（节选自《看云识天气》）

信息时代的“无价之宝”——数据

张唯诚

    ①在古代，炼金术士声称他们能将铅之类的金属变成贵重的黄金，当然这是不可能的。现在，数据科学家正在将大量数据变成信息，这些信息虽然不是黄金，但价值胜似黄金。数据科学家可以说是现代的“炼金术士”。

    ②英国数据科学家维克托・迈尔・舍恩伯格在他的著作《大数据》中指出，今天全世界存储的信息中，书和磁带只占不到两成，多数信息都以数据形式存储在电脑硬盘、通信设备和其他数字设备中。全世界产生的数据正在以惊人的速度增长，最近两年的数据产生量就占到总数据量的90%。一家互联网研究公司预测，人类产生的数据还将以每三年翻一番的速度增长。

    ③互联网并不是产生大量信息的唯一地方，另有大量信息是由科学家们“制造”出来的，这些信息来自于他们对大量事实的研究，而对这些事实的记录就是数据。例如，生物学家测量了成千上万个细胞，从而收集到大量数据；天文学家观测了恒星、星系和太空中的各种能量活动，从而收集到大量数据；地球科学家收集到世界各地的有关水、风和气流的资料，从而也形成了大量数据。

    ④数据经过分析和归纳会形成有用的信息，于是人们发明了各种各样用于处理数据的计算机软件，人们利用数据做各种各样的事。在美国，人们通过分析数据了解到，每当飓风来袭前，超市中的草莓糖霜果塔饼干便特别抢手，这时的销售量会比平时增加7倍 ， 而在暴风雨天气来临前，啤酒的销售也特别好，于是超市便知道在这种时候及时补充货源，从而令销量大增。数据还给警察们的工作带来了方便。在那些犯罪率高的城市，以前积累下来的犯罪数据可以派上用场，警察们使用这些数据预测犯罪的高发时间和地区，从而合理地调配警力，提高工作效率和防范效果。

    ⑤数据之所以能发挥上述作用，很重要的一个原因是它帮助我们预测了未来有可能发生的事，然而在有些领域，知道为什么会有某种事情发生显得更加重要。例如在医学领域，来自人体或者人体细胞的数据就有可能告诉医生们，某种疾病为什么会发生，从而帮助医生治疗这些疾病。

    ⑥科学家们还期待有一天数据能使各行各业变得更加高效和更具“个性化”。例如，当一个病人向医生提供了详细的数据，医生便可以将这些数据和其他病人的数据进行比较，从而依据这个病人的生活方式制定特定的治疗方案。同样在一个班级里，学生们利用平板电脑或者阅读器进行阅读练习。数据传到老师那里，如阅读用了多长时间，某个词语被学生标注了多少次等。分析这些数据，老师便可以发现读物的难点和学生们的兴趣点，从而有针对性地进行讲解，还可以对个别学生提供有针对性的辅导。数据同样可以运用到其他行业。

    ⑦因此，在我们这样一个信息时代，假若你成了一个数据科学家，你便拥有了神奇的魔力，就好像中世纪的炼金术士们所声称的那样。

（选自《百科知识》，2016年02期，略有删改）

       张择端在《清明上河图》里将桥作为画卷的高潮，因桥上桥下，往返行人，各样船只，必然展现生动活泼的场面，两岸街头浓厚的生活情调也被桥相连而成浓缩的画图。矛盾的发展捉成戏剧的高潮，形象的重叠和交错构成丰富的画面，桥往往担任了联系形象的重叠及交错的角色，难怪绘画和摄影作品中经常碰见桥。极目一片庄稼地，有些单调，小径尽头忽然出现一座小桥，桥下小河里映着桥的倒影，倒影又往往被浮萍、杂草刺破。无论是木桥还是石桥，其身段的纵横与桥下的水波协同谱出形与色的乐曲田野无声 ， 画家们爱于无声处静听桥之歌唱，他们寻桥，仿佛孩子们寻找热闹。高山峡谷间，凭铁索桥、竹索桥交通。我画过西藏、西双版纳及四川等地不少索桥，人道索桥险，画家们眼里的索桥却是一道线，一道富有弹性的线！一道孤立的线很难说有什么生命力，是险峻的环境孕育了桥之生命，是山岩、树丛反激流的多种多样的线的衬托，才使索桥获得了具有独特生命力的线的效果。

