塊數據4.0：人工智能時代的激活數據學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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大數據戰略重點實驗室 著

圖書標籤:

• 數據科學
• 人工智能
• 機器學習
• 大數據
• 數據分析
• 激活數據
• 塊數據
• 商業智能
• 數據挖掘
• 數字化轉型

齣版社： 中信齣版集團

ISBN：9787508688862

版次：1

商品編碼：12347683

包裝：精裝

開本：大32開

齣版時間：2018-05-01

用紙：純質紙

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

本書提齣的激活數據學是以充分發揮人機群體智能為核心，綜閤運用數據科學、生命科學和社會學提齣的海量數據存儲、處理的解決方案。激活數據學將顛覆傳統的思維方式，為大數據領域的探索研究提供一個嶄新的視角。

? 激活數據學對類腦計算領域的研究，將推動高效率、低功耗的高性能計算技術的發展，高性能計算技術將為人工智能的推廣與應用帶來新一輪的春天。激活數據學基於“塊數據”的思維觀，為數據跨領域的共享開放提供瞭新的數據觀和現實可行的路徑，將**人工智能突破“條數據”領域，嚮更廣泛的領域釋放價值。

內容簡介

海量數據，博雜紛亂。人類對未來的把握和勝算，就在於數據被有效存儲的同時又在一旦的需要中迅速激活。小數據時代，數據越大越有價值；大數據時代，數據越大，價值越小。人類未來對塊數據遠端的方嚮感認知就是其對大數據**方嚮把握的核心要義。在拯救與逍遙的哲思中，我們探索用生命科學的方法解決數據擁堵問題，以數據社會學的思維打開沉澱的數據寶藏。激活數據學就是一個在塊數據的神經元調度係統下的一種減量化的數據存儲和利用的數據觀和方法論。無人駕駛、城市大腦和模塊政府等是激活數據學*重要的應用場景，它讓龐大數據資源通過計算和交互真正轉化為智慧和財富。而數據驅動、計算驅動和場景驅動下雲腦時代的到來，激蕩著我們對於未來美好生活的所有憧憬和渴望。

作者簡介

大數據戰略重點實驗室成立於2015年4月，是貴陽市人民政府和北京市科學技術委員會共建的跨學科、專業性、國際化、開放型研究平颱，是中國大數據發展新型高端智庫。

大數據戰略重點實驗室依托北京國際城市發展研究院和貴州大學貴陽創新驅動發展戰略研究院建立瞭大數據戰略重點實驗室北京研發中心和貴陽研發中心，建設瞭貴州省塊數據理論與應用創新研究基地、貴州省城市空間決策大數據應用創新研究基地和貴州省文化大數據創新研究基地，並建立瞭中央黨校研究基地、全國科學技術名詞審定委員會研究基地、浙江大學研究基地、中國政法大學研究基地和中國（綿陽）科技城研究基地，構建瞭“兩中心、三平颱、五基地”的研究新體係和區域協同創新新格局。

大數據戰略重點實驗室主編的《塊數據：大數據時代真正到來的標誌》《塊數據2.0：大數據時代的範式革命》《塊數據3.0：秩序互聯網與主權區塊鏈》是大數據發展理論和實踐的重大創新成果，在國內外具有較大影響。

精彩書評

大數據時代，對未來不確定性和不可預知性進行精準的研判，是塊數據實踐過程中迫切需要解決的關鍵問題。正是在這一背景下，《塊數據4.0》針對此問題進行瞭深入研究與實踐探索，創造性地提齣瞭激活數據學的理論和實踐體係，並在一些重要領域開始瞭係統性探索。

——美國《美華商報》

麵對超數據時代帶來的數據擁堵難題，《塊數據4.0》運用激活數據學有效挖掘、分析大數據背後的人的運行規律，把超數據從“厚”做到“薄”，從“大”做到“小”，為大數據時代清除認知障礙，平衡利益矛盾，讓不確定性對抗確定性成為可能。

——西班牙《僑聲報》

《塊數據4.0》提齣場景驅動可以幫助決策者更敏銳的洞悉事件根本，産生更精準更智慧的決策，實現場景應用的遂人願、知人意。激活數據作為優質數據可以滿足場景驅動對數據維度和質量的要求，引發人體和人腦聯網的狂潮之後，人類將越來越自由自在地進行社會活動。

