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包括如何和牌、胡牌 、、碰
、等。只有了解了规则，才能更好地制定策略 。 克制下家：在麻将桌上
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，情况会不断发生变化。你需要根据手中的牌和牌桌上的情况来灵活调整策略 。比如，当手中的牌型不好时 ，可以考虑改变打法
，选择更容易和牌的方式
。 记牌和算牌：记牌和算牌是麻将高手的必备技能。通过记住已经打出的牌和剩余的牌，你可以更好地接下来的牌局走向 ，从而做出更明智的决策 。 保持冷静：在麻将比赛中
，保持冷静和理智非常重要
。不要因为一时的胜负而影响情绪，导致做出错误的决策。要时刻保持清醒的头脑 ，分析牌局
，做出佳的选择 。  
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请注意，虽然微乐麻将自建房胜负规律策略可以提高你的赢牌机会 ，但麻将仍然是一种博弈游戏，存在一定的运气成分
。因此
，即使你采用了这些策略，也不能保证每次都能胜牌。重要的是享受游戏过程 ，保持积极的心态 。
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网上有关“经济学问题 案例：谷歌收购摩托罗拉移动实现纵向一体化”话题很是火热
，小编也是针对经济学问题 案例：谷歌收购摩托罗拉移动实现纵向一体化寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题 ，希望能够帮助到您
。

纵向一体化是指与企业产品的用户或原料的供应单位相联合或自行向这些经营领域扩展
，就是指企业在现有业务的基础上，向现有业务的上游或下游发展 ，形成供产
、产销或供产销一体化
，以扩大现有业务范围的企业经营行为。当然，在产品或服务的生产或分销过程中 ，企业要至少是参与其中两个或两个以上的相继阶段的经营
，才可称为纵向一体化经营 。纵向一体化有两方面的涵义:第一，指组织结构现有状态 ，即企业在产品的加工或经销各阶段上的延伸程度; 第二，指企业行为
，即企业通过纵向兼并等手段进入另一加工或经销阶段的行为。

如果我是Google的决策者，会同意是收购摩托罗拉的
。因为自身的产品软件还是需要终端设备来实现。而移动终端是未来的大趋势 。为了更好的占有市场 ，所以我会支持这个收购的计划的
。

小数据时代随机采样案例分析有哪些?

一、大数据的初步理解

似乎一夜之间
，大数据(Big Data)变成一个IT行业中最时髦的词汇。

首先，大数据不是什么完完全全的新生事物 ，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用
，根据客户的需求，Google实时从全球海量的数字资产(或数字垃圾)中快速找出最可能的答案 ，呈现给你
，就是一个最典型的大数据服务 。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少，在IT行业没有形成成型的概念
。现在随着全球数字化 、网络宽带化
、互联网应用于各行各业 ，累积的数据量越来越大
，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户 、发现新商业机会
、扩大新市场以及提升效率 ，才逐步形成大数据这个概念。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式
，这里提供最详细的报价，如果你真的想做 ，可以来这里
，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到 ，我想说的是
，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话 ，就不要来了 。

有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的
。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间
，RFID会被自动识别 。同时，数据会传至PRADA总部
。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间 ，数据都被存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低
，以往的作法是直接干掉 。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题
。也许这件衣服的下场就会截然不同 ，也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。

单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加
，量变就会引起质变，就好像一个人的意见并不重要 ，但1千人、1万人的意见就比较重要
，上百万人就足以掀起巨大的波澜，上亿人足以改变一切 。

数据再多 ，但如果被屏蔽或者没有被使用
，也是没有价值的
。中国的航班晚点非常多，相比之下美国航班准点情况好很多。这其中 ，美国航空管制机构一个的好做法发挥了积极的作用
，说起来也非常简单，就是美国会公布每个航空公司 、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间 ，这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班
，从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率 。这个简单的方法比任何管理手段(如中国政府的宏观调控手段)都直接和有效
。这里多说一两句，过去一个暴政国家对内的控制主要是物理上的暴力 ，就是强力机构权力无限大，搞国家恐怖主义;而现在一个暴政国家
，主要是就靠垄断信息
、封锁信息，让民众难以获得广泛而真实的信息 ，从而实现国家的控制。这个信息封锁
，就是对大数据的封锁 。

