算法，让数据表达思想
没有算法，数据就像是放在仓库中的一堆杂物，毫无用处。是算法，让数据成为元宇宙世界中物与物、物与人、虚与实之间沟通的语言。
互联网时代，我们已经在享受算法带来的各种便利，如买菜软件自动推荐的喜欢菜品、购物网站中的“千人千面”、视频软件的个性化推送……
这些都是算法的功劳！
那么，算法到底是什么，又是如何发挥作用的呢？
如果没有掌握规律，现实世界看起来是极其复杂的，比如天体运行规律在哥白尼日心说和牛顿力学为人们所认可之前，被认为规律极其复杂。当使用日心说与万有引力理论将天体运行规律模型化之后，一切都变得很简单。
人类社会的运行亦是如此，在我们掌握其规律之前一切都显得很复杂，但当掌握其规律之后也会变得简单。
算法，从本质上来说就是让现实世界模型化、简单化的工具。
具体一点说，算法就是建立一套模拟现实问题的模型，然后为这个模型输入数据，通过模型模拟问题，再通过算法计算出问题答案的能力。
不难看出，算法要有效，必须在以下几个方面做好、做对：一是明确需要解决的问题并找到合理的模型来模拟它；二是准确、全面地输入数据；三是选择效率高、可求得有效解的算法程序；四是算法自身最好具备再学习能力。
构建模型是使用算法的前提，这里的建模不是图形图像学中的建模，而是指创建数学模型，建模就是把复杂问题转化为数学语言。
我们都知道，语言是人与人交流的工具。数学，是描述自然界的语言。建模，就是把复杂的现实问题转化为数学语言的过程。
牛顿用描述了加速度与力的关系，爱因斯坦用描述了质量与能量的关系，这些都是建模。不过，这些都是为自然世界建模。
现实生活中，为人类的生产、经营、消费活动建模虽然不一定比自然界运行的规律复杂多少，但其随机性却明显增大。
比如打车平台需要做个算法，最终目标是让想打车的乘客尽快找到空车，而空车也尽快找到乘客。这就需要对几个问题作判断，比如车与乘客的距离、车是否空载或正在搭车乘客的下车地点、乘客耐心等待的时间等，这些问题综合起来就可以建立一个预测模型，然后再通过算法计算哪些乘客和车辆符合这个模型的判定标准。(https://www.daowen.com)
这就是把现实问题模型化，也是把定性的问题定量化，更是把模拟行为数字化的过程。而算法，就是在数字世界中逼近物理真相或事实真相的过程，它本质上来说是一种计算过程。
比如，如果让你从1加到100，你可以直接加100次，这是算法，但不是简化的算法。优秀的算法是先用1+100，再用2+99，这样计算50次，即50×（1+100），这就是简化的算法，也就是我们中学学习过的“等差数列公式”。
所谓算法工程师们使用的各种算法无非是更加复杂问题的数学求解方式。大家学统计学时一定接触过线性回归，这就是一种比等差数列公式稍复杂的算法。
现如今，为了高效、准确地预测或计算结果，算法工程师们常用的算法有迭代算法、分治算法、动态规划算法、分支定界算法、启发式算法、蒙特卡罗算法等。
以上不同算法对应着解决不同的问题。正是对这些算法的理解程度不同，造就了水平不同的算法工程师，最牛的算法工程师当然就是自己创造算法的！
从以上介绍不难看出，算法其实是中性的，计算准确与否不但与算法本身有关，与输入的数据关系更大，如果没有好的数据输入，结果肯定是错的。就像预测希拉里与特朗普竞选的算法，因为输入不准确，导致结果大相径庭。
由此可见，设计一套优秀的算法对于数据的有效应用非常重要，那么我们如何得到优秀的算法呢？
创造优秀的算法需要机器的深度学习，深度学习也是人工智能最重要的特征之一。所谓深度学习，其实就是机器的自我学习过程，它是机器学习的一种，这实际上与孩子的学习过程类似。
正如前文曾经举过的例子：你教小朋友认识猫，几乎从来没有告诉他猫的特征，如怎么叫、眼睛形状等，你只是见到猫就告诉他：“这是猫。”当孩子看到太多次猫之后，他就会认识猫，至于是如何判断的，我们都不知道。
近年来，算法取得了巨大进展，大数据与算法的结合使得海量数据模型的建立成为可能，无论是在纵深的算法研究还是横向的应用场景层面，算法都深入社会的各个领域。
不过，算法也有很多潜在的风险值得重视。2020年9月，《外卖骑手，困在系统里》一文传遍互联网，文章细致又无奈地分析了企业利益、算法和人性之间的冲突，文章中有一句话至今回想起来还是那么振聋发聩：“在社会学家尼克·西弗看来，算法不仅由理性程序形成，还由制度、人类、交叉环境和在普通文化生活中获得的粗糙、现成的理解形成。”
算法不仅仅是一种技术，它涉及更多的应该是社会治理问题，如隐私、公平与正义。因提出“大模型现实性危害”而被谷歌开除的前人工智能道德团队负责人Timnit Gebru认为：“目前所有涉及机器危险的现实情况下，实际上都与机器智能无关，仅是人类在伤害其他人类而已。”
2000年，图灵奖获得者、中科院姚期智院士表示：“人工智能与算法的下一篇章在于如何进行算法模型的治理，即模型的可解释性、模型的精度与风险、算法公平性等。这种模型治理既是技术又是制度，成熟的数字化企业应该形成完整的模型治理制度。”
当算法赋予数据思想的时候，我们最应该关注的不是算法本身对人类的伤害，反而更应该关注算法背后的公司或其他机构是否正在用算法对使用者进行悄无声息的“技术殖民”。