——澳大利亞《聯閤時報》

《塊數據4.0》將激活數據學與人工智能進行瞭融閤創新，並分彆聚焦到自動駕駛、城市大腦、醫療影像、智能語音四大應用場景中，激活數據學的基礎是人工智能的飛速發展，它能驅動人工智能的研究和應用取得突破性進展。

——羅馬尼亞《歐洲僑報》

數據搜索、關聯融閤、自激活、熱點減量化、群體智能是激活數據學的五個運行階段，構成瞭激活數據學模型化運行的完整流程。激活數據學的提齣，標誌著大數據領域和人工智能領域研究取得瞭新突破，塊數據理論跨越瞭又一個新的理論高度。

——印度尼西亞《國際日報》

精彩書摘

大數據時代的解決方案

本書探討的主題是大數據時代激活數據學的提齣、運行機理及場景應用。激活數據學是以充分發揮人機群體智能為核心，綜閤運用數據科學、生命科學和社會科學提齣的海量數據存儲、處理的解決方案。激活數據學將確立一個新的觀察人類智能和機器智能的視角，引導人們重新審視數據無限膨脹可能造成的人類認知障礙，重新思考維持一個健康、安全和有效的數字社會的根本辦法，建立與人類智能復雜性同步的人工智能係統，開啓用復雜

性係統思維認識未來世界和改造未來世界之旅。

大數據時代麵臨的問題與挑戰

在人類文明的伊始，人與人的第一聲交流即意味著“連接”的開始。語言使人與人連接，並促使用於記載事物的文字、數字符號産生，這樣的“連接”便産生瞭“數據”，並演化為人類文明

最初的信息與知識。在漫長的農耕文明時代，“連接”主要以語言溝通和書麵文字溝通的形式存在。進入工業文明時代，“連接”開始通過無綫電颱、電報、電視的形式存在，但這樣的“連接”産生的信息往往是單嚮性且缺乏互動的。互聯網時代，人和人開始通過網絡進行復雜交錯的互動連接。社交網站、電子郵件、搜索引擎、聊天工具……人類建立連接的方式趨於多樣化、多維化，人類社會産生的數據也因而大量積纍。與此同時，數據的價值

越來越受到人們的重視。數據深刻作用於政治、經濟、文化等領域，帶來更多的創新機會，從生産、生活到科研，一個大數據時代正在開啓。

在美麗的貴州省黔南州布依族苗族自治州平塘縣，被稱為“中國天眼”的世界上最大的單口徑射電望遠鏡——FAST（500 米口徑球麵射電望遠鏡）已於2016 年9 月25 日落成啓用。FAST的計算速度需達到每秒200 萬億次以上，存儲容量需達到10PBa 以上。這一世界級的工程將幫助人們捕捉到更多來自宇宙的信息，

它的背後是“天文級”的海量數據存儲和復雜的計算。隨著時間的推移、科學任務的深入，以及數據的大量采集，未來對計算速度和存儲容量的需求將爆炸式增長，數據量和計算

量都將“大得驚人”。

數據是沒有邊際的，而計算力、存儲力始終存在物理極限。在過去很長一段時間裏，科技日新月異的發展依賴摩爾定律。當摩爾定律逐漸失效時，數據的膨脹是否將引發世界性的數字爆炸？人們寄希望於量子計算，量子計算將有可能使計算機的計算能力遠遠超過今天的計算機，但仍然存在很多障礙。如何長時間地保持足夠多的量子比特的量子相乾性，同時又能夠在這個時間段之內做齣足夠多的具有超高精度的量子邏輯操作，提高所需量子裝置的準確性，還麵臨許多睏難。

人類作為自然界中最偉大的智能體已經進化瞭上百萬年，人類所具有的智能是大自然賦予人類最高級的禮物。今後，人類智能仍將是人造係統模仿和研究的對象。人類未來對數據的處理，要更多地模仿人腦對數據的處理方式，人腦就是世界上最好的“量子計算機”。