让塑料成环境之友

    ①现代生活离不开塑料，它体轻、防水、价廉，是包装的首选材料。但如众所知，生产普通塑料制品的主要成分是聚乙烯、聚丙烯和聚氯乙烯等稳定物质及少量添加剂，而以这些原料生产的塑料制品不易分解，给周围环境带来极大的污染。

    ②据法国蒙彼利埃农业与环境工程小组的专家介绍，为解决塑料制品给环境造成的严重污染问题，近年来，法国科学家和国际同行合作，一直试图研制和完善各种可生物降解塑料。但就目前而言，世界各国生产的可生物降解塑料所使用的原料不一，有的含有纤维素，有的含有淀粉和人造聚合物，还有的含有亚麻、大麻、椰子壳等天然纤维。然而，不管怎样，这些所谓的可生物降解塑料都不能被100％地完全降解，而且降解程度和降解所需时间均与周围温度、湿度、土质等有直接关系。

    ③法国专家表示，他们的研究目标是生产能够完全变成农肥的可降解塑料。但是，即便如此，由于这些塑料的成本比普通塑料高出2到3倍，除了用于农业薄膜外，可生物降解塑料在短期内还不能完全取代普通塑料。这就需要研究经焚烧处理后不对空气造成污染的塑料，并提高人们的环保意识。

    ④经过多年努力，目前法国市场上销售和使用的塑料袋基本上是可以焚烧的，即燃烧后不产生或产生较少有害气体的塑料袋。但是，这些塑料制品体积大，重量轻，给焚烧处理工作带来了一定难度。为此，法国各有关部门经常通过各种途径号召人们重复多次使用同一塑料袋。与此同时，法国各报刊和新闻媒体也经常刊载和播出一些有关塑料的基本常识，告诫人们随地乱扔塑料袋的各种危害和塑料回收的重要意义。如法国《费加罗》报最近报道，法国人每小时平均消耗100万只塑料袋和大量的农用塑料薄膜。在法国，塑料垃圾已经占到家庭垃圾重量的11％，体积的30％。

    ⑤在法国著名连锁超市“家乐福”的塑料包装袋上，醒目地画着一个大灯泡，上面写着：请不要随地乱扔此袋；如果把它放进垃圾箱得到回炉后，它产生的能源可以使一只60瓦特的灯泡照明10分钟。在包装袋的另一侧，又这样写道：在我们的商店里，这个袋子为您提供包装服务；回到家，它能作为您的垃圾袋；最后，您可以把它放到垃圾袋里，让它转化成其它能源。

    ⑥一个普通塑料袋产生的能源可以供一只60瓦特的灯泡照明10分钟！这不能不说是一个惊人的数字。看见这句话，恐怕没人再把它随地乱扔。如果再知道塑料垃圾已经占到全法国家庭垃圾体积的30％，恐怕谁也不会再把还能继续使用的塑料袋轻易随便丢弃。

    ⑦如今，塑料污染已经成为全球问题。法国这种科教结合，全民动员的方法或许可以给我们一些启示。

人工智能：还只是人类的“工具”

    谷歌“Alphago和韩国棋手李世石的人机大战尘埃落定，但人工智能的进化之旅才刚刚启程。人类为何要研究人工智能？人工智能会不会有一天超过人类成为”超级智能”？我们应该以什么样的心态来看待人工智能的突飞猛进？

    “阿尔法狗”用3000万局“自我对弈”数据来训练，靠的是“题海战术”

