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Julia資料科學與科學計算

Julia資料科學與科學計算

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工業時代的科學基礎強調的是確定性和可預測性的機械論。但是從20世紀初開始,我們逐漸從工業時代進入資訊科技時代,再由資訊科技時代邁入資料科技時代(IT to DT),物理學家們意識到不連續性、不確定性是我們這個世界的本質,如果依然使用傳統機械論的方法解決問題,不僅會遇到各種限制,而且可能會出現認知偏差,。如果問你DT時代最顯著的特徵是什麼?你可能會說是計算機、智慧裝置、訊息過載、大數據、人工智慧等等,這些都沒有錯,但這些都是表象!其實,DT時代的最大特徵就是不確定性。
 
如果工業時代的科學基礎強調的是確定性和可預測性的機械論,那麼在DT時代的科學基礎強調的是不確定性的資訊理論 (information theory)。資訊理論就是這半個世紀以來,人類對抗不確定性,最重要和有效的方法論。如同騰訊前副總裁、Google研究員吳軍博士吳軍老師說的,今天的人,已經無法通過掌握幾條不變的規律,工作一輩子;也難以通過理解幾條簡單的人生智慧,活好一輩子,一個通用規律就能解決一切問題,一個標準答案就能讓人一勞永逸的時代,一去不復返了。
 
例如我們今天很多大學生畢業後不知道自己該繼續年研究所,還是去工作,又該選擇什麼樣的工作,好像之前校園裡教的經驗正在逐漸失效,這是因為,我們所處的時代充滿了不確定性。除了年輕人的學業和畢業的不確定性,對比我們這一代人的生活和上一代人父輩的生活,我們必須承認今天各種的不確定性大了很多。
 
就拿理財來說,上一代人父輩們只要把錢存到銀行吃利息就可以了,它的收益非常確定,但是今天這顯然不是好的做法,而投資到任何地方都顯得非常不確定。當然有人會說過去也在變,但是牛頓時代大家看到的變化是連續的,而今天經歷的常常是非連續的,或者說是跳躍性的變化。不確定性加上跳躍式變化,才讓大家感到格外焦慮。
 
那對付不確定性的方法是什麼呢?
 
20世紀初機率論和統計學的成熟,使人們得以把握隨機性。而在1948年,另一位科學天才克勞德•香農(Claude Shannon)發表了論文《通信的數學原理》,他是資訊理論的創始人,資訊理論就是通信的理論,也是一種方法論。我們今天常說的大數據思維,其科學基礎就是資訊理論。
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