数据无处不在
数据产生智能
世界的不确定性
机械论-信息论
大数据三个特征：数据量大，多维度，完备性
关于信息论，有一个最大熵原理：对未知事件寻找一个概率模型时，这个模型应当满足所有已观测数据，但是对未知情况不要做任何主观假设。（广泛用于机器学习）
很多时候，落后与先进的差距，不是购买一些机器或者引进一些技术就能够弥补的，落后最可怕的地方是思维方式的落后。西方在近代走在了世界的前列，很大程度上考的是思维方式的全面领先。从机械思维（确定论，决定论，因果关系）到现在的信息思维（多维度，不确定性，大数据）。
科技发展不是匀速的，重大科技突破需要酝酿很长时间，在这段时间内技术在缓慢积累，处于相对停顿状态。但是当量的积累到达一定程度，科技在短时间内获得单点突破，然后新科技全面爆发。这就是技术的拐点。历史上关键性的拐点比如说牛顿微积分，爱因斯坦相对论，摩尔定律。今天我们可能处于机器智能超过人类的拐点上。
每次技术革命从长远看是推动了社会发展，但是微观上其实有很大的负面影响。因为会导致财富剧烈分化。为何每次技术革命都要很长时间来消除其负面影响，因为技术革命使得很多产业消失或者从业人口大量减少，消化这些人口至少需要一代人以上。历史上的产业革命均带来社会动荡，因此现在政府为了解决这个问题，途径基本都是一个“耗”字。在中国，迟迟不肯淘汰落后产能，可能也是考虑了大量工人失业带来的社会稳定问题。
第四次智能革命影响将会远超以往。原因：第三次信息革命还未消化完全，第四次革命已匆匆而至；不同于工业革命，全球已经没有空白市场可以开拓，无法消化淘汰的生产力；最重要的一点，机器智能化，使得律师，记者等需要脑力的职业也面临淘汰威胁。
工业革命使农民转向工人，信息革命使工人转向服务业，接下来人们转向哪里？？？为什么社会不满频发，根本是大多数人被快速发展的社会抛弃了。历次革命只有2%的人能即刻享受到该革命的成果。如何争当这2%的人？很简单，不论是国家还是个人，都需要踏上智能革命的浪潮。不一定是去开发大数据和智能产品，应用这些技术到自己的工作中也是一种方法。