關于大數據的道法術器

張靖笙

     思維是人類認識世界的方式和手段，正如恩格斯所言：“每一個時代的理論思維，都是一種歷史的產物”，今天我們人類社會已經毫無疑問地進入了哲學家波普爾（K.R,Popper）所提出的第三世界“客觀知識世界”時代，這是一個大數據為主導的“新智能技術”（Intelligent Technology）時代，我們又需要怎樣的思維和信念呢？

    如果說在“第一世界”（是指包括地球在內的全部宇宙自然界）時代，人類追求的是一種神圣的“上帝認可”，期盼“天人合一”，否則心中不安。在“第二世界”（是指人的精神世界）時代，現代科學體系自文藝復興確立以后，我們的追求發展為體現科學精神的“理性認可”和“知行合一”，否則科學得不徹底。而今天，物聯網、大數據、人工智能等新智能技術喚醒了人們對個性化、針對性、瞬時有效性的興趣與關注，導致具有局部和暫時有效性的“關聯認可”，特別是“數據關聯”的思維與相應的數據分析、數據挖掘和機器學習等方法和技術的崛起。

     筆者前期針對大數據思維、信念與方法寫了大量的原創文章，可是怎么寫總是覺得言不盡意，每次開頭想講透點什么，可是費老大勁寫到收尾的時候又有種還是講不透的遺憾，幾年前聽清華大學一位教授講創客教育的“道法器”，聽起來覺得很唬人，似乎大而無用，最近才發現，我們老祖宗真的太厲害了，用“道法術器”四字真言高度濃縮了對事物不同層次的理解和認知水平。

     道是核心思想、理念、本質規律。道是一種內在狀態，嚴格意義上沒法用語言文字表達，因為“道可道，非

常道”，可以用言語說出來的道就不再是恒常的大道了。道雖然無法說清楚，卻是人可以感知和領悟的，如《大學》中說：“知止而后有定，定而后能靜，靜而后能安，安而后能慮，慮而后能得”，悟道的人外在表現是定和靜，是一種風范。道行深的人，特別淡定和從容，泰山崩于前而不變色，卒然臨之而不驚，自信心強，相信自己有能力解決任何問題，相信智慧本自具足，永遠不會對外找借口，而是向內找原因。

     今天，大數據對于人類社會就像氧氣或者水對于所有的生命，所有生命時時刻刻都在采用氧氣和水，而氧氣和水在多樣化的生命活動中卻可能發揮著不完全相同的用途和作用，所以從道的層面來理解大數據，需要從具體的場景和技術中抽離出來，我們可以看到，不管具體的大數據用法和應用場景是如何地千變萬化，本質上都是服務于參與方的思維溝通和行為協同，基于數據的協作思維和在協作中對“數據關聯”的價值認同是基礎。

     法指以“道”為基礎制定的做事法則，是底層方法論，是可以生成各種方法的方法論,不是解決某一個具體問題的方法。例如《道德經》里面指出人要向地、天、道、自然學習，尊重自然規律而作為，這是人類在自身發展中需要遵循的普遍法則，違背了就遲早會被自然規律所懲罰。

     大數據應用中涉及的各種數字化方法手段，無非都是為了突破傳統物理時空的各種局限，本質上是為了實現更大范圍更高價值的合作關系，今天的信息技術已經讓互聯互通的門檻很低了，先進技術可以獲得更廣泛的數據，但對數據潛在利用能力，能否有效釋放大數據的價值，完全取決于企業的組織結構和文化，這涉及到更深層次的心理習慣和價值取向，能不能基于對數據的信任采取相應的行為，這恐怕不是單純信息技術可以解決的問題。

     術是做事具體的流程和方法，行為與技巧, 佛教說，悟道有十萬八千個法門, 借術悟道,多借幾次，悟道的概率就高很多。有道無術，術尚可求，只是時間早遲問題。可能開始進展不大，一旦開悟，就能以道馭術，以道創術，草木金石皆可為劍。有術無道，則止于術，現在是這樣，再過五年也差不多。

      現在大數據應用是非常廣泛的，涉及到大數據采集、大數據存儲、大數據治理、大數據運營等等各種具體應用場景，而由于組織業務活動的差異性，需求是不可能一樣的，所以沒有兩個大數據應用的場景是完全相同的，生搬硬套、盲目復制他山之石是一種有術無道的表現，則只能止于術，所以我們可以看到大量類似的投資最后變成了無用的技術擺設，并沒有發揮出實現創新，推動變革的作用。

      最后就是器，器就是各種工具和技術，“器”從本質上講是能生利的人造存在，工若善其事，必先利其器，樸散則為器，善于利用則能做很多好事。

      大數據的應用也需要很多具體的技術支撐，例如傳感器物聯網等數據采集技術、分布式計算、分布文件\數據庫技術、云計算技術、SOA、數據分析、數據挖掘、數據查詢等商業智能技術、元數據管理、主數據管理、數據標準化管理、各種數據訪問接口、數據中臺技術、知識圖譜、機器學習等人工智能技術等等。

      “道法術器”這四者是金字塔，道和法，是內隱的，越往上去，內容越少，越往上，變化越少，一部短短五千字的《道德經》流傳兩千五百多年，照著講的人很多，可是能完全參透者已屬罕見，而能接著講的人就更加鳳毛麟角，很難有突破性進展。而術和器，是外顯的，越往下去，內容越多，越往下細分越多，變化越多，每天都可以有很多人，搗鼓出一些新東西來。如果聚焦術和器，就必須不斷的學習，因為術和器更新速度太快，不學新的一下就過時了，可這樣一直聚焦術和器這樣學下去，結果是什么呢？莊子在兩千多前指出過：“吾生也有涯,而知也無涯。以有涯隨無涯,殆己”。生命是有限的，術和器無限多，以有限學無限，最終結局就是到死也跟不上。

      誠如人工智能杰出開拓者----尼爾斯·尼爾松（NilsJ.Nilsson）教授在其《理解信念：人工智能的科學理解》一書中所指出的：“無論柏拉圖是怎么想的，我們的思維都無法直接通向永恒的真理。”數學家懷特海(Alfred North Whitehead)也指出過：“沒有完全的真理，所有的真理都是半真的，罪惡源于試圖把半真的當作全真的。”我們利用大數據去追求“數據關聯認可”的思維和信念，并不能直接通向永恒的真理，但是不可否認的是，在我們日常工作和生活的很多場景中，卻的確能有效地解決很多問題，或者獲得高效的創新啟示，我們借這個“數據關聯認可”這個“半真之理”的假去修提升順應“新智能技術”時代要求的數據思維能力之真，無疑在這個時代是恰當的思維和信念。

    很明顯，這次我依然無法講透。

（此稿成于2019年5月15日凌晨，如需引用請注明出處）