第二章 AI复兴：深度学习+大数据=人工智能（第22/24页）

大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具，才能充分发挥大数据的价值。例如，图30是利用谷歌趋势（Google Trends）对过去5年全球地震分布进行分析汇总。我们很容易根据用户查询地震相关关键词的频率，看出过去5年内主要地震的发生时间和地点。在这里，谷歌趋势就是一个利用已有大数据建模、分析、汇总的有效工具。

图30　利用谷歌趋势（Google Trends）分析全球近5年来的地震分布

有大数据就有人工智能的机会

人工智能时代，深度学习和大数据成了密不可分的一对儿。深度学习可以从大数据中挖掘出以往难以想象的有价值的数据、知识或规律。简单来说，有足够的数据作为深度学习的输入，计算机就可以学会以往只有人类才能理解的概念或知识，然后再将这些概念或知识应用到之前从来没有看见过的新数据上。

《智能时代》的作者吴军博士说：“在方法论的层面，大数据是一种全新的思维方式。按照大数据的思维方式，我们做事情的方式与方法需要从根本上改变。”52

谷歌的围棋程序Alpha Go已经达到了人类围棋选手无法达到的境界。没有人可以与之竞争，这是因为Alpha Go在不断进行学习。Alpha Go不但从人类专业选手以往的数百万份棋谱中学习，还可以从自己和自己的对弈棋谱中学习。人类专业选手的对局、Alpha Go自己与自己的对局，这些都是Alpha Go赖以学习提高的大数据。

基于大数据的深度学习到底如何在现实生活中发挥作用呢？一个非常好的例子是，计算机可以通过预先学习成千上万张人脸图片，掌握认识和分辨人脸的基本规律。然后，计算机可以记住全国所有通缉犯的长相。没有一个单独的人类警察可以做到这一点。这样一来，全国的安防系统只要接入了这套会识别通缉犯相貌的计算机程序，通缉犯在公共场合一露面，计算机就可以通过监控摄像头采集的图像将通缉犯辨认出来。大数据和深度学习一起，可以完成以前也许需要数万名人类警察才能完成的任务。

任何拥有大数据的领域，我们都可以找到深度学习一展身手的空间，都可以做出高质量的人工智能应用。任何有大数据的领域，都有创业的机会。

金融行业有大量客户的交易数据，基于这些数据的深度学习模型可以让金融行业更好地对客户进行风险防控，或针对特定客户进行精准营销；电子商务企业有大量商家的产品数据和客户的交易数据，基于这些数据的人工智能系统可以让商家更好地预测每月甚至每天的销售情况，并提前做好进货准备；城市交通管理部门拥有大量交通监控数据，在这些数据的基础上开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用正在大城市中发挥作用；大型企业的售后服务环节拥有大规模的客服语音和文字数据，这些数据足以将计算机训练成为满足初级客服需要的自动客服员，帮助人工客服减轻工作负担；教育机构拥有海量的课程设计、课程教学数据，针对这些数据训练出来的人工智能模型可以更好地帮助老师发现教学中的不足，并针对每个学生的特点加以改进……

需要注意的是，大数据和人工智能的结合也可能给信息流通和社会公平带来威胁。在2016年的美国大选中，有一家名为Cambridge Analytica的公司就基于人工智能技术，用一整套分析和引导舆论的软件系统来操纵选情。这个系统可以自动收集和分析互联网上的选情信息，评估人们对两位总统候选人的满意度，并通过给定向用户投放信息，自动发送虚假新闻等技术手段，宣传自己所支持的候选人，还可以通过A/B组对照试验，准确判断每个州的选民特征，为自己所支持的竞选团队提供第一手的数据资料和决策依据。Cambridge Analytica的投资人是特朗普的“金主”，因此Cambridge Analytica在大选中就主要为特朗普服务。特朗普战胜希拉里后，美国伊隆大学的助理教授兼数据科学家乔纳森·奥尔布赖特（Jonathan Albright）开始研究大选中的假新闻和舆论引导内幕，他不无忧虑地说：“这简直就是台宣传机器。它一个个地拉拢公众，使他们拥护某个立场。如此程度的社会工程，我还是头一次见。他们用情绪作为缰绳，套住人们，然后就再也不松手了。”53