大数据时代下的科学思维

2021 年诺贝尔经济学奖一半授予戴维·卡德，以表彰他对劳动经济学的经验性贡献，另一半联合授予约书亚·D·安格里斯特和奎多·W·因本斯，以表彰他们对因果关系分析的方法学贡献。

看到该新闻，不经让我想起一个现代流行的互联网观点。即机械思维与大数据思维。

机械思维，不是我们所想的死板，僵硬，而是在过去三个多世纪里人类总结出来的最重要的思维方式。从古希腊开始，依靠建立起来的思辨和逻辑推理能力，从实践中总结出最基本的公理，然后通过因果逻辑构建起整个科学的大厦。从欧几里得、托密勒到牛顿、爱因斯坦大数据思维，这些影响世界进程的科学家在思想方法上都是一脉相承，都是先构建一个元模型，然后再用元模型构建复杂的模型，然后推导出相应公司来描述我们的世界并用他们预测未来。这就是大多数人所说的机械思维。其核心思想可以概括成这样几句话：

世界变化的规律是确定的；因为有确定性做保障，因此规律不仅是可以被认识的而且可以用简单的公式或语言描述清 楚；这些规律应该是放之四海而皆准的，可以应用到各种未知领域指导实践。

机械思维直接带来的好处就是工业时代大发明的爆发。瓦特发明蒸汽机，法拉第发现了电磁感应原理，西门子发明的发电机等等都是在机械思维方式的影响下产生的。而后机械思维渗透到社会生活的方方面面。

机械思维更广泛的影响力是作为一种准则指导人们的行为，其本质可以概括为确定性和因果关系。

大家熟知的现代物理学的集大成者爱因斯坦，他不仅在物理学上突破了牛顿理论而且在物理学很多领域都有所建树，但是他的思维方式和牛顿是一致的，都是在确定性的基础上寻找因果关系的结果。简单来说就是“分析原因，根据原因得到结果”。

但是在如今的信息时代，机械思维的局限性也越来越明显。当我们对这个世界了解得越来越细致的时候，会发现影响世界变量也越来越多，就会发现这个世界存在着很大不确定性，并非如过去那样一切都可以是确定的。这种不确定性有数据量太大导致的不确定性也有世界本身带有的不确定性，有多事情已经不能难以用确定的公式或者规则来表示，因此如今社会便流行起了概率模型及香农的信息论。

信息论是建立在不确定性基础上，核心思想其一就是想要消除这种不确定性就要引入更多的信息量，而引入的信息量取决于系统中的不确定性有多大。这种思路成为信息时代做事情的根本方法。

核心思想其二就是最大熵原理，即我们要对未知事件寻找一个概率模型时，这个模型应当满足我们所有已经看到的数据，但是对未知的情况就不要做任何主观假设。在很多领域，尤其是金融领域，这个原理尤其有效。

大数据时代暴增的信息量及相关信息论出现，就诞生了如今流行的大数据思维。就是从因果关系到强相关关系。以大量数据统计作为基础，不再“追本溯源”，而是从大量数据中挖掘相关性直接找到答案，直接用于产品。这种思维收益最大的便是数据公司，电商公司及传媒广告等公司。

根据因果关系知道原因固然好，但是我们今天面对的是复杂得多的情况，已经不是机械时代几个公式就能描述的了，不确定性是社会的常态。 在无法确定因果关系时，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案，这就是大数据思维的核心。

大数据思维与机械思维并非是对立的，更多的是对后者的补充，时代不一样，必将产生新的方法论，但前人的努力使后人站在巨人的肩膀上看得更远。感谢每一位为人类社会进程做出贡献的巨人们。

备注：以上观点来源于吴军博士的《智能时代》

（编辑：南京站长网）

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