从最宏观的角度来看,大数据的逻辑是相对于人脑的选择机制而提出的,大数据分析是理性的,不带任何情感色彩,而人脑的选择机制则是非理性且受限的,会有很多主观的因素。表面上看起来,大数据分析所带来的结论似乎更靠谱一些,但是实际上,我们在现实当中所面临的问题则还是要依靠人脑来定夺。
人不是IT设备,不像计算机那样在遇到某个事物的时候可以调用所有的信息。在面对选择的时候,人们所采取的步骤是:调动记忆当中所存储的可以最快调用的信息,并根据眼前的场景给出问题的解决方案——思考一下,你是不是这样处理问题的。
人脑的选择机制面临着两个制约因素,第一是记忆库存储量的大小,第二则是思考路径的选择。
举例来说,围棋棋手需要背熟大量的定式,这样才可以在进行围棋比赛的时候在规定时间内让自己可以做出面对复杂局面的最优选择。这种储存在大脑当中的“定式记忆库”的优先级是高于围棋的“计算力”的,一个计算力很强但是不背定式的棋手,在实战中一定会吃亏于计算力没那么强但是背定式的棋手,特别是在局部的“战斗之中”。
但是AI围棋则不同,因为AI围棋的数据库足够庞大,因此对于它来说,棋盘上的每一步“都是定式”,它的定式就是计算出来的结果。围棋棋盘上的变化虽然多,但是因为受到纵横十九线的限制,在有限的变化范围内,IT系统是可以采用“穷举算法”的。
或者,我们再换一个逻辑,如果一个最聪明的棋手,在他的大脑之中储存了如AI程序一样多的“定式”呢?毕竟围棋的“战况”只是黑白棋子“排列组合”的结果,实战测试已经告诉我们,人类的超一流围棋选手,可以在前几十步的时候下得和AI程序一样,但是人脑会因为受限思维而犯错,电脑则不会。
所以,如果想让我们的大脑可以做到更正确的判断,对于任何人来说,重要的步骤都是增加自己的“数据库”容量,这也是“学习使人进步”的道理所在。
说到“思考路径的选择”,很多人都忽视了这个问题。在我们试图给出一个解决方案的时候必然要调用自己的记忆,而调动哪一部分记忆,则就取决于思考路径的选择了。
比如我们谈到文旅项目,如果你设置自己的思考路径是从“如何规划硬件建设开始”,那么肯定和思考路径是“游客为何前来消费”不同的,因为路径的不同,调用记忆中的信息库、知识库肯定也不同,最后给出的解决方案则肯定也是不同的。
那么理性的大数据呢?也许它可以通过对个人信息的采集,告诉我们游客来自哪些地区、年龄多大、乘坐什么交通工具、消费多少……,但是它却没有在文旅项目兴建之前,告诉我们这个文旅项目是否可以赢利。
除非我们真的像电影里演的那样,生活在虚拟的数字世界当中,否则我们就不应该只相信感性的或者理性的认知,对于现实世界来说,这两种认知是互相补充的。我们需要大数据的采集分析能力向我们提供做出判断选择的依据,但是这个判断选择却必须由我们的人脑来完成。
最后要强调的一点是,再“大”的大数据,也只能告诉你已经发生了什么,而不会告诉你未来会发生什么,未来,必须靠你自己!
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