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大数据在现实世界的影响力，到这里为止在很大程度上都是关于物流和说服的。大数据对于供应链、选举和广告来说都是福音，因为这些领域倾向于涉及许多小的、重复的、可量化的行动，所以大数据才成了亚马逊和网飞的“推荐引擎”，向用户提供更精确的推荐。但是这些领域只是一个开始，等到我的孩子们就业的时候，“大数据”将不再是一个时髦短语。现在的生活中，我们认为并不扎根于数据分析的那些部分，到那时都将被大数据渗透。大数据将改变我们吃什么、我们怎么说话以及我们的公开和私人角色之间的界限。
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你会运用多少种语言？
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未来10年，大数据的目标之一是让每个人都能用几十种外语流利地阅读本书，消除所谓的语言障碍。过去常有这种情况，每当出国旅游，我会带本袖珍字典，上面有常见单词短语的翻译。如果想造个句子，我常常要查阅5分钟才能说出一个生硬的词组，不知道动词用法是否正确，名词发音有没有问题。而现在我拿出手机，把短语输入谷歌翻译，只要连网，就能快速得到答案，90多种语言任意选择。结果当然总是称心如意。当我不知道要怎么说时，我会举起手机屏幕，我那位不会英语的同伴就能读懂我未能表达之意。当然，我的发音断断续续，而且一次只能说几个句子，我也不知道其他人在回答我的问题时说了什么。基本上会问洗手间在哪里，然后对方能听懂就已经很厉害了。
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如今的机器翻译发展迅速，远比我那古老的查字典的方法有效，但是它的准确性、功能性和达意程度仍有待提高。实际上，这只是数据和计算问题。专业的译者认为当地方言、句子的婉转变化和语义的细微差别对计算机来说过于复杂，机器无法充分表达出来。但是他们错了。现在由机器提供的翻译工具每天要为2亿多人服务，翻译10亿多次。随着数据呈指数级增长，这一数字不久就只代表一下午的翻译量，然后就是一个小时的翻译量。大量语言数据将不断被更新。而当翻译的数据量呈指数级增长，机器翻译的准确度也将成倍增加，甚至能照顾到细枝末节。只要机器翻译出错，用户就会标注错误，这些数据将被纳入数据库以供机器在未来的翻译中避免它们。我们只是需要更多数据、更强大的运算能力和更高级的软件。这些随着时间的推移都会实现，也将填补我们在发音和口头交流方面的沟通隔阂。
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机器翻译最有趣的创新将伴随人性化界面接踵而来。未来10年内，一只小小的耳机就几乎能用母语传递你听到的外语。而滞后时间只是音速。这的确不可思议。你耳朵听到的声音不会是像Siri那样的机械的机器声音。由于生物声学工程测量频率、波长、声音强度和其他声音特质的进步，与耳机相连的云端软件将使发言者的声音更人性化，并用你的母语表达。当你回答时，你的语言将通过你同伴的耳机被翻译成他的母语，或者通过手机、手表以及其他2025年才会有的个人设备上的扬声器被放大。
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现在的翻译工具也倾向于只在两种语言之间转换。让任何一种机器尝试翻译三种语言，简直就是一团乱。未来，会说多少种语言已经不再重要。你可以举办一个8人晚餐派对，席间你们可以说8种不同语言，而你耳中听到的声音永远会是你所擅长的语言。
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机器翻译的普及将大规模加速全球化进程。虽然现阶段在很大程度上通过把英语作为商业通用语言来推动全球化发展——目前把英语作为第二语言的人数是以英语为母语人数的两倍——而下一轮全球化将消除对通用语言的需求，更进一步扩大交流。最近在巴西召开的一次会议上，当一位韩国商人要和中国商人交流，他们都要将母语翻译成英语。但将来不会再有这种需要，全球经济的大门将为非精英人士和大量不会说英语的人敞开。
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机器翻译也将在那些因语言障碍而难以驾驭的市场占据一席之地，解决语言障碍问题。印度尼西亚正是如此。虽然雅加达和巴厘岛有很多人说英语、中文和法语，但是其他6 000个有人居住的小岛上几乎没人会说这三种语言。如果大家不必用流利的爪哇语（或者另外700种印度尼西亚语言）和其他地方的人做生意，那么他们的交流就会变得很简单，反过来也更容易获得外部资本。
