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推薦序

大數據與機器智能催生智能時代
　　大數據是當今信息社會的熱詞。關于數據，狹義上，在計算機科學中，數據是指所有能輸入計算機并被計算機程序處理的符號介質的總稱，是用于輸入電子計算機進行處理的具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。廣義上的數據，按照維基百科的定義，則是以適于更好使用或處理的方式來表示或編碼的信息或知識，它可以被測量、收集和報告及分析，能夠使用圖形或圖像來顯示。按照上述定義，數據是伴隨人類社會而出現的，從狹義的計算機數據的角度來看，數據從有計算機算起到現在也有70年歷史了，從摩爾定律的提出到現在也有50年了。這幾十年來，全球數據量按每年平均40%的速度增長，由摩爾定律所驅動的計算機處理能力也在持續增長，現在每年新增的數據量與計算機處理能力都是以前無法相比的，但數據量與計算機處理能力之比并沒有因為年份而有數量級的大變化。問題是為什么現在才出現大數據熱呢?
　　吳軍先生的《智能時代》一書給出了答案。該書回顧了科學研究發展的四個范式，即描述自然現象的實驗科學、以牛頓定律和麥克斯韋方程等為代表的理論科學、模擬復雜現象的計算科學和今天的數據密集型科學。即便在實驗科學和理論科學及計算科學范式時期，數據仍然起了重要作用。作者在介紹科學發展史時用實例說明了數據在科學發現中的位置，在牛頓和麥克斯韋時代，他們所導出的簡潔的公式給出的確定性的規律是由大量觀察數據所驗證的。現在我們面對的是更復雜的自然和社會現象，多維度和多變量導致很大的不確定性，雖然還不能用解析式來說明因果關系，但如果從足夠多的數據中發現相關性也能把握事物發展的軌跡，這就是數據密集型科學產生的背景。大數據的應用緣于需求，更是得益于技術的發展：互聯網的寬帶化和移動互聯網及物聯網的技術與應用源源不斷產生數據，摩爾定律所支撐的計算能力幾乎是以十年千倍的速度提升，云計算的集約化運用模式降低了信息化的成本，更重要的是機器智能的發展。計算機的計算與存儲能力是人遠遠不及的，唯一不足是智能，但人的智能也不是與生俱來，只是學習的結果。機器智能可以通過深度學習得到，從而將大數據挖掘問題轉化為可計算問題來處理。大數據挖掘的需求加速了機器智能技術的成熟，可以說，大數據與機器智能相伴而生，促進物聯網從感知到認知并智能決策的升華，催生了智能化時代。這是一個計算無所不在、軟件定義一切、數據驅動發展的新時代。相比以蒸汽機的發明為標志以機械化為特征的第一次工業革命，以電的發明為標志以電氣化為特征的第二次工業革命，現在以大數據應用為標志之一和以智能化為特征的新一輪產業革命到來了，它對人類文明和社會進步及經濟發展的影響將不亞于前兩次工業革命。
　　讀吳軍先生的《智能時代》和同樣出自其手的《數學之美》和《文明之光》，我感受到作者深厚的數學與物理功底。他對科學發展史研究情有獨鐘，見解深刻，以歷史的眼光引導讀者認識現代科技的發展趨勢。他的書深入而淺出，既專業又通俗。《智能時代》一書與前兩本書相比更關注產業變革，從工業革命談起，順理成章導出大數據與智能化，并積極評價了大數據與機器智能對社會與產業發展的貢獻，同時根據歷史經驗分析了智能時代可能產生的負面影響，指出技術時代的變遷總是會引起現有產業格局的重大調整，要抓住智能時代的機遇并認真對待挑戰，力爭在新一輪產業變革浪潮中占領先機。作者過去在谷歌和騰訊公司的工作經歷和多年從事大數據與機器智能的研究實踐，反映到《智能時代》一書中對相關技術的準確把握。但作者并沒有將筆墨的重點放在對技術的深入解讀上，而是著眼從技術的應用中體現大數據的理念，聚焦于啟迪創新思維。綜觀全書，這是一部近代科技的歷史書，也是一部科普書，也可以說是一部指導創新的教科書。由于大數據的應用必然會滲透到所有的領域，因此本書不僅值得IT行業科技人員一讀，對關注信息化應用的其他行業的科技人員和管理人員來說也必定開卷有益。
　　鄔賀銓
　　中國工程院院士

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