没有整合和挖掘的数据，价值也呈现不出来
。《永无止境》中的库珀如果不能把海量信息围绕某个公司的股价整合起来、串联起来 ，这些信息就没有价值。

因此
，海量数据的产生 、获取、挖掘及整合，使之展现出巨大的商业价值 ，这就是我理解的大数据 。在互联网对一切重构的今天
，这些问题都不是问题
。因为，我认为大数据是互联网深入发展的下一波应用 ，是互联网发展的自然延伸。目前
，可以说大数据的发展到了一个临界点，因此才成为IT行业中最热门的词汇之一 。

二
、大数据将重构很多行业的商业思维和商业模式

我想以对未来汽车行业的狂野想象来展开这个题目。

在人的一生中 ，汽车是一项巨大的投资
。以一部30万车、七年换车周期来算，每年折旧费4万多(这里还不算资金成本)
，加上停车 、保险
、油、维修 、保养等各项费用，每年耗费应在6万左右。汽车产业也是一个很长产业链的龙头产业 ，这个方面只有房地产可以媲美 。

但同时
，汽车产业链是一个低效率
、变化慢的产业
。汽车一直以来就是四个轮子、一个方向盘 、两排沙发(李书福语)。这么一个昂贵的东西，围绕车产生的数据却少的可怜 ，行业产业链之间几无任何数据传递 。

我们在这里狂野地想象一番
，如果将汽车全面数字化，都大数据了 ，会产生什么结果?

有些人说
，汽车数字化，不就是加个MBB模块吗?不 ，这太小儿科了
。在我理想中
，数字化意味着汽车可以随时联上互联网，意味着汽车是一个大型计算系统加上传统的轮子
、方向盘和沙发 ，意味着可以数字化导航、自动驾驶，意味着你和汽车相关的每一个行动都数字化
，包括每一次维修 、每一次驾驶路线
、每一次事故的录像、每一天汽车关键部件的状态，甚至你的每一个驾驶习惯(如每一次的刹车和加速)都记录在案。这样 ，你的车每月甚至每周都可能产生T比特的数据 。

好了
，我们假设这些数据都可以存储并分享给相关的政府 、行业和企业
。这里不讨论隐私问题带来的影响，假设在隐私保护的前提下 ，数据可以自由分享。

那么
，保险公司会怎么做呢?保险公司把你的所有数据拿过去建模分析，发现几个重要的事实：一是你开车主要只是上下班 ，南山到坂田这条线路是非繁华路线
，红绿灯很少，这条路线过去一年统计的事故率很低;你的车况(车的使用年限、车型)好 ，此车型在全深圳也是车祸率较低;甚至统计你的驾驶习惯
，加油平均，临时刹车少 ，超车少，和周围车保持了应有的车距
，驾驶习惯好 。最后结论是你车型好，车况好 ，驾驶习惯好
，常走的线路事故率低，过去一年也没有出过车祸 ，因此可以给予更大幅度的优惠折扣
。这样保险公司就完全重构了它的商业模式了。在没有大数据支撑之前
，保险公司只把车险客户做了简单的分类，一共分为四种客户 ，第一种是连续两年没有出车祸的
，第二种过去一年没有出车祸，第三种过去一年出了一次车祸 ，第四种是过去一年出了两次及以上车祸的
，就四种类型 。这种简单粗暴的分类，就好像女人找老公 ，仅把男人分为没有结过婚的
、结过一次婚的、结过二次婚的 、结过三次及以上婚的四种男人，就敢嫁人一样。在大数据的支持下
，保险公司可以真正以客户为中心，把客户分为成千上万种 ，每个客户都有个性化的解决方案
，这样保险公司经营就完全不同，对于风险低的客户敢于大胆折扣 ，对于风险高的客户报高价甚至拒绝
，一般的保险公司就完全难以和这样的保险公司竞争了
。拥有大数据并使用大数据的保险公司比传统公司将拥有压倒性的竞争优势，大数据将成为保险公司最核心的竞争力 ，因为保险就是一个基于概率评估的生意
，大数据对于准确评估概率毫无疑问是最有利的武器，而且简直是量身定做的武器。