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跨过临近印度尼西亚东部的班达和阿拉弗拉海，就是资源丰富的巴布亚新几内亚。巴布亚新几内亚富含矿藏，拥有肥沃的土地以及名贵海鲜水产（拥有全世界18%的金枪鱼），但是该国使用的850种语言却让外国投资商敬而远之。被应用于翻译的大数据将改变这个局面，它将找出与世界经济分离的地区，帮助它们融入全球经济。
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正如任何一种新技术一样，全球机器翻译的兴起也会有不足，其中有两点尤为显著。首先是翻译行业的消失。未来10年，就连仅有的专业译员都要为翻译软件工作。虽然大多数机器翻译软件（比如谷歌翻译）仍会很大程度上继续依赖人工翻译，但是一旦翻译数据库足够大，译员将不再被需要。专业译员的工作可能就像是点灯者，或者像现在的煤矿开采工作一样；现在依然需要少量能够超越机器的煤矿工人，但他们不是亲自去地下挖煤。那些经过精简、与机器一起工作的专业译员负责俚语翻译和速记，俚语和速记才总能进入语言的生命系统。我曾建议，为了收录得更及时、全面，在希拉里·克林顿演讲的同时我们看看机器在如何翻译。我记得美国国务院那些外交官们被我的建议吓坏了。“这绝不可能发生。”他们惊叫道。这些外交官们是对的，现在的解决方案还不够完美，一些错误甚至可能导致外交骚动。但他们认为这绝不会发生倒是错了，实现这一步只是时间问题。
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第二个缺点是欺诈风险的增加。如果我的声音能被再创造，并且和我的“原声”难以分辨，这就为诈骗带来了新的机会——利用不下几十种语言实施诈骗。在一个普遍用翻译进行交流的世界中，具有讽刺意味的是，我们需要看着对方的眼睛来辨别他的话是否可信。
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未来有90亿人口需要粮食
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大数据可能把乌尔都语、希腊语和斯瓦西里语全都变为平常的对话用语，这将显著地改变世界。然而大数据更令人印象深刻的是它在大举消除饥饿中所扮演的角色。饥饿可能是人类永恒的难题。联合国粮食计划署发布报告称，每9个人中就有一人因食物匮乏无法拥有健康积极的生活，而这一人数多达8.05亿。随着人口持续增长，预计未来30年将突破90亿，粮食至少要增产70%才能保证全世界饥饿现状不再进一步恶化。再加上全球气候变化，气温升高，可饮用水资源也会更加缺乏（全球70%的淡水资源用于农业）。
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供养全球如此众多人口的最大希望就是把大数据和农业结合——精细农业。几千年来，农民凭着自己的经验和直觉耕种。人类历史的大多数时刻，都把月相的变化作为农事活动最重要的科学依据（因为月亮对土壤和种子有影响的古老信仰以及在没有时钟或者日历的情况下根据它来安排农时）。“二战”以后，科技创新蓬勃兴起，通过绿色革命，农业产量大幅增加，饥饿和贫困得到有效缓解。绿色革命引进了新的技术和实践，包括杂交种子、灌溉、农药和化肥。
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从那以后，农民不用再遵循固定的农时种植、施肥、修剪，收获时也不用过多考虑季节改变、气候条件以及每块田里不断变化的琐碎细节；农业成为工业时代的延伸。
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精细农业将收集、评估包括天气、水、氮素浓度、空气质量和病害等因素在内的很多实时数据——不仅每块田、每英亩[9]的数据非常明确，农田里每平方英寸[10]的数据都很清楚。传感器会帮农田排序，然后将几十种不同形式的数据传向云端。在将这些数据收集分析之后，算法就会生成一整套准确指令，告诉农民要耕种的内容、时间和地点。
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小时候我常爬进拖拉机或者收割机里，在我看来，就是个简单坚硬的机器：只有一个钢架、几个粗大的橡胶轮胎和一个发动机。农民会根据天气和时令耕作，目测自己面前的土地还剩多少没有耕作。相比我童年时的拖拉机，未来的农具更像是飞机座舱。在平板电脑上运行的软件程序上会有图表界面，农民能看得到。机器前进的方向不再由农民掌控，而是由来自软件的指示远程控制。当机器耕地时，放置在车前灯头旁的有源传感器会把作物冠层的信息传递给系统。机器自己在农田里前行，实时接收来自遥远的卫星和土壤的处理信息。机器的本能是算法。通过算法机器操作精密，超越了自古以来农民们最异想天开的梦想。
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如今的机器仅在说明一切皆有可能。最终拖拉机将能够判断每平方英寸土地的需求，然后根据不同需求为每一块土地送去量身定制的肥料。它会分析所需肥料的精确数量，而不是给所有土地都播撒固定量的磷肥或氮肥。
