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张靖笙:关于大数据的道法术器
2019-05-15 2472

关于大数据的道法术器

张靖笙

     思维是人类认识世界的方式和手段,正如恩格斯所言:“每一个时代的理论思维,都是一种历史的产物”,今天我们人类社会已经毫无疑问地进入了哲学家波普尔(K.R,Popper)所提出的第三世界“客观知识世界”时代,这是一个大数据为主导的“新智能技术”(Intelligent Technology)时代,我们又需要怎样的思维和信念呢?

    如果说在“第一世界”(是指包括地球在内的全部宇宙自然界)时代,人类追求的是一种神圣的“上帝认可”,期盼“天人合一”,否则心中不安。在“第二世界”(是指人的精神世界)时代,现代科学体系自文艺复兴确立以后,我们的追求发展为体现科学精神的“理性认可”和“知行合一”,否则科学得不彻底。而今天,物联网、大数据、人工智能等新智能技术唤醒了人们对个性化、针对性、瞬时有效性的兴趣与关注,导致具有局部和暂时有效性的“关联认可”,特别是“数据关联”的思维与相应的数据分析、数据挖掘和机器学习等方法和技术的崛起。

     笔者前期针对大数据思维、信念与方法写了大量的原创文章,可是怎么写总是觉得言不尽意,每次开头想讲透点什么,可是费老大劲写到收尾的时候又有种还是讲不透的遗憾,几年前听清华大学一位教授讲创客教育的“道法器”,听起来觉得很唬人,似乎大而无用,最近才发现,我们老祖宗真的太厉害了,用“道法术器”四字真言高度浓缩了对事物不同层次的理解和认知水平。

     道是核心思想、理念、本质规律。道是一种内在状态,严格意义上没法用语言文字表达,因为“道可道,非

常道”,可以用言语说出来的道就不再是恒常的大道了。道虽然无法说清楚,却是人可以感知和领悟的,如《大学》中说:“知止而后有定,定而后能静,静而后能安,安而后能虑,虑而后能得”,悟道的人外在表现是定和静,是一种风范。道行深的人,特别淡定和从容,泰山崩于前而不变色,卒然临之而不惊,自信心强,相信自己有能力解决任何问题,相信智慧本自具足,永远不会对外找借口,而是向内找原因。

     今天,大数据对于人类社会就像氧气或者水对于所有的生命,所有生命时时刻刻都在采用氧气和水,而氧气和水在多样化的生命活动中却可能发挥着不完全相同的用途和作用,所以从道的层面来理解大数据,需要从具体的场景和技术中抽离出来,我们可以看到,不管具体的大数据用法和应用场景是如何地千变万化,本质上都是服务于参与方的思维沟通和行为协同,基于数据的协作思维和在协作中对“数据关联”的价值认同是基础。

     法指以“道”为基础制定的做事法则,是底层方法论,是可以生成各种方法的方法论,不是解决某一个具体问题的方法。例如《道德经》里面指出人要向地、天、道、自然学习,尊重自然规律而作为,这是人类在自身发展中需要遵循的普遍法则,违背了就迟早会被自然规律所惩罚。

     大数据应用中涉及的各种数字化方法手段,无非都是为了突破传统物理时空的各种局限,本质上是为了实现更大范围更高价值的合作关系,今天的信息技术已经让互联互通的门槛很低了,先进技术可以获得更广泛的数据,但对数据潜在利用能力,能否有效释放大数据的价值,完全取决于企业的组织结构和文化,这涉及到更深层次的心理习惯和价值取向,能不能基于对数据的信任采取相应的行为,这恐怕不是单纯信息技术可以解决的问题。

     术是做事具体的流程和方法,行为与技巧, 佛教说,悟道有十万八千个法门, 借术悟道,多借几次,悟道的概率就高很多。有道无术,术尚可求,只是时间早迟问题。可能开始进展不大,一旦开悟,就能以道驭术,以道创术,草木金石皆可为剑。有术无道,则止于术,现在是这样,再过五年也差不多。

      现在大数据应用是非常广泛的,涉及到大数据采集、大数据存储、大数据治理、大数据运营等等各种具体应用场景,而由于组织业务活动的差异性,需求是不可能一样的,所以没有两个大数据应用的场景是完全相同的,生搬硬套、盲目复制他山之石是一种有术无道的表现,则只能止于术,所以我们可以看到大量类似的投资最后变成了无用的技术摆设,并没有发挥出实现创新,推动变革的作用。

      最后就是器,器就是各种工具和技术,“器”从本质上讲是能生利的人造存在,工若善其事,必先利其器,朴散则为器,善于利用则能做很多好事。

      大数据的应用也需要很多具体的技术支撑,例如传感器物联网等数据采集技术、分布式计算、分布文件\数据库技术、云计算技术、SOA、数据分析、数据挖掘、数据查询等商业智能技术、元数据管理、主数据管理、数据标准化管理、各种数据访问接口、数据中台技术、知识图谱、机器学习等人工智能技术等等。

      “道法术器”这四者是金字塔,道和法,是内隐的,越往上去,内容越少,越往上,变化越少,一部短短五千字的《道德经》流传两千五百多年,照着讲的人很多,可是能完全参透者已属罕见,而能接着讲的人就更加凤毛麟角,很难有突破性进展。而术和器,是外显的,越往下去,内容越多,越往下细分越多,变化越多,每天都可以有很多人,捣鼓出一些新东西来。如果聚焦术和器,就必须不断的学习,因为术和器更新速度太快,不学新的一下就过时了,可这样一直聚焦术和器这样学下去,结果是什么呢?庄子在两千多前指出过:“吾生也有涯,而知也无涯。以有涯随无涯,殆己”。生命是有限的,术和器无限多,以有限学无限,最终结局就是到死也跟不上。

      诚如人工智能杰出开拓者----尼尔斯·尼尔松(NilsJ.Nilsson)教授在其《理解信念:人工智能的科学理解》一书中所指出的:“无论柏拉图是怎么想的,我们的思维都无法直接通向永恒的真理。”数学家怀特海(Alfred North Whitehead)也指出过:“没有完全的真理,所有的真理都是半真的,罪恶源于试图把半真的当作全真的。”我们利用大数据去追求“数据关联认可”的思维和信念,并不能直接通向永恒的真理,但是不可否认的是,在我们日常工作和生活的很多场景中,却的确能有效地解决很多问题,或者获得高效的创新启示,我们借这个“数据关联认可”这个“半真之理”的假去修提升顺应“新智能技术”时代要求的数据思维能力之真,无疑在这个时代是恰当的思维和信念。

    很明显,这次我依然无法讲透。

(此稿成于2019年5月15日凌晨,如需引用请注明出处)



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