在大数据的支持下 ，4S店的服务也完全不同了 。车况信息会定期传递到4S店
，4S店会根据情况及时提醒车主及时保养和维修，特别是对于可能危及安全的问题 ，在客户同意下甚至会采取远程干预措施，同时还可以提前备货
，车主一到4S店就可以维修而不用等待
。

对于驾驶者来说，不想开车的时候 ，在大数据和人工智能的支持下
，车辆可以自动驾驶，并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。谷歌的自动驾驶汽车 ，为了对周围环境作出预测
，每秒钟要收集差不多1GB的数据，没有大数据的支持 ，自动驾驶是不可想象的;在和周围车辆过近的时候
，会及时提醒车主避让;上下班的时候，会根据实时大数据情况 ，对于你经常开车的线路予以提醒
，绕开拥堵点，帮你选择最合适的线路;在出现紧急状况的时候 ，比如爆胎，自动驾驶系统将自动接管
，提高安全性(人一辈子可以难以碰到一次爆胎，人在紧急时的反应往往是灾难性的 ，只会更糟);到城市中心
，寻找车位是一件很麻烦的事情，但未来你可以到了商场门口后 ，让汽车自己去找停车位
，等想要回程的时候，提前通知让汽车自己开过来接 。

车辆是城市最大最活跃的移动物体 ，是拥堵的来源
，也是最大的污染来源之一
。数字化的车辆
、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化，根据不同道路的拥堵情况自动进行调整 ，甚至在很多地方可以取消红绿灯;城市停车场也可以大幅度优化
，根据大数据的情况优化城市停车位的设计，如果配合车辆的自动驾驶功能 ，停车场可以革命性演变，可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼
，地下、地上楼层可以高达几十层，停车楼层可以更矮 ，只要能高于车高度即可(或者把车竖起来停)
，这样将对城市规划产生巨大的影响;在出现紧急情况，如前方塌方的时候 ，可以第一时间通知周围车辆(尤其是开往塌方道路的车辆);现在的燃油税也可以发生革命性变化
，可以真正根据车辆的行驶路程，甚至根据汽车的排污量来收费 ，排污量少的车甚至可以搞碳交易
，卖排放量卖给高油耗的车;政府还可以每年公布各类车型的实际排污量 、税款
、安全性等指标，鼓励民众买更节能、更安全的车 。

电子商务和快递业也可能发生巨大的变化
。运快递的车都可以自动驾驶 ，不用赶白天的拥堵的道路
，晚上半夜开，在你家门口设计自动接收箱 ，通过密码开启自动投递进去，就好像过去报童投报一样。

这么想象下来
，我认为，汽车数字化 、互联网化
、大数据应用、人工智能 ，将对汽车业及相关的长长的产业链产生难以想象的巨大变化和产业革命
，具有无限的想象空间，可能完全被重构 。当然 ，要实现我所描述的场景
，估计至少50年 、100年之后的事情了，估计我这辈子是看不到的
。

