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　　过去，人们习俗把数字的组合称为数据。但正在此日，如此的判辨昭着不足全部。那么是否能够把数字、字符、字母的纠集称为数据？也不精确。

　　正在此日“大数据”的语境中，数据是能够被记实和识另外一组居心义的符号，寻常可通过原始的侦察或器量获得。数据是对客观事物的逻辑概括，能够用来默示一个结果、一种状况、一个实体的特质，或一个侦察的结果，有些是用于刻画某个对象的结果性数据，有些则是通过侦察、理解、概括获得的总结性数据。

　　数据能够是相接的，好比无线电通讯时正在氛围中传输的电磁波，它们是模仿数据；数据也能够是离散的，好比正在估计机中存储的文档和照片，它们是数字数据。

　　承载数据的形态有良众，不只包罗文字、数字、符号、图像、语音、视频，也能够是对某个事物的属性、数目、职位、联系的概括默示。大气的温湿度、汽车的行驶道途、学生的档案记实、商务的合同，这些都是数据。

　　咱们泛泛用电子修造看消息、摄影片、买东西、打逛戏，素质上都是正在和数据打交道。正在估计机中，它们是陆续串包蕴有0和1的二进制数的组合。

　　现正在咱们来精确一下什么是数据，什么是音讯。当人们正在切磋甲骨文时，上面记实的符号仅仅是少少数据。要读懂这些数据，就必需会意数据背后要外达的寓意。一朝对数据做出解说，咱们就能获得甲骨文上的音讯。

　　数据与音讯既有接洽，又有区别。数据是音讯的载体，音讯则必要依托数据来外达。它们是形与质的联系，两者密不行分。

　　音讯由数据加工得来，它能够由数字和文字外达，也能够发扬为其他具居心义的符号，其承载形态不要紧，要紧的是音讯能让咱们会意少少事项、辨别少少真伪、佐证少少主张。也便是说，只管数据存正在的形态众种众样，但咱们真正念要取得的是音讯。

　　“音讯”举动科学术语最早产生正在哈特莱1928年撰写的论文《音讯传输》中，正在该论文中他初度提出了将音讯定量化统治的设念。1948年，音讯论创始人、美邦数学家香农楬橥了一篇有着深远影响的论文—《合于通讯的数学道理》，他精确指出了“音讯是用来祛除随机不确定性的东西”。

　　正在香农看来，一朝咱们念要对音讯实行量化和比力，咱们就不要去眷注这些音讯究竟承载了什么实质，而是要看这条音讯产生后，是否更动了某些不确定性事变的概率。此日这必定义仍旧被看作是对“音讯”的经典界说，正在种种局势不息被人援用。

　　无论是数字、字符或它们的组合，假设咱们无法解读，就不行称其为音讯。有一个要紧的判别规范是，看它是否承载了有效的实质。无论是石头上刻的画、纸上写的字、墙上的涂鸦依然电脑中的文献，只消它们能外达真实的寓意，就能以为是音讯。

　　一串11位数字的号码，假设它是随机数字，则说不上是音讯。假设我告诉你，这串数字是我的手机号，它就祛除了不确定性，它便是一种音讯。音讯是把人们不睬解的给说理解的那些实质，假设仍旧清爽了，就不行算作新的音讯。

　　举例来说，此日任何一个小学生都清爽地球是圆的，地球自转发作了白日和黑夜。这正在此日看来是一个根本常识，但咱们的祖宗并不清爽。假设咱们把出现文字举动人类文雅的开始，那么大约通过5000众年，也便是直到15世纪，人们才下手接纳地球是一个大圆球的主张。

　　固然“地球”对待此日的小学生来说不算是新的音讯，然而对待前人来说，它不只是音讯，况且音讯量宏大。

　　你也许仍旧挖掘了，音讯会因场景而定，因每个体的主观了解而定。统一条音讯，对少少人是有效的，对另少少人也许就没用了。

　　恣意给出3个数字：68、21、192。这3个数字仅仅是数据。现正在给它们加上少少讲明，好比：衣服的价钱是68元，此日的气温是21摄氏度，小明爸爸的体重是192斤。这些数据有了精确外达的寓意，它们便是音讯。

　　不只这样，咱们还能基于这些音讯给出少少判别：衣服不是很贵，气象有点清冷，男人该去减肥了。做出这些判别，必要依赖咱们泛泛生计中蕴蓄堆积的阅历和常识，即常识。

　　常识是对音讯的提炼和概述，它是高度概述的音讯。假设说音讯能够解答少少简易的题目，好比“谁”“正在哪里”“做什么”，那么常识能够回复少少更具深远认知的题目，好比“如何”“为何”。

　　寻常生计中最根本的常识是常识。好比明火不行碰、热油不行遇水、人有生老病死、月有阴晴圆缺，它们大个人来自生计，是群众以为都该懂得、不言自明的常识。此日良众商定俗成的常识，是由咱们的祖辈口口相传、代代相承而来。人并不是先天就有常识，清爽火为何物、火可伤人乐鱼体育、火可熟食。良众事理都是从生计试验中总结而来的。

