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当解决方案是基于信息的，它便不需要大规模的、巨额的投资。有时候，你并不需要一个“独角兽”，你只需要创造力。
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信息在灾难的避免中会变得越来越重要，灾难经常在系统达到一个特定的临界点时发生，比如，我们总是担心人类会达到气候变化的那个临界点，之后灾难便会降临。问题是如何找出这个临界点，它到底是近还是远？
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即便是在物理学领域，熵也可以运用克劳德·香农（Claude Shannon）的信息论来界定，20世纪40年代的控制论以及梅西基金会发起的系列反馈问题的讨论会都对此做出了贡献。约翰·惠勒（John Wheeler）是第一位提出物理世界是由信息组成的物理学家，相对论和量子力学也可以由信息论来界定；物理学家雅各布·贝肯斯坦（Jacob Bekenstein，以色列物理学家，曾开创性地运用信息论分析黑洞熵）和胡安·马尔达西那（Juan Maldacena，阿根廷著名理论物理学家）都对此有过相关论述。1997年，胡安·马尔达西那在将宇宙视作信息时，还发现了量子力学与爱因斯坦方程式之间的相似之处。
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也许有一天我们能找到一种认识宇宙的更好的方法，不过，目前为止最好的方式是信息。如今，上帝已没有必要解释宇宙的起源和发展，也不用解释生命的进化或人类大脑的功能。宗教的功能越来越多地体现在给予人们希望：它给予了人们对无尽来世的信念。但是，在物质舒适的时代，许多宗教所承诺的天堂是否还会对新一代构成吸引力不得而知。人类的新时代或许需要一种新的天堂、一种新的不朽。这种新的信仰就是一切（宇宙、生活、思想和社会）都和信息有关。事实上，“奇点”（指人类与其他物种或物体的相互融合）在硅谷是一个非常受欢迎的话题。根据奇点理论，“永生”也和信息的存储和复制有关。
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人类2.0：在硅谷探索科技未来 大数据篇
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万物都是一面镜子，
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物体之间彼此反射。
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每个念头，
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每个行为亦如是。
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现实之下是一个不停旋转的，
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满是镜子的大厅，
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存在就是某事的镜像而已，
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存在就是万事万物的镜像而已。
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——皮埃罗
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人类2.0：在硅谷探索科技未来 寻找大数据领域“杀手级”应用
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要解决大的问题，仍然需要一种跨学科的方法，需要一种不仅仅只有“数据分析”的应用。中国唐宋时期的思维方法毫不过时，如今中国在大数据时代寻求一种全新的“大数据思维”时不妨回溯历史，重新发现自己独有的处理复杂社会问题的方法。
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“杀手级”应用还未出现
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全球范围内都在掀起一股大数据应用的热潮。如今的硅谷应该被重新命名为“数据谷”。权威机构预测，到2020年将存在200亿～300亿个网络连接装置，这意味着我们每年都会产生比之前20万年还多的数据。在硅谷，人们将数据称为新的“石油”，石油可以产出汽油和电力，而“数据石油”一旦提炼出来，将会产生无人驾驶汽车［运用GPS（全球定位系统）数据和交通数据］、无人机、可穿戴设备等。石油和数据之间的不同在于，石油的产品无法再产出更多石油，而数据的产品（无人驾驶汽车、无人机和可穿戴设备等）能产出更多的数据。
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然而，颇令人失望的是，我们并不知道该拿这些正在“大爆炸”的数据怎么办。大多数情况下我们会做“数据分析”，但数据分析至少从20世纪60年代就开始了，这有什么新鲜呢？不过是通过对数据的分析试图发现事物之间隐藏的规律性或潜在的问题，然后优化整个流程，最终赚更多的钱而已。
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让人汗颜的是，自计算机问世以来，数据分析最主要的应用还是使大公司利润最大化。比如，大家提到大数据最有名的应用案例时都会提到亚马逊和阿里巴巴的“推荐引擎”，即通过分析其他消费者的数据来建议你该买什么；再比如，被频繁提到的关于大数据的故事还有美国最大零售连锁店之一的塔吉特（Target），它让一个父亲意外地发现自己还是高中生的女儿怀孕了，这曾一度让大数据声名显赫。事实上，塔吉特的算法识别购买系统特别关注准妈妈们，唯一的原因就是想要给她们推送特别促销广告，这难道就是我们能用大数据对孕妇做的所有事情？
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如今中国很多中小企业也在积极构建自己的大数据系统，比如服装企业用数据分析实现个性化生产和销售，比如制造水杯的企业考虑将杯子内置传感器，再增加一个APP（计算机应用程序），将其变成智能水杯。
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