下面一个想象是围绕着人本身来展开的。人的数字化生存也就是这几十年的事情 。我爷爷奶奶那辈子 ，是在人生末年的时候有照片
，算是初步在个人形象方面有了一点数字化，让我们及后代还可以知道爷爷奶奶的光辉形象。而我们从小就有照片 ，这些年我们的数字化就越来越多了
，身份是数字的(就是身份证)，银行存款是数字的 ，照片是全数字，体检单也数字化
，购物数字化(淘宝上有我的几十个地址
、几百条购物信息、上万次搜索信息)，沟通数字化(微信上有新的朋友圈生态) ，初步构建了一个数字化生存的状态
。而我们的下一辈或下下一辈将进入完全的数字化生存
，人从一出生就有基因图谱，到后续的每一次体检 、每一次化验 ，到每一年、每一个月
、每一个日子的活动
，到相关亲戚的轨迹，从每一个人 ，到每一代人
，到整个族谱，到整个国家 ，到整个全球
，这些海量数据的产生将从量变到质变，这些数据的挖掘与使用将对人类本身产生革命性的影响。这里 ，我们也想象一下：

比如，在你找对象的时候
，碰上一位心爱的姑娘，大数据系统就像算命系统一样 ，根据双方海量数据的挖掘
，告诉你和姑娘匹配指数是多少，告诉你全球类似情况的夫妻日后离婚概率是多少 ，低于某个匹配指数
，大数据系统会慎重建议你认真考虑不要这个姑娘继续交往下去 。听起来是不是特别像门当户对的数字化呢?当然，你可能会说 ，这样的人生多没有意思啊
，错误本来就是人生最美丽的一部分
。呵呵，我只讨论科学问题 ，对你这种以“浪漫主义 ”为名
，事实上是不以结婚为目的的耍流氓式的恋爱，不予以理睬。其实 ，我内心也承认，偶尔耍耍流氓是很好的 。呵呵
，开个玩笑
。

大数据一定程度上将颠覆了企业的传统管理方式。现代企业的管理方式是来源于对军队的模仿，依赖于层层级级的组织和严格的流程 ，依赖信息的层层汇集、收敛来制定正确的决策
，再通过决策在组织的传递与分解，以及流程的规范 ，确保决策得到贯彻
，确保每一次经营活动都有质量保证，也确保一定程度上对风险的规避 。过去这是一种有用而笨拙的方式
。在大数据时代 ，我们可能重构企业的管理方式
，通过大数据的分析与挖掘，大量的业务本身就可以自决策 ，不必要依靠膨大的组织和复杂的流程。大家都是基于大数据来决策
，都是依赖于既定的规则来决策，是高高在上的CEO决策 ，还是一线人员决策，本身并无大的区别
，那么企业是否还需要如此多层级的组织和复杂的流程呢?

大数据另外一个重大的作用是改变了商业逻辑，提供了从其他视角直达答案的可能性 。现在人的思考或者是企业的决策 ，事实上都是一种逻辑的力量在主导起作用
。我们去调研
，去收集数据，去进行归纳总结 ，最后形成自己的推断和决策意见
，这是一个观察 、思考
、推理、决策的商业逻辑过程。人和组织的逻辑形成是需要大量的学习 、培训与实践，代价是非常巨大的 。但是否这是唯一的道路呢?大数据给了我们其他的选择 ，就是利用数据的力量
，直接获得答案。就好像我们学习数学，小时候学九九乘法表 ，中学学几何
，大学还学微积分，碰到一道难题 ，我们是利用了多年学习沉淀的经验来努力求解，但我们还有一种方法
，在网上直接搜索是不是有这样的题目，如果有 ，直接抄答案就好了
。很多人就会批评说
，这是抄袭，是作弊。但我们为什么要学习啊?不就是为了解决问题嘛 。如果我任何时候都可以搜索到答案 ，都可以用最省力的方法找到最佳答案
，这样的搜索难道不可以是一条光明大道吗?换句话说，为了得到“是什么” ，我们不一定要理解“为什么
”
。我们不是否定逻辑的力量
，但是至少我们有一种新的巨大力量可以依赖，这就是未来大数据的力量。

