística, podrán programar.

En resumen, con esta tecnología, las computadoras pueden aprender por sí mismas a construir patrones a partir de big data. Con grandes cantidades de información, puedes enseñar a las máquinas a hacer cosas que parezcan inteligentes, ya sea navegar, comprender palabras, traducir idiomas, reconocer rostros o simular conversaciones humanas. Chris Bishop de Microsoft Research en Cambridge, Reino Unido, dio una analogía: "Si apilas suficientes ladrillos, si retrocedes unos pasos, verás una casa".

Aquí, se supone que la tecnología puede seguir mejorando. En el futuro, la inteligencia artificial basada en big data y el aprendizaje automático podrá simular conversaciones humanas con mayor fluidez, es decir, los humanos podrán hablar con las máquinas más libremente. De hecho, el proyecto "Watson" de IBM es un proyecto tecnológico que intenta hacer que las computadoras se conviertan en médicos, que puedan diagnosticar la mayoría de las enfermedades y comunicarse con los pacientes. Además, también se supone que los dispositivos informáticos portátiles emergentes han logrado grandes avances. ¿Cuánto progreso es esto? Incluso su perro mascota está equipado con varios sensores y dispositivos portátiles, como recolección de imágenes, recolección de sonidos, recolección de olores, así como pequeños equipos médicos para monitorear la salud del perro e incluso para monitorear el estado de la digestión del estómago del cachorro. . Por supuesto, los cachorros también están conectados a Internet y generan enormes cantidades de datos. En este momento, asumimos que, con base en estos modelos de big data, se pueden simular las emociones del cachorro y luego se puede expresar la voz mediante procesamiento antropomórfico. En otras palabras, podemos simular que el cachorro habla palabras humanas. Por ejemplo, cuando el dueño llega a casa y el cachorro mueve la cola y ladra, el sistema de inteligencia artificial adjunto al cachorro dirá: "Maestro, estoy muy feliz de poder hacerlo". Nos vemos responder". "A casa". No solo eso, también puedes tener una conversación con el sistema de inteligencia artificial del cachorro, porque este sistema de inteligencia artificial básicamente puede entender lo que quieres decir y puede reemplazar la expresión antropomórfica del cachorro. Simulemos una posible conversación:

Tú: “Cachorro, ¿cómo estuvo tu día hoy?”

Perro: “Sí, Maestro, hoy tienes un perro nuevo. La comida sabe bien. . Todavía siento que no estoy satisfecho”.

Tú: “Eso es bueno. Seguiré comprando este tipo de comida para perros”.

Perro: "Sólo el. El cartero entrega el periódico. Además, María, la cachorrita del vecino, vino a visitarnos y jugamos juntos toda la tarde."

Tú: "¿Entonces cómo jugaste?"

Perro: "Estoy muy feliz. Parece que he vuelto a tener mi primer amor".

...

Podemos tratar la conversación simulada anterior como una broma. Pero de hecho, en este momento descubriremos un hecho sorprendente, es decir, lo que estás enfrentando son en realidad dos cachorros, uno es un cachorro físico y el otro es un cachorro virtual de inteligencia artificial basado en big data y aprendizaje automático, y el cachorro virtual Más inteligente que un cachorro físico y realmente considerado. Entonces, ¿este cachorro virtual es una nueva criatura inteligente?

Sigamos ampliando esta historia y convirtamos al cachorro en una persona del futuro. Las personas generan muchos datos en sus vidas. Con base en estos datos, podemos deducir directamente muchas conclusiones, como qué tipo de películas nos gusta ver, qué tipo de comida nos gusta comer y qué acciones tomaremos si encontramos algún problema.

