大数据时代的解决方案，
人类智慧与机器智能的高度，
数据应用新场景，开启数字文明新纪元！

书名：块数据4.0：人工智能时代的激活数据学

定价：59.00元

作者：大数据战略重点实验室

出版社：中信出版集团

出版日期：2018-05

装帧：精装

开本：32开

ISBN：9787508688862

· 本书提出的数据学是以充分发挥人机群体智能为核心，综合运用数据科学、生命科学和社会学提出的海量数据存储、处理的解决方案。数据学将颠覆传统的思式，为大数据领域的探索研究提供一个崭新的视角。

· 数据学对类脑计算领域的研究，将推动率、低功耗的高性能计算技术的发展，高性能计算技术将为人工智能的推广与应用带来新一轮的春天。数据学基于“块数据”的思维观，为数据跨领域的共享开放提供了新的数据观和现实可行的路径，将人工智能突破“条数据”领域，向更广泛的领域释放价值。

海量数据，博杂纷乱。人类对未来的把握和胜算，就在于数据被存储的同时又在一旦的需要中迅速。小数据时代，数据越大越有价值；大数据时代，数据越大，价值越小。人类未来对块数据远端的方向感认知就是其对大数据方向把握的核心要义。在拯救与逍遥的哲思中，我们探索用生命科学的方法解决数据拥堵问题，以数据社会学的思维打开沉淀的数据宝藏。数据学就是一个在块数据的神经元调度系统下的一种减量化的数据存储和利用的数据观和方法论。无人驾驶、城市大脑和模块政府等是数据学重要的应用场景，它让庞大数据资源通过计算和交互转化为智慧和财富。而数据驱动、计算驱动和场景驱动下云脑时代的到来，激荡着我们对于未来美好生活的所有憧憬和渴望。