通过大数据 ，我们可能有全新的视角来发现新的商业机会和重构新的商业模式 。我们现在看这个世界
，比如分析家中食品腐败，主要就是依赖于我们的眼睛再加上我们的经验 ，但如果我们有一台显微镜，我们一下就看到坏细菌
，那么分析起来完全就不一样了
。大数据就是我们的显微镜，它可以让我们从全新视角来发现新的商业机会 ，并可能重构商业模型。我们的产品设计可能不一样了
，很多事情不用猜了，客户的习惯和偏好一目了然 ，我们的设计就能轻易命中客户的心窝;我们的营销也完全不同了
，我们知道客户喜欢什么
、讨厌什么，更有针对性 。特别是显微镜再加上广角镜 ，我们就有更多全新的视野了
。这个广角镜就是跨行业的数据流动
，使我们过去看不到的东西都能看到了，比如前面所述的汽车案例 ，开车是开车
，保险是保险，本来不相关 ，但当我们把开车的大数据传递到保险公司，那整个保险公司的商业模式就全变了
，完全重构了。

最后一点，我想谈的是大数据发展对IT本身技术架构的革命性影响 。大数据的根基是IT系统
。我们现代企业的IT系统基本上是建立在IOE(IBM小型机、Oracle数据库 、EMC存储)+Cisco模型基础上的 ，这样的模型是Scale-UP型的架构
，在解决既定模型下一定数据量的业务流程是适配的，但如果是大数据时代 ，很快会面临成本
、技术和商业模式的问题
，大数据对IT的需求很快就会超越了现有厂商架构的技术顶点，超大数据增长将带来IT支出增长之间的线性关系 ，使企业难以承受。因此
，目前在行业中提出的去IOE趋势，利用Scale-out架构+开源软件对Scale-up架构+私有软件的取代 ，本质是大数据业务模型所带来的
，也就是说大数据将驱动IT产业新一轮的架构性变革 。去IOE潮流中的所谓国家安全因素，完全是次要的。

所以 ，美国人说，大数据是资源
，和大油田、大煤矿一样，可以源源不断挖出大财富
。而且和一般资源不一样 ，它是可再生的
，是越挖越多 、越挖越值钱的，这是反自然规律的。对企业如此 ，对行业
、对国家也是这样
，对人同样如此 。这样的东西谁不喜欢呢?因此，大数据这么热门 ，是完全有道理的
。

三、新智慧生物的诞生

下面的想象就更狂野了
，真正要实现，估计至少是我们十辈子或者一百辈子以后的事情。那时候 ，我们已经是祖宗了哈 。大家就当科幻小说来看好了
。

从最近一位微软副总裁的演讲说起。瑞克·拉希德(Rick Rashid)是微软研究院的高级副总裁
，有一天，他在中国的天津迈上讲台 ，面对2000名研究者和学生，要发表演讲
，他非常非常紧张 。这么紧张是有原因的
。问题在于，他不会讲中文 ，而他的翻译水平以前非常糟糕
，似乎注定了这次的尴尬。

“我们希望，几年之内 ，我们能够打破人们之间的语言障碍
，”这位微软研究院的高级副总裁对听众们说 。令人紧张的两秒钟停顿之后，翻译的声音从扩音器里传了出来
。拉希德继续说：“我个人相信 ，这会让世界变得更加美好。 ”停顿
，然后又是中文翻译 。

他笑了。听众对他的每一句话都报以掌声
。有些人甚至流下了眼泪。这种看上去似乎过于热情的反应是可以理解的：拉希德的翻译太不容易了 。每句话都被理解，并被翻译得天衣无缝
。令人印象最深的一点在于 ，这位翻译并非人类。

这就是自然语言的机器翻译
，也是长期以来人工智能研究的一个重要体现 。人工智能从过去到未来都有清晰而巨大的商业前景，是以前IT业的热点 ，其热度一点不亚于现在的“互联网
”和“大数据”
。但是，人类过去在推进人工智能的研究遇到了巨大的障碍
，最后几乎绝望。