Dichos datos se acumulan hasta que la persona fallece. Tenemos una imaginación audaz, ¿pueden estos enormes datos permitir que esta persona siga existiendo de alguna manera? Cuando las generaciones futuras necesiten buscar respuestas a cualquier pregunta, como decisiones clave en la vida, como qué especialidad estudiar en la universidad, si casarse con una chica, ¿qué consejo le puede dar a esta persona virtual (ancestro)? La respuesta es por supuesto. En este caso, la existencia digital no sólo existe durante la vida sino que también puede continuar después de la muerte. Incluso después de la muerte, las personas pueden seguir existiendo en el espacio virtual. Incluso después de la muerte, estas inteligencias virtuales pueden seguir existiendo. Supongamos que han pasado muchos años y hay demasiados antepasados ​​​​de estas inteligencias virtuales. Los descendientes vivos pueden incluso formar un "comité de personal conjunto de antepasados", preferiblemente aquellos que obtuvieron buenos resultados en el examen (como ganar el premio mayor) y lo han sido. altos funcionarios (antepasados ​​como gobernadores), ejecutivos de empresas (como directores ejecutivos), profesores, escritores, etc. Dejemos que estos ancestros compitan después de la muerte y no habrá nada de malo si no mueren. ¿Te suena familiar esta escena? Esta es una escena de la película animada de Disney "Mulan". Cuando se enfrentó al momento más importante de su vida: unirse al ejército en lugar de su padre, Hua Mulan confió su confusión al "Comité del Estado Mayor Conjunto Ancestral" y recibió asesoramiento.

Imagínese con más audacia, suponiendo que la ciencia material también haya logrado grandes avances, ¿podemos volver a trasplantar estas vidas virtuales a un ecosistema que simule a los humanos? Por supuesto que puedes. Este nuevo agente se parece mucho a una persona real. ¿Es esta resurrección después de la muerte? ¿Entonces este nuevo intelectual no puede seguir teniendo su anterior documento de identidad? ¿Puedo seguir siendo propietario de mi propiedad anterior? ¿Puedo seguir recibiendo mi pensión? ¿Existen límites de vida obligatorios? ¿Esta inteligencia aprenderá a evolucionar por sí sola? ¿Irán a la guerra con los humanos? Pensándolo profundamente, me siento completamente confundido. Ahora me enfrento a grandes desafíos éticos y legales.

¿Qué significa todo esto? ¡Es con el avance de los big data y el aprendizaje automático que han aparecido nuevas criaturas inteligentes en este mundo! Después de que los big data y el aprendizaje automático hayan cambiado, reestructurado y subvertido muchas empresas, industrias y países, ¡finalmente es hora de cambiar a la humanidad! ¡Ha surgido una nueva rama de la evolución humana!

Algunos científicos han hecho los siguientes dibujos para describir a estas dos criaturas inteligentes. Uno se basa en la biología, tras millones de años de evolución; el otro se basa en la tecnología informática, basada en big data y aprendizaje automático, mediante la autosimulación y el autoaprendizaje. El primero es más lógico, más emocional y creativo, pero tiene una vida limitada; el segundo no tiene una lógica ni emociones biológicas fuertes, pero tiene fuertes capacidades de cálculo, modelado y búsqueda, y teóricamente tiene una vida ilimitada.

Por supuesto, estas cosas suceden muy, muy lejos. De todos modos, no podemos verlo cuando estamos vivos y no podemos verlo cuando morimos, porque cuando morimos, creo que este tipo de vida virtual basada en big data y aprendizaje automático aún no existirá.

Cuatro. Conclusión

Finalmente, lo que quiero decir es que nuestra comprensión del futuro se basa principalmente en el sentido común y la imaginación del futuro. Según las estadísticas, la cantidad de información del New York Times en una semana es mayor que la cantidad de información que recibía una persona en su vida en el siglo XVIII. Actualmente se produce más información en 18 meses que en los últimos 5.000 años juntos. Ahora, la potencia informática de una computadora de 5.000 yuanes en mi casa es más poderosa que la de toda la escuela cuando entré por primera vez a la universidad. El progreso de la ciencia y la tecnología siempre superará nuestra imaginación. Imagínese si en el futuro, una persona posee más equipo informático que el total actual de potencia informática global, una persona genera más datos que los datos globales actuales, o incluso su perro genera más información que los datos globales actuales. el mundo en total? Eso depende de tu imaginación.