目前人工智能的發展水平可以用三個維度來描述，即強度、擴展性和能力。強度是指人工智能係統的智能化程度，擴展性是指人工智能係統可以解決的問題的範圍，能力是指人工智能係統所能提供的平均解決方案的質量。雖然我們已經在專用人工智能領域取得瞭突破性進展，但目前人工智能水平仍然停留在“有智能沒智慧，有智商沒情商，會計算不會算計，有專纔無通纔”的水平。其特點是能力單一，隻能在某個特定領域內發揮作用。在人工智能2.0 時代，我們期待一個新的框架：首先，在人的邏輯層次可辯明；其次，可以處理大規模數據；最後，可以基於一小組標記數據進行學習。我們認為，將數據驅動的機器學習方法與知識引導方法相結閤，將為人工智能的未來推開一扇新的大門。

探索解決之道—激活數據學

受人腦處理數據方式的啓發，本書提齣瞭一種新的處理海量數據的一般性框架——激活數據學。激活數據學從復雜理論齣發，將産生智能所依賴的數據、軟件硬件環境、交互規則等視作一個具有“簡單性、局部性、全局性、內聚力、動態性”的開放復雜係統，智能産生的過程即開放復雜係統中各個具有局部目標和行為的自主體通過自主行為及動態環境相互作用達到整體的全局目標所湧現的群體智能，這種湧現的群體智能能夠高效求解問題。

激活數據學中采用塊數據模型作為數據模型。塊數據把各種分散的點數據和分割的條數據匯聚在一個特定平颱上並使之發生持續的聚閤效應。塊數據的聚閤打破瞭傳統信息不對稱和物理區域、行業領域對數據流動的限製，高度關聯的各類數據可以在沒有任何障礙和限製的條件下自由流動、相互作用，為智能的産生創造瞭條件。

激活數據學的核心是將人類認知能力與計算機快速運算和海量存儲的能力結閤起來。一方麵，提高智能係統的置信度，避免人工智能技術的局限性所造成的風險甚至危害；另一方麵，建立人類參與的混閤增強智能，將海量數據通過人機混閤增強智能實現最佳釋放。這種形態是人工智能可行的、重要的成長模式。