当时人工智能就是模拟人的智能思考方式来构筑机器智能 。以机器翻译来说，语言学家和语言专家必须不辞劳苦地编撰大型词典和与语法 、句法、语义学有关的规则 ，数十万词汇构成词库
，语法规则高达数万条，考虑各种情景
、各种语境 ，模拟人类翻译
，计算机专家再构建复杂的程序
。最后发现人类语言实在是太复杂了，穷举式的做法根本达不到最基本的翻译质量。这条道路最后的结果是 ，1960年代后人工智能的技术研发停滞不前数年后
，科学家痛苦地发现以“模拟人脑 ”、“重建人脑
”的方式来定义人工智能走入一条死胡同，这导致后来几乎所有的人工智能项目都进入了冷宫 。

这里讲个小插曲
。我读大学的时候 ，有个老师是国内人工智能的顶级教授
，还是国内某个人工智能研究会的副会长。他评述当时的人工智能，不是人工智能 ，而是人工愚蠢，把人类简单的行为分解 、分解再分解
，再去笨拙地模拟，不是人怎么聪明怎么学 ，而是模拟学习最蠢的人的最简单的动作 。他说
，对于当时人工智能的进步，有些人沾沾自喜 ，说好像登月计划中人类离月亮更进一步了
，其实，就是站上了一块石头对着月亮抒情 ，啊
，我离你更近了。他对自己事业的自我嘲讽，让我至今记忆非常深刻
。

后来有人就想 ，机器为什么要向人学习逻辑呢
，又难学又学不好，机器本身最强大的是计算能力和数据处理能力 ，为什么不扬长避短
、另走一条道路呢?这条道路就是IBM“深蓝”走过的道路。1997年5月11日，国际象棋大师卡斯帕罗夫在和IBM公司开发的计算机“深蓝 ”进行对弈时宣布失败
，计算机“深蓝
”因此赢得了这场意义深远的“人机对抗” 。“深蓝 ”不是靠逻辑、不靠所谓的人工智能取胜的，就是靠超强的计算能力取胜：思考不过你 ，但是算死你
。

类似的逻辑在后续也用到了机器翻译上。谷歌 、微软和IBM都走上了这条道路 。就是主要采用匹配法
，同时结合机器学习，依赖于海量的数据及其相关相关统计信息 ，不管语法和规则
，将原文与互联网上的翻译数据对比，找到最相近
、引用最频繁的翻译结果做为输出
。也就是利用大数据以及机器学习技术来实现机器翻译。现有的数据量越是庞大 ，那么这个系统就能越好地运行
，这也正是为何新的机器翻译只有在互联网出现以后才有可能重新取得突破性进展的原因所在 。

因此，目前这些公司机器翻译团队中 ，有不少计算机科学家
，但却连一个纯粹的语言学家也没有，只要擅长数学和统计学 ，然后又会编程，那就可以了
。

总而言之
，利用这种技术，计算机教会自己从大数据中建立模式。有了足够大的信息量 ，你就能让机器学会做看上去有智能的事情
，别管是导航、理解话语 、翻译语言，还是识别人脸 ，或者模拟人类对话 。英国剑桥微软研究院的克里斯·毕肖普(Chris Bishop)打了个比方：“你堆积足够多的砖块
，然后退上几步，就能看到一座房子
。
”

这里我们假设这种技术能够持续进步 ，未来基于大数据和机器学习基础上的人工智能达到比较流畅地模拟人类对话
，就是人类可以和机器进行比较自如的对话。事实上，IBM的“沃森”计划就是这样科技工程 ，比如试图让计算机当医生
，能够对大部分病进行诊断，并和病人进行沟通 。另外 ，也假设目前刚刚兴起的穿戴式计算设备取得巨大的进展。这种进展到什么程度呢?就是你家的宠物小狗身上也装上了各种传感器和穿戴式设备，比如有图像采集
，有声音采集，有嗅觉采集 ，有对小狗的健康进行监控的小型医疗设备
，甚至还有电子药丸在小狗的胃中进行消化情况监控
。小狗当然也联上网，也一样产生了巨大的数据量。这时 ，我们假设基于这些大数据建模
，能够模拟小狗的喜怒哀乐，然后还能够通过拟人化的处理进行语音表达 ，换句话说
，就是模拟小狗说人话，比如主人回家时 ，小狗摇尾巴
，旺旺叫，那么这个附着于小狗身上的人工智能系统就会说 ，“主人，真高兴看到你回家 ” 。不仅如此
，你还可以和小狗的人工智能系统进行对话，因为这个人工智能系统能基本理解你的意思 ，又能够代替小狗拟人化表达
。以下我们模拟一下可能的对话：