绪 论 大数据时代的解决方案 001

章 超数据时代的数据拥堵

节 小数据时代、大数据时代和超数据时代 012

（一）小数据时代 012

（二）大数据时代 016

（三）超数据时代 021

第二节 奇点来临：数据大爆炸 026

（一）数据连接型社会：数据量化世界 026

（二）数据大爆炸：海量、复杂与失控 032

（三）数据失真、数据依赖与数据 035

第三节 数据拥堵与数据治理 038

（一）数据拥堵的由来 038

（二）从生命周期视角思考数据拥堵 040

（三）数据拥堵的治理范式 044

第二章 数据学：基于块数据理论的解决方案

节 复杂理论与块数据 052

（一）复杂性的涌现 052

（二）块数据的数据观 055

（三）数据学与数据科学 058

第二节 数据学的提出 061

（一）数据学的由来 061

（二）数据学的理论框架 062

（三）数据学的时代价值 068

第三节 数据学与数据机理 071

（一）数据搜索：智能感知 071

（二）关联：智能聚合 072

（三）自：智能决策 074

（四）热点减量化：智能筛选 076

（五）群体智能：智能碰撞 077

第三章 数据搜索：智能感知

节 智能感知与交互 082

（一）生物感知 082

（二）机器感知 085

（三）交互识别 088

第二节 搜索引擎：连接人与信息 091

（一） 从“寻物”到“搜数” 091

（二）谷歌搜索：让流动的信息产生智能 095

（三）搜索引擎的工作原理 098

第三节 搜索引擎到人工智能的演进 103

（一）全局化范围搜索 103

（二）智能化目标识别 106

（三）无界化协同感知 110

第四章 关联：智能聚合

节 人脑信息的处理与 118

（一）对象感知 118

（二）情景关联 120

（三）信息 122

第二节 智能数据处理 124

（一）大数据处理模式 124

（二）数据处理局限 127

（三）基于人脑模式的数据关联 129

第三节 数据：构建新型数据关系 134

（一）降维去噪 135

（二）关联识别 140

（三）重构 144

第五章 自：智能决策

节 脑认知与类脑计算 154

（一） 神经元与神经网络 154

（二）从学习到决策 157

（三）人脑智能决策对机器学习的启示 163

第二节 让机器像人一样思考 166

（一）从“深蓝”到“阿尔法元” 166

（二）构造人工神经网络 169

（三）深度学习驱动机器智能决策 171

第三节 智能判断与决策 175

（一）提取特征 175

（二）构建模型 177

（三）决策输出 181

第六章 热点减量化：智能筛选

节 遗忘，是为了更好的记忆 187

（一）人脑的记忆存储极限 187

（二）记忆的选择性封存 192

（三）遗忘也是一种学习 196

第二节 删除，数据取舍之道 199

（一）数字记忆是生物记忆的延伸 199

（二）数字存储下的信息失控 203

（三）数字记忆与信息取舍 206

第三节 筛选，选择优决策 210

（一）数据匹配与简约 210

（二）优化算力配置 214

（三）选择优算法 218

第七章 群体智能：智能碰撞

节 头脑风暴：发现好想法和做出好决策 226

（一）创造力是发现好想法的源泉 226

（二）群体合作与互动 228

（三）群体决策与判断 230

第二节 群体学习：从个体智能到群体智能 234

（一）个体智能的局限 234

（二）从生物群体到机器人群体 237

（三）群体机器人的行为协作 242

第三节 群体空间：人脑智慧和机器智能的交互 244

（一）人机优势互补 244

（二）机器智能进阶 246

（三）人机社会化协作 250

第八章 数据学的应用场景

节 数据学下的自动驾驶 258

（一）智能驾驶新一轮工业革命 258

（二）数据学在无人驾驶中的应用场景 261

（三）数据学为智能驾驶提供理论依据 264

第二节 数据学下的城市大脑 267

（一）城市大脑：城市的数据智能中枢 267

（二）数据学优化城市大脑的系统应用 269

（三）数据学让城市大脑更智慧 273

第三节 数据学下的影像 274

（一）人工智能赋能影像 274

（二）数据学在影像中的应用策略 276

（三）数据学提升影像价值 280

第四节 数据学下的智能语音 282

（一）智能语音交互：进阶的交互模式 282

（二）智能语音技术提升的路径选择 284

（三）数据学开启语音交互新时代 287

第九章 云脑时代：开启数字文明新纪元

节 驱动云脑时代的“三驾马车” 294

（一）数据驱动 294

（二）计算驱动 297

（三）场景驱动 301

第二节 区块链：人工智能任性发展的“保险阀” 303

（一）哲学视域下的人工智能风险 303

（二）区块链与秩序互联网 309

（三）区块链人工智能时代新 312

第三节 数权法与数字文明新时代 315

（一）云脑时代的制度安排与法律规制 315

（二）数权法构建数字文明新秩序 319

（三）构建网络空间人类命运共同体 322

参考文献 327

术语索引 341

后 记 349

大数据战略实验室成立于2015年4月，是贵阳市人民政府和北京市科学技术委员会共建的跨学科、性、国际化、开放型研究平台，是中国大数据发展新型智库。

大数据战略实验室依托北京国际城市发展研究院和贵州大学贵阳创新驱动发展战略研究院建立了大数据战略实验室北京研发和贵阳研发，建设了贵州省块数据理论与应用创新研究基地、贵州省城市空间决策大数据应用创新研究基地和贵州省文化大数据创新研究基地，并建立了党校研究基地、全国科学技术名词审定委员会研究基地、浙江大学研究基地、中国政法大学研究基地和中国（绵阳）科技城研究基地，构建了“两、三平台、五基地”的研究新体系和区域协同创新新格局。

大数据战略实验室主编的《块数据：大数据时代到来的标志》《块数据2.0：大数据时代的范式革命》《块数据3.0：秩序互联网与主权区块链》是大数据发展理论和实践的重大创新成果，在国内外具有较大影响。

大数据时代，对未来不确定性和不可预知性进行的研判，是块数据实践过程中迫切需要解决的关键问题。正是在这一背景下，《块数据4.0》针对此问题进行了深入研究与实践探索，创造性地提出了数据学的理论和实践体系，并在一些重要领域开始了系统性探索。

——美国《美华商报》

面对超数据时代带来的数据拥堵难题，《块数据4.0》运用数据学挖掘、分析大数据背后的人的运行规律，把超数据从“厚”做到“薄”，从“大”做到“小”，为大数据时代认知障碍，平衡利益矛盾，让不确定性确定性成为可能。

——西班牙《侨声报》

《块数据4.0》提出场景驱动可以帮助决策者更敏锐的洞悉事件根本，产生更更智慧的决策，实现场景应用的遂人愿、知人意。数据作为数据可以满足场景驱动对数据维度和质量的要求，引发人体和人脑联网的狂潮之后，人类将越来越自由自在地进行社会活动。