前言/序言

智識的邊疆：解構信息洪流中的決策圖景 在信息如潮水般湧來的數字紀元，知識的獲取與整閤已不再是簡單的復製粘貼，而是演化為一場精妙的認知博弈。本書並非聚焦於任何特定的技術平颱或數據應用案例，而是旨在對我們理解、處理和應用信息的基本範式進行一次深刻的哲學和方法論的審視。我們置身於一個前所未有的復雜性環境中，舊有的綫性思維模型正在失效，個體乃至組織迫切需要一種更具彈性、更具洞察力的認知框架，以駕馭日益增長的“信息熵”。 本書的核心關切在於：在算法驅動的決策生態中，人類心智如何重塑其對“真實”的感知，並構建齣能夠有效應對不確定性的知識結構？ 我們不會探討某一特定領域（如生物信息學、金融建模或氣候模擬）的具體數據處理流程，而是將目光投嚮這些流程背後的認知基礎設施。我們將追溯信息理論的起源，但目的不是復述香農的公式，而是探究“信息”本身在人類理解體係中的地位變遷。從古老的圖書館編目到現代的知識圖譜，信息的組織方式決定瞭我們思維的邊界。本書將深入剖析這些邊界是如何被無形地劃定，又是如何被新的認知工具所挑戰和拓寬的。 第一部：範式轉嚮——從“已知”到“可塑”的思維遷移 本書的第一部分著眼於時代背景的宏觀轉變。我們所處的時代，最大的特徵是速度與規模的失衡：數據生成的速率遠遠超過瞭人類傳統消化的能力。這導緻瞭一個“知識摺舊率”極高的環境。我們不再能指望通過積纍事實來獲得優勢，而是必須掌握動態重構知識結構的能力。 我們首先要界定的是“知識”在當代語境下的新形態。它不再是靜態的存儲，而是一種流變中的關係網絡。本書將批判性地審視當前流行的幾種信息管理哲學——從強調效率的“精益知識獲取”到側重體驗的“沉浸式學習”——並指齣它們在應對係統性復雜性時的局限。我們關注的不是如何更快地找到答案，而是如何更清晰地定義問題本身。這要求我們迴歸到對人類心智工作機製的理解：我們如何構建心智模型？這些模型如何受到外部信息輸入的影響？我們如何識彆和規避那些看似“信息豐富”實則“認知貧瘠”的陷阱？ 第二部：心智的拓撲學——在非綫性關係中錨定意義 如果說信息是原材料，那麼心智就是熔爐。本書的第二部分將進入更為精微的層麵，探討人類心智如何在充斥著冗餘和噪音的環境中，進行有效的意義錨定。我們不會詳述任何機器學習算法的內部結構，而是關注這些算法如何重塑瞭人類的因果推理能力。 當預測模型變得越來越準確，我們是否也越來越依賴這些“黑箱”的輸齣，從而削弱瞭我們獨立構建因果鏈條的能力？本書將討論“關聯性”與“因果性”的界限在當代語境下的模糊化，以及這對批判性思維構成的挑戰。我們探討的重點是“解釋的權力”：誰有權解釋數據所揭示的現象？這種解釋如何影響社會共識和集體決策？我們如何培養一種“元認知”能力，去審視我們所依賴的解釋框架是否仍然有效？這是一種關於心智“拓撲結構”的探索，即我們如何在大數據生成的復雜麯麵上，找到可供行動的穩定路徑。 第三部：構建韌性敘事——對抗信息碎片化的策略 在信息爆炸的時代，敘事（Narrative）成為組織混亂現象、賦予世界秩序感的關鍵工具。然而，當我們麵對的信息流被切割成無數獨立的、缺乏上下文的碎片時，構建一個連貫且具有解釋力的敘事變得異常睏難。本書的第三部分關注的是“敘事韌性”的構建。 我們不討論如何撰寫引人入勝的故事，而是探討在信息高度碎片化的背景下，如何維護一個穩健的知識體係，使其能夠吸收新的、甚至是矛盾的信息，而不會徹底崩潰。這涉及到對“上下文（Context）”這一核心要素的再定義。在過去，上下文是明確的；而在今天，上下文本身也成為瞭需要主動構建和維護的資源。本書將分析那些成功跨越信息鴻溝的思維實踐者是如何在其認知地圖中，為未知的、尚未被觀察到的連接留齣空間的。這是一種關於不確定性管理的藝術，要求我們在擁有充分信息的幻覺中保持警惕，並始終為模型的修正預留餘地。 結語：走嚮一種新的知識倫理 本書的最終目標，是啓發讀者超越對特定工具的盲目崇拜，轉嚮對知識本身存在狀態的深刻反思。我們期望達到的不是一個操作手冊，而是一種審慎的、反思性的姿態——一種能夠清晰辨識自身認知局限，並主動設計更優越心智架構的能力。麵對無垠的知識海洋，本書提供的是一套打磨工具和校準羅盤的方法，而非具體的航綫圖。它呼籲我們重新審視，在一個由數據驅動的時代，真正的智慧意味著什麼。

評分☆☆☆☆☆

初讀書名，我的腦海中便湧現齣無數的聯想。“塊數據4.0”這個概念，似乎是對大數據時代的一次超越，暗示著一種更高級、更智能的數據形態。“人工智能時代的激活數據學”，更是將技術的前沿與數據的核心命題緊密結閤。我深信，在人工智能高速發展的今天，數據的重要性不言而喻，而如何讓這些數據“活”起來，發揮齣其應有的潛力，是當前麵臨的重大課題。我迫切想知道，這本書究竟是如何定義和闡釋“激活數據學”的？它是否會揭示一些顛覆性的數據處理和挖掘方法？它是否會探討如何在保證數據安全和隱私的前提下，實現數據的最大化價值？這本書能否為我們勾勒齣未來數據科學的發展藍圖，並為我們提供應對人工智能時代數據挑戰的智慧和工具？我期待它能帶來耳目一新的視角，引領我深入理解數據在人工智能驅動下的嶄新形態和無限可能。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的目錄，我感到一陣興奮。裏麵提到的“區塊鏈與數據安全”、“聯邦學習與隱私保護”、“數據倫理與社會責任”等章節，都觸及瞭我一直以來非常關注的議題。在人工智能時代，數據安全和隱私保護的挑戰日益嚴峻，如何在利用數據的同時，確保個人信息不被濫用，維護社會的公平與公正，是每個人都應該深思的問題。這本書似乎提供瞭一個框架，來思考如何構建一個既能充分發揮數據潛力，又能有效防範風險的“激活數據學”體係。我特彆期待它能夠深入探討區塊鏈技術在數據安全方麵的應用，以及聯邦學習這種創新的數據協作模式，它如何在不泄露原始數據的前提下，實現模型訓練和智能提升。此外，關於數據倫理和社會責任的部分，我也希望能夠看到一些具體的指導原則和最佳實踐，幫助我們更好地理解在人工智能浪潮中，我們應該承擔的責任，以及如何引導數據朝著更符閤人類福祉的方嚮發展。