你：“小狗
，今天过得好?”

小狗：“不错啊，主人你今天换的新狗粮味道很好 ，总觉得没有吃够。
”

你：“那很好 。我们以后继续买这种狗粮
。对了
，今天有什么人来吗?”

小狗：“只有邮递员来投递报纸。另外，邻居家的小狗玛丽也来串门 ，我们一起玩了一下午 。 ”

你：“那你们玩的怎么样?
”

小狗：“很开心啊
。我好像又进入了初恋呢。”

……

我们可以把上面的模拟对话当成一个笑话 。但其实
，我们这个时候就会发现一个惊人的事实，就是你其实是面对了两只小狗 ，一只是物理意义上的小狗
，一只是基于大数据和机器学习的人工智能虚拟小狗，而且虚拟小狗比物理小狗还要聪明 ，真正善解人意
。那么，这个虚拟小狗是不是新的智慧生物呢?

我们继续把这个故事来做延伸
，把小狗换成未来的人，人在一生中产生大量的数据 ，根据这些数据建模可以直接推演出很多的结论
，比如喜欢看什么样的**啊，喜欢什么口味的菜啊 ，在遇到什么问题时会怎么采取什么行动啊。

这样的数据一直累积下来
，直到这个人去世 。我们有个大胆的想象，这些巨大的数据能否让这个人以某种方式继续存在下去呢?后代有什么问题需要寻求答案的时候 ，比如在人生的关键抉择时
，比如大学要上什么专业
、该不该和某个姑娘结婚，可不可以问问这个虚拟的人(祖先)有什么建议呢?答案是当然可以。在这种情况下 ，数字化生存不仅在人生前存在
，也可以在人死后继续存在
。人死了，可以在虚拟空间中继续存在。一辈子、一辈子的人故去 ，这些虚拟的智慧都可以继续存在，假设很多年过去了
，这些虚拟智慧的祖宗们太多太多了，活着的子孙们甚至可以组建一个“祖宗联席参谋委员会 ” ，优选那些考得好的(比如中过状元)
，当过国家高级公务员(比如太守) 、当过企业高管(比如CEO)
、当过教授、当过作家的等等当过成功人士的祖宗，专门用于后代的咨询 、解惑 。让这些祖宗死后还有竞争 ，别死了就没有事情干了
。这个场景是不是很熟悉啊?就是迪斯尼动画片《花木兰》中出现过的场景啊
，花木兰在面临是否代父参军的重大人生时刻，就向“祖宗联席参谋委员会
”倾诉过困惑 ，得到了指点。

再更大胆地想象一下
，假设材料科学也取得巨大的进展，那我们能不能把这些虚拟的生命重新植入到模拟人类的生态体上呢?当然也可以 。这个新智慧体可非常像真正的人啊
。那这算不算人死后复生呢?那这个新智慧体能不能继续拥有以前的身份证呢?能不能继续拥有以前的财产呢?能不能继续享受养老金呢?是不是也要有强制规定一定的寿命限制呢?这种智慧体会不会自学习、自进化?他们会不会爆发和人类的战争?往深处多想想 ，感觉全乱套了
，现在的伦理
、法律等都面临巨大的挑战。

这些说明什么呢?就是随着大数据和机器学习的进一步进展，这个世界出现了新的智慧生物!大数据和机器学习在改变、重构和颠覆很多企业 、行业和国家以后 ，终于到了改变人类自身的时候了!人类的演进出现了新的分支!