——澳大利亚《联合时报》

《块数据4.0》将数据学与人工智能进行了创新，并分别聚焦到自动驾驶、城市大脑、影像、智能语音四大应用场景中，数据学的基础是人工智能的飞速发展，它能驱动人工智能的研究和应用取得突破性进展。

——罗马尼亚《欧洲侨报》

数据搜索、关联、自、热点减量化、群体智能是数据学的五个运行阶段，构成了数据学模型化运行的完整流程。数据学的提出，标志着大数据领域和人工智能领域研究取得了新突破，块数据理论跨越了又一个新的理论高度。

——印度尼西亚《国际日报》

大数据时代的解决方案

本书探讨的主题是大数据时代数据学的提出、运行机理及场景应用。数据学是以充分发挥人机群体智能为核心，综合运用数据科学、生命科学和社会科学提出的海量数据存储、处理的解决方案。数据学将确立一个新的观察人类智能和机器智能的视角，引导人们重新审视数据无限膨胀可能造成的人类认知障碍，重新思考维持一个健康、和的数字社会的根本办法，建立与人类智能复杂性同步的人工智能系统，开启用复杂

性系统思维认识未来世界和改造未来世界之旅。

大数据时代面临的问题与挑战

在人类文明的伊始，人与人的声交流即意味着“连接”的开始。语言使人与人连接，并促使用于记载事物的文字、数字符号产生，这样的“连接”便产生了“数据”，并演化为人类文明

初的信息与知识。在漫长的农耕文明时代，“连接”主要以语言沟通和书面文字沟通的形式存在。进入工业文明时代，“连接”开始通过无线电台、电报、电视的形式存在，但这样的“连接”产生的信息往往是单向性且缺乏互动的。互联网时代，人和人开始通过网络进行复杂交错的互动连接。社交网站、电子邮件、搜索引擎、聊天工具……人类建立连接的方式趋于多样化、多维化，人类社会产生的数据也因而大量积累。与此同时，数据的价值

越来越受到人们的重视。数据深刻作用于政治、经济、文化等领域，带来更多的创新机会，从生产、生活到科研，一个大数据时代正在开启。

在美丽的贵州省黔南州布依族苗族自治州平塘县，被称为“中国天眼”的世界上大的单口径射电望远镜——FAST（500 米口径球面射电望远镜）已于2016 年9 月25 日落成启用。FAST的计算速度需达到每秒200 万亿次以上，存储容量需达到10PBa 以上。这一世界级的工程将帮助人们捕捉到更多来自宇宙的信息，

它的背后是“天文级”的海量数据存储和复杂的计算。随着时间的推移、科学任务的深入，以及数据的大量采集，未来对计算速度和存储容量的需求将爆炸式增长，数据量和计算

量都将“大得惊人”。

数据是没有边际的，而计算力、存储力始终存在物理极限。在过去很长一段时间里，科技日新月异的发展依赖摩尔定律。当摩尔定律逐渐失效时，数据的膨胀是否将引发世界性的数字爆炸？人们寄希望于量子计算，量子计算将有可能使计算机的计算能力远远超过今天的计算机，但仍然存在很多障碍。如何长时间地保持足够多的量子比特的量子相干性，同时又能够在这个时间段之内做出足够多的具有超高精度的量子逻辑操作，提高所需量子装置的准确性，还面临许多困难。

人类作为自然界中伟大的智能体已经进化了上百万年，人类所具有的智能是大自然赋予人类高级的礼物。今后，人类智能仍将是人造系统模仿和研究的对象。人类未来对数据的处理，要更多地模仿人脑对数据的处理方式，人脑就是世界上好的“量子计算机”。

目前人工智能的发展水平可以用三个维度来描述，即强度、扩展性和能力。强度是指人工智能系统的智能化程度，扩展性是指人工智能系统可以解决的问题的范围，能力是指人工智能系统所能提供的平均解决方案的质量。虽然我们已经在专用人工智能领域取得了突破性进展，但目前人工智能水平仍然停留在“有智能没智慧，有智商没情商，会计算不会算计，有专才无通才”的水平。其特点是能力单一，只能在某个特定领域内发挥作用。在人工智能2.0 时代，我们期待一个新的框架：首先，在人的逻辑层次可辩明；其次，可以处理大规模数据；后，可以基于一小组标记数据进行学习。我们认为，将数据驱动的机器学习方法与知识引导方法相结合，将为人工智能的未来推开一扇新的大门。