一、理解大資料
1、當前
大資料的四大特徵：規模大、變化快、種類雜、價值密度低。
2、產業成果
二、大資料到大資料計算
1、大資料膨脹，如何處理演算法以及資料的問題？上面提到的是通過改變演算法來達到遍歷資料的目的，但是在真正處理資料時依然是無法做到高效的，畢竟機器cpu的運算瓶頸擺在那裡，演算法工程師本質上在做的事情就是在現有的運算條件下，設計出最優方案，來求得最好的結果。
而懷校長告訴我們的這個挑戰就是，在大資料的膨脹後，不僅要將原來的演算法更換為近似演算法，同樣還要將資料更換為近似資料，只有二者合力改變才有可能在現有機器運算能力的情況下抵達最優的結果。
同樣是說起來容易做起來難，在這樣的近似演算法以及近似資料的改變下，到底該近似到何種程度，才能夠最接近原演算法的結果？要知道，在計算機世界裡，差之毫釐失之千里，改變的量也許很小，但是如果一旦改錯，就會造成巨大的錯誤結果，稍懂程式的人都知道，幾行簡短的**就能讓無論cpu運算能力多強的電腦徹底宕機，而搜尋引擎則更是乙個更加龐大的試錯工程。
最後，懷校長展示了兩個學術前沿發展，第一，是定義易解類問題，從現實應用中找到這類易搜尋問題，將之歸類並應用於其他實踐當中。第二，是將大資料進行小資料處理，尋找轉化的精度度量，也就是他之前所說的尋找資料的近似值。
此外在大資料計算中，懷校長還講了大資料運算的三大基礎，表示，度量和理解。因為太過專業，解釋每乙個詞都足夠用一篇文章來解釋，而且還不一定說得清，所以在此略過。
三、實踐中的思維轉變
大資料帶給我們在研究以及實踐策略上的思維轉變。
1、從精確到非精確。關於這一點其實也很好理解，我們就拿傳統時代的搜尋來說，在傳統的搜尋時代，當我們去查詢某個資訊時，我們需要得到的是全部的資料，但是搜尋引擎則完全改變了我們這種認識，搜尋引擎提供的只是前幾項內容，而這幾項內容則完全滿足了我們的資訊需求。
搜尋引擎其實在做的是一套模糊演算法，經過一系列的演算法計算，將最優秀的結果帶到使用者面前，而這種結果上的呈現也顛覆了傳統所認知的對於目標的定義，在大資料時代，我們追求的不再是絕對目標，而是乙個從巨集觀趨勢下推導出的一些模糊的不精確的未知目標。
2、從抽樣到全樣，大資料的大決定了大而全的特性，在傳統工業中教會我們做統計的最大方式就是抽樣，諸如系統抽樣，分層抽樣，定額抽樣……，這些統計方法將會在
大資料時代
越來越不復存在。大資料的資訊化可以統計到一切想要統計的資料，將工業時代的統計方法淘汰掉。
3、從因果到關聯。而這也直接導致了西方又產生了驚人的言論—「理論已死」，這是繼「上帝之死」，「人之死」，「作者已死」「歷史的終結"，」哲學已死「後的又一大膽的言論。以往的決策者要想決定某件事，必須參考各種理論，對其中的因果進行判定後才能達成，但是大資料時代則讓決策變得更加容易，比如超市大資料可能會用清晰的圖表告訴你每當下雨天時，超市裡的蛋糕會賣的多，這時候決策者根本不需要知道任何理論，任何因果，只需要在天氣預報**明天將要下雨時提前準備蛋糕就行了。
四、大資料軟體工程
1、如何解決大資料的計算支撐問題？說的簡單點就是，大資料處理必然不是一台或者幾台伺服器就能搞定的小事情，大資料處理需要龐大的硬體支撐，硬體支撐也必然是分布式的設計，那麼該如何設計頂層的系統架構才能高效能的滿足大資料的處理工作？近似性（inexact）、增量性（incremental）和歸納性（inductive）的3i特徵如何被滿足？
大資料下分布式硬體如何與軟體協同，如何避免擴充套件失度，處理失效和耗能失控，這些都是令人頭大的問題。在系統設計上充滿挑戰。
這是一種極為精尖互動式資料探勘技術，前提是解決演算法以及儲存問題，一切皆有可能。未來的大資料軟體將不會是一種固有形態，而是乙個不斷根據資料自動變化的超級生態，可能不是依靠產品經理推動，而是依靠演算法工程師來推動，讓使用者的需求自然暴露，然後為他們去實現一些功能。
大資料或許會在未來某個階段被定義為：對人類世界的真實還原，並且不斷的滿足我們的任何願望，曾經我們依靠它來決策一些事情，現在我們依靠它來直接抵達我們想要做的事情，我們所有的行為都已經成為我們決策的一部分。
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讀《人工智慧的未來》
雷 庫茲韋爾，名人也 加速回報定律，the law of accelerating returns 思想實驗 思考的思想實驗 大腦皮質的運作原理 大腦新皮質模型，思維模式識別理論 分為 6 層，共包含 300 億個神經元，它們又組成了 3 億個模式識別器。模式能做的事 學習，確認，執行。資訊沿著概念...