　　现当前，对待人工智能来说，要处置的焦点题目是让估计机具有常识。良众常识背后有着纷乱的常识体例，机械必需真正“判辨”常识，而不是“回顾”它们。

　　举例来说，估计机也许能通过数据样本进修，清爽人类有头、手、脚等身体部位，但它很难判辨既然这些部位都长正在人体上，为何只要头上有眼睛，手和脚上却没有？又好比，估计机学会并清爽了“人有2只眼睛”，但它无法判别这个全邦上是否存正在“有1只眼睛的人”和“有3只眼睛的人”。

　　当前的人工智能只可从数据中进修到数据之间的接洽，它还不行很好地统治相合常识的题目，这方面人们另有很长的切磋之途要走。

　　以上接洽的“常识”，指的都是人脑中的常识。它和估计机要统治的“常识”是差异的。从素质上讲，估计机只是模拟人类的常识，它们并没有真正支配这些“常识”。估计机只是通过少少特定办法把人类常识外达出来。而这个特定办法是基于图工夫。

　　图是一种默示常识的器材，是刻画常识的状况、联系、途途隔断等合连因素的最自然的数学外达。它擅永存储和统治纷乱的网状联系，因此正在常识图谱、社交收集、用户联系理解等规模有着普及的运用。

　　近年来，基于图工夫的常识图谱是相称热门的切磋规模。好比大家熟知的便是一个常识图谱运用。常识图谱能够用来刻画种种实体以及它们之间的联系。它是一个宏伟的图形收集常识库。正在这个收集中，每个节点是一个实体，好比人名、地名、事变、运动，大肆两个节点之间的边默示它们之间存正在联系，如图3-1所示。

　　常识图谱的根本构成是“实体–联系–实体”的三元组，它不只能把与合头词相合的常识体系化地涌现给用户，也能够基于常识实行推演。比如说，从〈东方明珠，坐落正在，浦东〉和〈浦东，属于，上海〉这两个组合，就能揣摩获得〈东方明珠，位于，上海〉。

　　常识图谱还会不息更新迭代，用户探求的次数越众，鸿沟越广，这个常识库就能获取越众的音讯和实质。

　　途径一是切身体验。好比，刚出生的婴儿什么都不懂，将一杯热水放到他眼前，他会念要去拿杯子，结果喝水被烫到了。第二次他再看到杯子，有了前次被烫的阅历，他会侦察杯口是否冒烟，摸摸杯子的温度，再决心是否拿杯子喝水。正在这个流程中，婴儿通过己方的切身体验，慢慢支配了相合“热水”的常识。

　　南宋理学家、思念家朱熹曾说：“所谓致知正在格物者，言欲致吾之知，期近物而穷其理也。”他要外达的趣味是，取得常识的途径正在于了解世间万物，并彻底切磋它们的道理。便是说，要切身体验这个全邦来取得珍奇的常识。每个体有差异的人生和阅历，这些会成为咱们独有的常识。

　　切身体验得来的常识是最确实的，因此它往往比力精确。可是，如此获取常识的时代周期长，效果也比力低。

　　途径二是通过别人教化。好比通过父母、教练、书本、收集进修得来，但教练教的、书上印的或许堕落，如此得来的常识未必精确。可是，它依旧是获取常识最首要的形态，到底咱们没有那么众时代和精神，凡事都切身阅历一遍。站正在昔人和伟人的肩膀上，不息进修新的常识，是人类科技提高的根蒂来源。

　　意思的是，正在互联网时间，任何人都能随时随地找到己方念要的音讯，但咱们的常识总量并不会立地扩充。进修是一种流程，必要时代蕴蓄堆积，欲速则不达。

　　好比良众人都听过“区块链”，但大个人人并不睬解它是什么。有人以为它是钱，也有人以为它是一种身份认证工夫。但这些判辨都不精确。良众人只是从网上找到了合于区块链的音讯，并没有真正获得合于它的常识。从某种意思上讲，互联网固然普及了人们找到碎片音讯的效果，但消浸了人们支配无缺常识的才智。

　　当然，互联网对整体社会来说依旧利大于弊，它让全全邦的常识可以急速通报和共享。每个体都能够正在收集上自正在地楬橥主张，这些实质也被其他人探求、阅读、接洽。一个小学生能从互联网上学到常识，并正在教室上指出教练的失误，正在家里厘正父母的见解。这让过去举动巨子的教练和父母受到了寻事，这正在以前是不行联念的。

　　合于作家：徐晟，某贸易银行IT工夫主管，卒业于上海交通大学，从事IT工夫规模职责十余年，对科技发扬、人工智能有己方独到的看法，笃志于智能运维（AIOps）、数据可视化、容量处置等方面职责。