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为了使精细农业在全球得以推行，早期投资主要来自孟山都公司、杜邦公司和美国迪尔等农业综合企业巨头。孟山都公司很快就对大数据的重要性坚信不疑，接着展开了收购狂潮，斥资几十亿美元收购农业数据分析公司。他发现通过分析数据能让农作物产量提高30%，创造200亿美元的经济价值。
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孟山都公司刚开始实地试验一个新品种，这给我们一个信号，即FieldScripts[11]会成为未来农业的主流。FieldScripts会收集既定农场的信息，包括农田大小、生产历史和肥力测试结果，然后把农场划分为很多小型管理区域。之后通过运算推荐合适的种子以及种子的简介（播种时间、地点、种子类型和数量），这些信息会通过平板电脑上Field View这个应用程序发送给农民。农民把数据从Field View传输到一个鸟状的大件农用机器——可变速播种机。这个拥有和拖拉机相似的驾驶室、拖着两个重重铁翼的机器能在30英尺的范围内播撒种子。驾驶室里面是一个精细的监视器，有点像新款波音787。在数据的指导下，播种机向每一块小型管理区域播散定制的种子。
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FieldScripts等发明将使农民看起来更像上班族。他们将把大量时间用于数据整合、保持软件实时更新等工作，很少再亲自下地。孟山都公司的首席技术官罗伯·弗雷利曾在2014年说道：“我仿佛看到了我们公司未来5年或10年，成为一家信息技术公司的远景。”
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虽然农业综合企业的大亨们敏锐地抓住了市场机会，将大数据与农业相结合，但是它们是否能够主导这个新兴产业，就像他们销售拖拉机和肥料一样，现在还无法肯定。回想个人计算机刚出来时，当时IBM和康柏电脑公司等拥有商业用户网的大型公司率先投资，奠定了它们的市场领导地位。即使曾显赫一时，但最终却失去市场优势，硬件方面让位给苹果、戴尔等新兴企业，而软件方面则输给微软这种专为个人电脑市场服务的公司。孟山都、杜邦和迪尔公司如果想要在这个瞬息万变的领域立于不败之地，就必须不断收购那些以精细农业起家、前景广阔的新公司。
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我认为小农业主从精细农业中获得的好处可能不亚于那些拥有几千英亩土地的农业大户。精细农业的基础不是会占据谷仓一半空间的庞大企业软件系统。那些昂贵的软件都在云端，只要有手机或者平板电脑这种便宜的设备就很容易打开，我曾在拖拉机的“驾驶舱”里看到过。传感器等硬件方面的成本未来也会不断降低，因此实际成本主要是用于订阅的软件服务——有关精细农业的内容。这是大型农业经营企业一直不断推崇的商业模式，未来也将从在大农场里工作、掌握高科技的农民普及到小型家庭农场。
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要让这种科技在全世界富裕地区成为主流还要好几年的时间，但是终将成为现实。之后不久就会传播到发展中地区和边疆地区。这和机器人的推行模式如出一辙，利用营业费用抵消最初高昂的资本费用。而随着设备的成本下降，发展中国家的农民更容易负担得起。在这里它的影响可能也将达到巅峰。印度就是这样一个例子。印度饱受农业无法实现现代化之苦。因为成本高、水资源匮乏和其他因素，发展农业对印度来说异常困难。据估计，过去20年里，有30万印度农民选择自杀。另外，全球25%的饥饿人口有1.9亿生活在印度，而饥饿是这个国家的人民死亡的头号原因。随着人口不断快速增加，生产足够大米、小麦和其他主食的任务更加艰巨。
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精细农业无法彻底消除印度的饥饿或是帮那些依然挣扎在贫困线上的农民建立大规模的农业经营企业，但是在这样一个资源严重短缺的环境里，精细农业能利用那些仅有的资源，播种、施肥、灌溉，让它们作物产量最大化。不像中国、美洲和欧洲，印度没有全国农学家网络为农民提供专业技术和资源。印度用于农业的预算经费太少。只要精细农业成为主流，它就能代替那些全国农学家网。印度最大的希望就是精细农业能够提供一个可以超越的机会，帮助本国生活水平低下的农民实现良好发展，而这相对他们的现状来说就是天方夜谭；同时为本国几亿饥饿人口提供食物。精细农业将带领农业从工业时代迈入数字时代。
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