演算法說穿了就是把人從眼睛看到的事物, 透過一種想法或感知以及應證其經驗, 然後做出行為與動作的一連串步驟, 只是一個人能夠做到的, 就是有限的眼睛, 有限的經驗, 有限的判斷, 最後也只是做出有限的行動.
若是把這些有限放到非常大, 甚至速度是非常快, 舉個例子來說, 若是有一個醫生, 他擁有上億個醫治的經驗, 且每秒 10 次的測量出你的心跳, 血小板, 等等數字, 然後做出判斷預測, 隨時且即時的對應其可能性做出診治, 當然這個醫生不可能是人, 而是一套透過許許多多演算法所創造出來的系統, 只要其病症不是罕見或從未見過, 你認為這套系統難道不只會讓病情更快康復, 也會更降低醫生所須要的精力與錯誤率.
而能夠做到這件事的, 雖然靠的是電腦, 但說穿了還是背後的人, 背後的智慧結晶, 就是現在最熱門的 "巨量資料 (Big Data)" 這概念, 這概念實作與實現的基礎, 就是 "演算法", 而演算法就是把人的行為與想法變成一種模型, 然後把這模型透過程式去執行, 而執行的內容就是巨量的量化資料, 所以說透過演算法去延伸人的能力與智慧也不為過.
只是說要完成這樣的事情也不是只有演算法而已, 甚至應該說只是一個環節罷了, 要完成這環節, 至少要三個大環節才能做到:
1. 硬體, 網路與系統: 雖然說演算法最早可以追溯到 1680 年代的加法機, 甚至演算法之母是在 1850 年的 Ada, 但真的實用到廣為應用還是因為整個硬體架構, 包含計算能力, 記憶體, 傳輸資料等等的細部環節慢慢的組合起來變成實用的系統, 演算法才有真正的價值, 這本書也花了不少部份著墨這些技術的成長, 在某種觀點, 這才是決勝點.
2. 程式設計, 資料庫與其系統: 有了硬體與作業系統跟架構, 就要有相對應的軟體去寫作與實作出來, 畢竟這些都是靠人去完成的, 不是只有人能夠看到的硬體才是系統架構與實作, 程式設計才是把演算法實現的最本質的事, 當然要去能夠執行與串連運作, 是須要一個很完善的設記, 資料要儲存要有資料庫及相對應的硬體, 這些若沒去完成是不存在的.
3. 數學與演算法: 雖然說演算法是核心的核心, 若沒有前兩項也是無法有價值的, 但或許是因為前兩項的人才以現在的狀況是較多, 會了解數學與演算法的人較少, 所以其稀少性較高造成水漲船高, 只是這些都是整合的要素之一, 缺一不可, 當然最好是有人能夠對這三個項目都能夠了解, 在目前大家對資料演算法不夠了解下, 才能夠帶領真的完成有實用的系統.
最近有一本書叫 "演算法統治世界", 讓你知道這些過程是甚麼.........
畢竟在大學講甚麼是演算法, 最常用的教科書是一本超過 1000 頁的 Introduction to Algorithm, 這本書還只是個最基礎不過的介紹 (Introduction), 從入門到能夠實作出來, 進一步做出有用的系統, 不可能是只靠看這本書就完成的, 甚至我更擔心的是看過的人會由一些應用結果來猜測甚麼是演算法, 且跟本是錯誤觀念, 因此請大家千萬不要踏上這錯誤路徑.
但這本書只是為了讓完全不了解演算法的人, 有一個演算法對社會性與商業性影響的了解, 可是千萬不要拿著這本書去要求技術人員, 或以為技術人員就可以做出來, 因為這完全是兩回事, 因為從這本書到最後做出來, 還須要超過幾十本書到幾百本書, 但看完至少你對這議題有基礎的了解.
這本書從金融, 音樂創作與市場, 客服系統, 運動等等, 這些透過各式各樣的演算法去預測, 去創造出更高的價值或改善其準確度, 甚至對政治都能夠預測最後人心的走向, 這些不是天方夜譚, 這些都是實例, 只是這些都須要背後有大量的運算, 其中包含數學與程式設計.
當我們能夠把人的行為步驟寫成程式碼, 把事物給數量化之後, 很多事情不只能夠自動化, 此時效率與效能會比人類強很多, 而這本書就是在寫這幾十年來, 各個領域在這方面的努力與挑戰, 甚至是當時認為是天方夜談的, 現在早就已經有人做過了, 只是這個狂想須要付出很大的努力與代價.
所以我們現在也可以開始對未來做夢, 但更重要的是透過學習與實作, 把這個夢實現, ... 在此之前可以從這本書看看別人是怎麼做夢, 以及將之實現的, 無論你是不是在資訊界, 因為還有很多領域等我們去挑戰, 也因為這樣的開始, 這個世界都在改變.
圖取自: http://www.businessweek.com/articles/2012-09-06/book-review-automate-this-by-christopher-steiner
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