DIKW 思考路径

谈到人工智能 也是一个热词；不得不想到一个伟大诗人：

这里面有三个重要词汇：信息 知识 智慧

而现在加上数据，那么得到了 数据 信息 知识 智慧。

这个也是今天人工智能的一个模型DIKW

DIKW= 数据（Data）=》 信息（Information）=〉知识（Knowledge）=》智慧（Widson）

从原始社会到今天，我们就是沿着这个道路进化前行…… 随着生物的进一步进化，经由鱼、爬行动物、两栖动物、鸟、哺乳动物到人类，神经系统和脑越来越发达，生物体不仅对外部环境的感知能力显著增强，而且具备基于信息存储的学习能力及对外部事件进行分析判断和决策的能力。

人类之所以能够成为当今地球的“主宰者”，更为重要的是建立了不同个体间通用的信息交互方式——语言和文字，并且基于信息交互进行大规模群体协作。

数据存在但是如何取得数据就是一个认知能力问题。当没有大结构思考能力建立之前忙碌找到数据也不一定帮助我们解决问题。

因为以前获取数据问题，我们只能以少量信息凭借经验进行决策：我们大家族长老经验决策，俗语说“姜还是老的辣”就是这么一个比喻。

为什么今天我们走向智能化道路；一个重要原因我们的外界因素变化太多，人们需求不同程度增加，多变量组合的问题复杂化比以前差异更大，所以以前经验主义的有用度降低了。 非生物智能伴随着信息革命悄然兴起，基于新一代信息技术的非生物智能将突破生物智能的极限。

无论对于生物智能主体还是非生物智能主体，其适应、改变、选择环境的过程总是建立在充分感知、交互、分析、处理自身和外部环境信息的基础之上的。信息的及时性、准确性、完备性决定了主体的智能化水平。

“事实 渗透 预期”是最近我们在学习投资模型的研究要素。

1、事实分析。 现象是什么

2、渗透分析。 逻辑为什么。

3、预期分析。 将来会什么。

一个好的研究 是事实（Data）和逻辑（Logic）相互印证。我们需要同时具有

知识向量：逻辑验证

数据向量：事实描述

事实从原始数据中获得的信息，这里需要有知识结构设计获取信息技术；

渗透就是一个以知识向量进行逻辑分析，进行数据而了解项目的关键要素。

预测：未来项目的发展前景预判，用于决策以及执行。只有了智慧才能做好决策。

“不唯上、不唯书、只唯实，交换、比较、反复”这15字 是我们老一代革命家陈云研究的方法。

这里看深层次也是一个 数据和知识两维度向量结合起来的思考结构。属于实证主义思维的中国模式……

今天有了传感器等硬件能够自动读取数据，用了大数据 云平台处理数据，而且人工智能自学习能力让我们全面了解情况的速度以及范围更宽；加上我们认知能力也在提升，所以今天投资是个技术（模型为主）更是一个你对世界认知（逻辑思考）的过程。