    如果看一下背后的技术原理，Alphago其实也不是那么神秘，本质上与约20年前战胜国际象棋冠军的“深蓝”计算机一样，解决的是一个超大规模的搜索问题。有所不同的是Alphago采用了当下非常热门的深度神经网络，以及深度神经网络跟蒙特卡洛树搜索算法的结合技术。

    人工智能的核心是机器学习技术，通过算法使机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。20世纪80年代末以来，机器学习的发展大致经历了两次浪潮：浅层学习和深度学习。深度学习是机器学习的一种，本质上就是人エ神经网络。它模仿人类大脑行为的神经网络，更接近于人类的学习方式。

    研究人工智能的目的不是让机器完全取代人，更应关注人工智能的“工具”属性

    近年来人工智能在模仿人类的感知能力方面有了较大突破，在语音识别、图像识别等问题上有了长足进展。但在更复杂的认知层面，例如对于语言和图像的理解、逻辑推演等方面跟人类还有很大的差距。人工智能之所以会让部分人感到恐惧，主要是因为人们联想起科幻作品里的机器人。科幻往往把机器“拟人化”，而今天已经成功应用的和大批科学家致力于研究的人工智能技术，其目标并不在这些方面。

    人工智能将来会像科幻电影中那样，自我进化掌管世界，应当还比较远。我们更关心的是人エ智能的“工具”属性，可以大大延伸人的能力，解放人类的劳动力，成为人类很好的“帮手”。就像人类制造了飞机和汽车，但你不必担心它们会威胁到你。

人工智能还无法突破认知和情感，需要向生物智能“取经”

    未来，人工智能在感知这个层面会有飞速进展，而在认知和情感这个层面还有很长的路要走。

    在研究者们煞费苦心研发各种功能的传感器配备给机器时，生物自身“传感器”的能耐吸引了科学家的注意。生物的眼睛能识别电磁波，耳朵能识别空气振动，神经系统能够根据波长和强度瞬间将这些电磁波感知为不同的颜色，能感知空气振动并将其转换为语言。因此人工智能的研究人员很早就开始从脑科学研究中寻找思路，近几年也提出了创造生物智能与机器智能优势互补的混合智能系统的想法。

（选自《人民日报》，有删改）

链接一：

    素有硅谷“钢铁侠”之称的埃隆·马斯克语出惊人：未来人类需要与机器合体成赛博格，才能避免被人工智能淘汰。“赛博格”这个舶来词汇是对英文“Cyborg”的音译。它是指运用科学技术对人类身体进行控制和改造，从而使人类身体的机能更加强大。这种改变肯定不局限于人体，还将波及道德伦理，甚至整个人类社会。比如，人类通过赛博格技术有了惊人的杀伤力和破坏力，谁又拦得了他们呢？这是对社会伦理道德的考验。

（选自《科技日报》，有删改）

链接二：

    人类制造的智能机器人威胁到人类自身的生存，这被称为“技术奇点”问题。技术奇点是指拥有人类智能的机器人不断改进自己，并且制造或繁殖越来越聪明、越来越强大的机器人，最终达到人类不可预测、无法控制的地步。如果制造智能机器人的技术越过这一奇点，局面将无法收拾，会伤害人类甚至使人类面临灭亡的危险。

（选自《人民日报》，有删改）

链接三：

    汉斯·乌斯克莱特对本报记者强调，人工智能的研究方向不是要取代人类，而是要与人类互补，增强人类的能力。我们要认识到一点：对人类而言很简单的事情，对机器来说可能很难；对人类很难的事情，对机器而言可能很简单。人工智能不会取代人类，因为只有人类才具有创造力，而机器只关注如何解决眼前遇到的问题。要让人工智能避免犯下道德层面的错误关键在于人类自己。在没有更好的解决方法前，不应涉及人工智能伦理学这一研究领域，不该将机器置于道德上两难抉择的境地。

（选自《人民日报》，有删改）