有科学家画了下面一张图，来描述这两者智慧生物 。一种是基于生物性的
，经过几百万年的进化而来;一种是基于IT技术，基于大数据和机器学习 ，通过自模拟
、自学习而来
。前者更有逻辑性
，更有丰富的情感，有创造力 ，但生命有限;后者没有很强的逻辑性
，没有生物上的情感，但有很强的计算、建模和搜索能力 ，理论上生命是无限的。

当然
，这些事情要发生都会非常非常遥远 。反正我们活着的时候是见不到了，死了也见不到 ，因为我们死的时候
，我相信这种建立在大数据和机器学习之上的虚拟生命还不会存在
。

四 、结束语

我最后想说的是，我们对未来的认知 ，主要是基于常识和对未来的想象。根据统计，现在《纽约时报》一周的信息量比18世纪一个人一生所收到的资讯量更大
，现在18个月产生的信息比过去5000年的总和更多，现在我家一台5000元电脑的计算能力比我刚入大学时全校的计算能力更强大 。科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象 ，试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和
，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和 ，世界会发生什么呢?那就取决于你的想象力了。

如下：

第一个经典的例子是预测女孩怀孕“大数据”
，2012年2月16日《纽约时报》刊登了一篇题为《这些公司是如何知道您的秘密的》报道
。

文中介绍了这样一个故事：一天一位男性顾客怒气冲冲地来到一家折扣连锁店“塔吉特 ”这是一家仅次于沃尔玛的全美第二大零售商向经理投诉因为该店竟然给他还在读高中的的女儿邮寄婴儿服装和孕妇服装的优惠券。但随后这位父亲与女儿进一步沟通发现自己女儿真的已经怀孕了 。

于是致电塔吉特道歉说他误解商店了女儿的预产期确实是8月份
。这里用到的就是大数据“关联规则+预测推荐
”技术。

第二个是经典的“啤酒和尿布”的例子，这个例子比较早 ，讲的是基于关联规则分析来预测超市里面顾客购买行为规律 。

20世纪90年代美国沃尔玛超市中
，超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：

在某些特定的情况下，“啤酒 ”与“尿布
”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中 ，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意
，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上
。

在美国有婴儿的家庭中 ，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲去超市买尿布。父亲在购买尿布的同时
，往往会顺便为自己购买啤酒 。

如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而去另一家可以一次同时买到啤酒与尿布的商店
。

由此 ，沃尔玛发现了这一独特的现象
，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品 ，并很快地完成购物
，从而获得了很好的商品销售收入。

第三个案例是近年来才炒得比较火热的例子“谷歌预测流感”，是谷歌通过搜索引擎里面的关键词检索日志的时间序列数据成功预测了流感爆发的时间和规模 。人们输入的搜索关键词代表了他们的即时需要 ，反映出用户情况
。

为便于建立关联
，设计人员编入“一揽子 ”流感关键词，包括温度计
、流感症状、肌肉疼痛 、胸闷等。只要用户输入这些关键词 ，系统就会展开跟踪分析
，创建地区流感图表和流感地图 。

为验证“谷歌流感趋势”预警系统的正确性，谷歌多次把测试结果与美国疾病控制和预防中心的报告做比对 ，证实两者结论存在很大相关性。

第一个例子背后是基于精准营销，是大数据针对个人级别的应用
，第二个例子能够有效预测零售商需求，属于企业级别应用 ，而第三个例子则是地区级别和国家级别的应用
。由此可看出
，当大数据真正走进生活
、走进社会，其施展能量的力度越来越大 ，越来越强。

所以国家、教育部和企业越来越重视大数据和人工智能的开发和应用
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关于“经济学问题 案例：谷歌收购摩托罗拉移动实现纵向一体化
”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了 ，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！