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三个案例透析大数据思维的核心

作者|吴军

来源|《智能时代》

逻辑推理能力是人类特有的本领,给出原因,我们能够通过逻辑推理得到结果。在过去,我们一直非常强调因果关系,一方面是因为我们常常是先有原因,再有结果,另一方面是因为如果我们找不出原因,常常会觉得结果不是非常可信。而大数据时代,大数据思维要求我们从探求因果联系到探索强相关关系。

以下三个案例分别来自药品研发、司法判决与广告投放,从三个不同的角度了解大数据思维的核心。

大数据与药品研发

寻找特效药的方法

比如在过去,现代医学里新药的研制,就是典型的利用因果关系解决问题的例子。

青霉素的发明过程就非常具有代表性。首先,在19世纪中期,奥匈帝国的塞麦尔维斯(Ignaz Philipp Semmelweis,1818—1865)a、法国的巴斯德等人发现微生物细菌会导致很多疾病,因此人们很容易想到杀死细菌就能治好疾病,这就是因果关系。不过,后来弗莱明等人发现,把消毒剂涂抹在伤员伤口上并不管用,因此就要寻找能够从人体内杀菌的物质。

最终在1928年弗莱明发现了青霉素,但是他不知道青霉素杀菌的原理。而牛津大学的科学家钱恩和亚伯拉罕搞清楚了青霉素中的一种物质—青霉烷—能够破坏细菌的细胞壁,才算搞清楚青霉素有效性的原因,到这时青霉素治疗疾病的因果关系才算完全找到,这时已经是1943年,离赛麦尔维斯发现细菌致病已经过去近一个世纪。

两年之后,女科学家多萝西·霍奇金(Dorothy Hodgkin)搞清楚了青霉烷的分子结构,并因此获得了诺贝尔奖,这样到了1957年终于可以人工合成青霉素。当然,搞清楚青霉烷的分子结构,有利于人类通过改进它来发明新的抗生素,亚伯拉罕就因此而发明了头孢类抗生素。

在整个青霉素和其他抗生素的发明过程中,人类就是不断地分析原因,然后寻找答案(结果)。当然,通过这种因果关系找到的答案非常让人信服。

其他新药的研制过程和青霉素很类似,科学家们通常需要分析疾病产生的原因,寻找能够消除这些原因的物质,然后合成新药。这是一个非常漫长的过程,而且费用非常高。在七八年前,研制一种处方药已经需要花费10年以上的时间,投入10亿美元的科研经费。

如今,时间和费用成本都进一步提高;一些专家,比如斯坦福医学院院长米纳(Lloyd Minor)教授则估计需要20年的时间,20亿美元的投入。这也就不奇怪为什么有效的新药价格都非常昂贵,因为如果不能在专利有效期内a赚回20亿美元的成本,就不可能有公司愿意投钱研制新药了。

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