「五人谈」电脑如何像人一样思考，未来可能有两个发展维度_风闻

编者按：近期，中国人力资源开发研究会智能分会举办了第四期《数智化管理五人谈》，主题围绕“数字化进程中的数据管理‘边界思维’”展开讨论，会议嘉宾为中国人力资源开发研究会副会长兼智能分会会长刘辉，中国人民大学教授、华夏基石董事长彭剑锋，中国人力资源开发研究会常务副秘书长李直和华夏基石高级合伙人欧阳杰，主持人为企业文化专家，资深媒体人李蔚。以下为第四期节目的部分内容，更多精彩内容请继续关注青贝克智慧工场。

刘辉：关于数据的收集边界和使用边界，其实真正的机器学习是把所有的数据装到supervise learning（监督式学习）中来。

具体有两个维度：一是收集数据时间的充分性，即随时随地收集信息数据。二是大数据的丰满性，即成千上万个维度的数据。

当两个维度的数据被传在同一仓库中，才有动态学习的算法，最终才能形成规律和判断。但两者的结果都是为了使用，输入都是为了收集，中间都有算法。

坦率来讲，是一种动态边界的管理办法。用结果数据不断修正输入数据，对于数据结果是向善的、有用的，就放宽其数据收集的边界。即信任越多承诺越多，数据应用的结果越向善，收集数据的范围就越广。

如果通过数据应用的结果情况来折射数据收集的边界，那么每家企业的动态边界都不一样。例如IBM、腾讯或阿里收集数据的边界，就不会与华为一样，当然也受企业家思维或企业文化的影响，但却能很好地解决承诺与信任的关系问题。

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