評分☆☆☆☆☆

從書名來看，這應該是一本集理論深度與實踐指導於一體的書籍。我一直認為，真正有價值的書，不僅能提供前沿的理論知識，更能指引我們在實際工作中如何落地。這本書的副標題“人工智能時代的激活數據學”，直接點明瞭其核心主題——在人工智能日益滲透的今天，如何讓數據發揮齣最大的價值。“激活”這個概念，聽起來就充滿動感和力量，似乎意味著數據不再是冰冷的數字，而是具備生命力的、能夠主動響應和創造的元素。我非常期待書中能夠解答我的一些疑問：比如，如何設計和構建一個能夠“激活”數據的係統？“激活”的過程包含哪些關鍵的步驟和技術？它與傳統的數據處理和分析方法有何根本區彆？我希望這本書能提供一些可操作的框架和方法論，幫助我理解並應用“激活數據學”的理念，從而在人工智能時代，更好地駕馭數據，驅動創新。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“塊數據4.0”讓我想到瞭技術發展的不同階段。從最初的數據存儲和管理，到大數據時代的分析和挖掘，再到如今人工智能驅動下的數據激活，這個“4.0”的提法，預示著一場數據科學的重大變革。我非常好奇，作者是如何定義“塊數據”的？它是否是指一種全新的數據組織和處理方式，或者是對現有數據概念的升華？“激活”這個詞，對我來說充滿想象空間。它可能意味著數據不再是沉睡的資源，而是被喚醒、被賦予生命力的要素，能夠主動地適應變化，甚至參與到決策和創造的過程中。我猜測書中會詳細闡述數據激活的技術原理，以及它在不同行業中的應用前景。例如，在製造業中，物聯網傳感器收集的海量數據，如何通過激活，實現生産流程的智能化優化？在金融領域，如何通過激活用戶行為數據，提供更精準的風險評估和個性化服務？這本書或許能為我們描繪齣數據與人工智能深度融閤的未來圖景。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，深邃的藍色背景配上簡潔而有力的標題“塊數據4.0：人工智能時代的激活數據學”，一下子就抓住瞭我的眼球。我一直對人工智能及其背後驅動它的數據科學領域充滿好奇，而“激活數據學”這個詞匯更是讓我眼前一亮，它似乎暗示瞭一種更主動、更有活力的視角來看待數據，而不僅僅是靜態的存儲和分析。這本書究竟會如何解讀“激活”的含義？它是在探討如何從海量數據中挖掘齣隱藏的價值，還是在論述如何通過數據驅動的創新來賦能人工智能的發展？我期待這本書能夠提供一些新穎的見解，或許會顛覆我過去對數據處理和應用的固有認知。尤其是在人工智能飛速發展的當下，數據扮演的角色越來越關鍵，如何讓數據“活”起來，成為驅動智能的源泉，這無疑是當前亟需解決的問題。我猜想，這本書可能會從理論和實踐兩方麵來闡述，或許會包含一些案例分析，展示數據激活在實際應用中的驚艷錶現，比如在智能推薦、自動駕駛、醫療診斷等領域，數據是如何通過某種“激活”過程，最終實現智能化的突破。