学习的渴望
人们长久以来改进对图像和语音的模式识别的努力已经受益于更多的训练，威斯康星大学麦迪逊分校的克拉考尔说。“它不仅仅是有所改善，更是有了实际的效果。5 到 10 年之前，iPhone 上的 Siri 是个想都不敢想的点子，语音识别一塌糊涂。现在我们拥有了这样一批庞大的数据来训练算法，忽然之间它们就管用了。”
随着数据及通讯价格持续下跌，新的思路和方法应运而生。如果你想了解你家中每一件设备消耗了多少水和能量，麦克阿瑟奖获得者西瓦塔克·帕特尔 （Shwetak Patel）有个解决方案：用无线传感器识别每一台设备的唯一数字签名。帕特尔的智能算法配合外挂传感器，以低廉的成本找到耗电多的电器。位于加利福尼亚州海沃德市的这个家庭惊讶地得知，录像机消耗了他们家 11% 的电力。等到处理能力一次相对较小的改变令结果出现突破性的进展，克拉考尔补充道，大数据的应用可能会经历一次“相变”。
“大数据”是一个相对的说法，不是绝对的，克拉考尔指出。“大数据可以被视作一种比率——我们能计算的数据比上我们必须计算的数据。大数据一直存在。如果你想一下收集行星位置数据的丹麦天文学家第谷布拉赫（Tycho Brahe，1546-1601），当时还没有解释行星运动的开普勒理论，因此这个比率是歪曲的。这是那个年代的大数据。”
大数据成为问题“是在技术允许我们收集和存储的数据超过了我们对系统精推细研的能力之后。”克拉考尔说。
我们好奇，当软件继续在大到无法想象的数据库上执行复杂计算，以此为基础在科学、商业和安全领域制定决策，我们是不是把过多的权力交给了机器。在我们无法觑探之处，决策在没人理解输入与输出、数据与决策之间的关系的情况下被自动做出。“这正是我所从事的领域，”克拉考尔回应道，“我的研究对象是宇宙中的智能演化，从大爆炸到大脑。我毫不怀疑你说的。”
