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人工智能和机器智能（机器学习，深度学习），这些名词在外行人看来都是人工智能，但圈内人明白，这其实是两回事，最早人工智能 ，计算机科学家的思路是让机器学者像人类一样思考，但这方面虽然起步很早，缺进展很缓慢，甚至一度停滞不前。
后来，有了新的思路，那就是用大数据和算法，去让机器进行深度学习，把一个个难的智能问题转换成数据问题，充分发货机器超强的计算能力。这方面，谷歌是翘楚。
思维的革命在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想要知道的答案，这便是大数据思维的核心。
大数据：及时性、相关性、完备性。
17世纪以来的机械思维 VS 21世纪的大数据思维
在古希腊罗马以后，人类对自然界的认识进步非常缓慢，西方进入了中世纪的黑暗时代。东方的中国和阿拉伯帝国虽然在工程和技术上不断进步，但是既没有形成科学体系，也没有在方法论上做出太多的贡献。最终，发展科学方法的任务留给了笛卡尔和牛顿。
笛卡尔的贡献在于提出了科学的方法论，即大胆假设，小心求证。
牛顿通过自己的伟大成就宣告了科学时代的来临，作为思想家，他让人们相信世界万物的运动变化规律是可以被认知的。他告诉人们：世界万物是运动的，而且这些运动准循着确定性的规律，这些规律又会可以被认识的。这也同时让确定性这个词深深地印入了人类的思想中。
牛顿作为思想家的贡献还在于他指出了，任何正确的理论从形式上讲都是简单的，同时又有非常好的通用性，这与东方哲学中大道至简思想不谋而合。
后来人们将牛顿的方法论概括为机械思维，其核心思想可以概括成这样几句话：
第一，世界变化的规律是确定的，这一点从托勒密到牛顿大家都认可。
第二，因为有确定性做保障，因此规律不仅是可以被认识的，而且可以用简单的公式或者语言描述清楚。这一点在牛顿之前，大部分人并不认可，而是简单地把规律归结为神的作用。
第三，这些规律应该是放之四海而皆准的，可以应用到各种未知领域指导实践，这种认识是在牛顿之后才有的。
机械思维直接带来工业大发明的时代。
当然，机械思维的局限性更多来源于它否认不确定性和不可知性。
从牛顿开始，人类社会的进度在很大程度上得益于机械思维，但是到了信息时代，它的局限性也越来越明显。首先，并非所有的规律都可以用简单的原来描述；其次，像过去那样找到因果关系已经变得非常困难，因为简单的因果关系规律性都已经被发现了。另外人类对世界认识得越来越清楚，人们发现世界本身存在着很大的不确定性，并非如过去想象得那样一切都是可以确定的。因此，在现代社会里，人们开始考虑在承认不确定性的情况下如何取得科学上的突破，或者把事情做得更好。这也就导致一种新的方法论的诞生。
不确定性，在我们的世界里无处不在。
不确定性来自两个方面
首先，当我们对这个世界的方方面面了解得越来越细致之后，会发现影响世界的变量其实非常多，已经无法通过简单的方法或者公式算出结果，因此我们宁愿采用一些针对随机事件的方法来处理它们，人为地把它们归为不确定的一类。
其次，不确定性的第二个因素来自于客观世界本身，它是宇宙的一个特性。
在一个封闭的系统中，熵永远是朝着不断增加的方向发展的，也就是说从微观上讲，这个系统越来越无序，从宏观上看它趋于恒温。
香农在信息论中借用了热了学里熵的概念，他用熵来描述一个系统的不确定性。接下来，香农指出，信息量与不确定性有关：假如我们需要搞清楚一件非常不确定的事，或是我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，如果我们队某件事已经有了较多的了解，那么不需要太多的信息就能把它搞清楚。所以，从这个角度来看，可以认为，信息量的度量就等于不确定性的多少，这样香农就把熵和信息量联系起来了。他还指出要想消除系统内的不确定性，就要引入信息。
虽然香农提出信息论最初的目的只是建立通信的科学理论，但是，信息论的作用远不止在科学和工程上------它也是一种全新的方法论。与机械思维是建立在一种确定性的基础上所截然不同的是，信息论完全是建立在不确定性基础上，而要消除这种不确定性，就要引入信息。至于要引入多少信息，则要看系统中的不确定性有多大。这种思路，成为信息时代做事情的根本方法。
这方面，互联网广告投放行业的定性投放相比于传统的全局投放，点击率要高出几个量级，很好得说明了信息消除了不确定性，微信朋友圈的广告投放也是基于此。
谁掌握了信息，谁就能够获取财富，这就如同工业时代，谁掌握了资本谁就能获取财富一样。
用不确定性这种眼光看待世界，再用信息消除不确定性。