「五人談」電腦如何像人一樣思考，未來可能有兩個發展維度_風聞

編者按：近期，中國人力資源開發研究會智能分會舉辦了第四期《數智化管理五人談》，主題圍繞“數字化進程中的數據管理‘邊界思維’”展開討論，會議嘉賓為中國人力資源開發研究會副會長兼智能分會會長劉輝，中國人民大學教授、華夏基石董事長彭劍鋒，中國人力資源開發研究會常務副秘書長李直和華夏基石高級合夥人歐陽傑，主持人為企業文化專家，資深媒體人李蔚。以下為第四期節目的部分內容，更多精彩內容請繼續關注青貝克智慧工場。

劉輝：關於數據的收集邊界和使用邊界，其實真正的機器學習是把所有的數據裝到supervise learning（監督式學習）中來。

具體有兩個維度：一是收集數據時間的充分性，即隨時隨地收集信息數據。二是大數據的豐滿性，即成千上萬個維度的數據。

當兩個維度的數據被傳在同一倉庫中，才有動態學習的算法，最終才能形成規律和判斷。但兩者的結果都是為了使用，輸入都是為了收集，中間都有算法。

坦率來講，是一種動態邊界的管理辦法。用結果數據不斷修正輸入數據，對於數據結果是向善的、有用的，就放寬其數據收集的邊界。即信任越多承諾越多，數據應用的結果越向善，收集數據的範圍就越廣。

如果通過數據應用的結果情況來折射數據收集的邊界，那麼每家企業的動態邊界都不一樣。例如IBM、騰訊或阿里收集數據的邊界，就不會與華為一樣，當然也受企業家思維或企業文化的影響，但卻能很好地解決承諾與信任的關係問題。

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