##把控每一个细节
大数据不仅能获得统计规律上的数据，还可以获得细节上的数据。

##重新认识穷举法——完备性带来的结果
google词干搜索的例子
google自动驾驶汽车

##从历史经验看大数据
现有产业＋新技术＝新产业
现有产业＋蒸汽机＝新产业
现有产业＋电＝新产业
现有产业＋摩尔定律＝新产业
现有产业＋大数据＝新产业
现有产业＋机器智能＝新产业

##技术改变商业模式
e.g. 摩尔定律使得IBM变生产计算机为提供IT服务。
并非每一家公司都用从事新技术产品本身的制造，更多时候它们是利用新技术改造原有产业。

##数据挖掘：机器智能的关键
过去（40年前）的机器学习与现代的机器学习的区别，

  • 数据量的区别，
  • 并行化的区别。

e.g. Google 的AlphaGo训练时需要上万台服务器，虽然下棋时只用到几十台服务器。
预言性见解：机器学习的方法不可能由每家公司自己去研究，最终会由专业的公司为大众提供机器学习的服务。

##数据安全的技术
数据安全定义：

  1. 保证用户的数据不损坏、不丢失。
  2. 数据不会被偷走或者盗用。

可以利用大数据思维来保障数据安全，利用大数据统计出用户的常规数据流程，黑客的操作流程就是个另类，容易被识别出来。

##保护隐私：靠大数据长期挣钱的必要条件

#第六章 未来智能化产业

##未来的农业
以色列农业的例子。环境恶劣，土地贫瘠，水资源匮乏，但是农产业单产量高，

##未来的体育
e.g. nba 2015～2016赛季，勇士队全部82场比赛获胜73场的例子，利用大数据思维和大数据技术，制定出依靠眼花缭乱的传球和三分球的进攻指导策略。卖掉低效率的明星球员，培养投球准确率高的斯蒂芬-库里。
大数据对体育训练的帮助还在于分析和总结优秀选手的动作和姿势，纠正其他运动员的动作。

##未来的制造业
核心概念是通过智能机器、大数据分析来帮助工人甚至取代工人，来实现制造业的全面智能化。
e.g. 特斯拉使用机器人来装配汽车。从设计开始，直到汽车送到顾客手上，加上售后服务，这中间各个环节里尽可能地采用计算机而不是人来来工作。因此，特斯拉才能够做到所有的事情都由自己来做，因为计算机帮了它的忙。

##未来的律师业
举了美国律师行业的例子，因为英美法系是判例型法律体系，打一场大官司，需要将历史上险关的官司法律文件都拿出来分析。而计算机的长处就在于大数据量的快速分析，而且现在已经有公司发明了处理法律文件的自然语言处理软件。未来计算机取代（助理）律师抱有乐观态度。

##未来的记者和编辑
实际生活中的例子，计算机读财报写财报，计算机鞋财经评论文章。

#第七章 智能革命和未来社会

##1. 无隐私的社会
各种软件的使用，社会各种服务的使用，使得不同公司获得个人欣喜易如反掌，很多人忽视大数据对个人隐私潜在的威胁，原因至少有以下三个：
首先对这个问题缺乏认识，它们并不真屌大数据的威力，不知道多维度的信息凑到一起能够得到一个人完整的花香。
其次，是低估了机器智能的力量，很多人认为，虽然某个公司即使有了关于我的很多数据，但是那些数据都是杂乱无章的，该公司哪有功夫专门和我这个小人物过不去。岂不知在机器智能的时代，挖掘个人隐私并不需要人来做，而是由机器完成的。
最后，也是很重要的原因，就是很多人一厢情愿地把个人隐私寄托在数据拥有者的善意上。当掌握了大量用户数据的公司和拥护利益发生冲突时，前者会有意无意地最大化自己的利益，而牺牲掉拥护的利益。

##2.机器抢掉人的饭碗
技术进步的必然结果是一方面让一些处在新的行业、掌握了新的技能的人发挥更大的作用，另一方面则可能让更多的人无事可做。

###2.1从工业革命时代到黄金时代
我们可以把工业革命对社会的影响分成三个阶段：
第一个阶段直邮发明家和工厂主受益，普通民众没有受益；
第二个阶段是全体英国民众普普遍受益，但是在世界范围内大家未必受益；
这两个阶段之间相差半个多世纪。
第三个阶段才是整个世界受益，这和第二个阶段又想差很长时间。
有趣的事，第二次工业革命又重复了上面的模式。

###2.2从第二次工业革命到镀金时代
第二次工业革命的核心是电的使用。
20世纪20年代被称为美国的镀金时代。由于生产效率的极大提高，美国实现了9小时（后来是8小时）工作制。
但是德国就没有那么幸运了，为了输出产能，它最后不得不发动第一次世界大战。
但是第二次工业革命给人类带来的福祉也是先从少数精英开始，经过长达半个世纪的时间，才开始造福技术革命的中心地区。而世界上大部分地区享受到的第二次工业革命的成果，是第二次世界大战之后的事情了。

###2.3依然没有消化完的信息革命
信息时代是人类历史上第二个创造财富的高峰年代。很多精英是史蒂夫＊乔布斯得到了巨大的财富，但是美国大众的生活质量并没有很大的改变。在过去的30年里，美国和中国贡献了全球超过一半的GDP增长，世界上其他大部分地区的情况可不太美妙。从全世界的范围看，消化掉信息革命的冲击波还需要更长的时间。

###2.4解决问题只有靠时间
为什么每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它所带来的负面影响呢？
因为技术革命会使得很多产业小时，或者产业从业人口大量减少，释放出来的劳动力需要寻找出路。这个时间有多长呢？事实证明至少要一代人以上，因为我们必须承认一个并不愿承认的事实，那就是被淘汰的产业的从业人员能够进入新行业的其实非常少。
虽然各国政府都是土通过各种手段帮助那些从业人员掌握新的技能，但是收效甚微，因为善意待人很难适应下一代的技术发展。事实上，消化这些劳动力主要靠的是等待他们逐渐退出劳务市场，而非她们真正有了新的出路，能够和以前一样称心如意地工作。这就是每次技术革命都需要花半个世纪来消除它带来的动荡的原因。

###2.5智能革命的冲击
从目前发展来看，智能革命对社会的冲击甚至有可能会超过过去几次技术革命。我们可以从三个角度来分析其中的原因。
首先， 信息革命本身带来的影响还没有消化完。
其次，今天的世界和200年前已经不同了，消化掉技术革命的影响要比工业革命时难得多。
最后，也是最重要的一点，智能革命所要替代的是人类最值得自豪的部分————大脑。

鼎盛时期美国通用公司员工人数：70万人。
美国苹果公司员工人数：11万人（2015年）。
中国银行员工人数：31万人（2015年）。
————数据来源百度。

##3.争当2%的人
如果我们不可避免地要被那2%的人通过大数据和机器智能控制，与其抱怨，不如干脆加入他们的行列。
Q1: 我们怎样才能加入他们的行列？
大家要接受一个新的思维方式，利用好大数据和机器智能。回顾从工业革命开始的前三次重大技术革命，首先受益的是和那些产业相关的人、善于利用新技术的人。