点击关注，静心科技为您提供不一样的静心视角。
我们大家都知道，如今的科学技术水平的发展速度已经远远超出我们的想象。人工智能、机器人、5G、物联网等技术喷薄而出，带给我们个人以及整个社会的影响都是巨大的。
但是我们应该明白一个问题，任何科学技术的发展都不能摆脱事物发展的客观规律。换句话说，科学技术的发展都不可能是完美的，而且其适用性也会随着社会生产力的发展而不断改变。
过去也许是金科玉言，今天可能就不管用。
一直蕴含在IT行业发展速度中的摩尔定律，如今已经面临发展的瓶颈期。过去，摩尔定律促使更多IT企业需要在短时间内完成产品的更新迭代，而如今则需要考虑如何消除摩尔定律带来的不利影响。
人工智能，这个名词相信大家都在各种新闻媒体介质中都听到过这个名词，也知道目前人工智能在这几年的人机大战中发挥出惊人的表现，但是大家要知道人工智能这个名词是在1956年美国达特茅斯学术会议上提出的。可是为什么时隔五十年左右，人工智能直到最近几年才得到大家广泛意义上的认可和支持？
有人说是因为计算机的计算性能不成熟，有人说人工智能算法还不成熟，更有人支持是人工智能训练的数据量不够。目前来看，人工智能算法、计算能力和数据的确都是制约人工智能发展的关键因素。人工智能专家李飞飞也曾表示，人工智能的落地必然预示着人工智能算法、计算能力和数据的成熟。
随着5G技术的兴起，高清视频、高清图片的数据量规模将会呈现指数级增长。过去数据被认为是人工智能的强有推动力。李飞飞的开源ImageNet 数据集，使得人工智能算法在8年内对于图像识别的准确度整整提高了10倍。
那么5G时代，数据的快速增长还会进一步推动人工智能的发展吗？大量的数据，势必会进一步考验我们的计算机的硬件计算能力和存储处理能力，我们又该如何去避免陷入数据时代的“马尔萨斯陷阱”？
什么是马尔萨斯陷阱？“马尔萨斯陷阱”是由英国政治经济学家马尔萨斯提出，又被成为“马尔萨斯灾难”。马尔萨斯陷阱，简单来说就是指几何增长的人口数量和算数级增长的生存资料之间的矛盾。人口数量是以1，2，4，8，16，……的增长速度进行增长，而生存资料则是以1，2，3，4，……的增长速度进行增长。
可以这样说，人口数据一直按照这种模式增长下去，生存资料必然不够。马尔萨斯则认为，多出来的人口会因各种原因而被消灭，这就是马尔萨斯陷阱理论。
有人说4G带给我们移动支付、位置、社交和短视频等，但是我个人觉得4G带给我们的应该是4G之前无法实现的场景。移动支付、位置、社交都是在3G时代能够实现，但是在4G时代得到蓬勃发展。
之所以出现这些新应用场景，除了是因为网速的提升，更重要的是因为智能手机的极大普及带来了更多的市场需求，从而促使一些场景应用得到快速发展和普及。真正因为4G出现而带来的新场景应该就是直播、短视频、视频会议和聊天等，而这些必须需要高网速才能得以实现。
高清视频和图像在过去让我们享受到更高质量、更高效的生活、工作和娱乐方式，但是现在也成为了数据“马尔萨斯陷阱”的强大推手。根据数据分析中心IDC的《数据时代2025》白皮书预测，2025年全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到175ZB，换算到每天大约产生491EB的数据。
1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB=1099511627776GB。每天491EB的数据量相当于每天产生491000亿部10G的电影，平均每个人就会产生59870G数据（世界银行的预测到2025年，全球人口达到82亿）。
天文数字的数据量，必然会对我们计算存储能力和数据挖掘能力产生巨大挑战。
数据增长还会持续推动人工智能算法？数据在过去被称作是人工智能的石油。我国目前在人工智能方面取得飞速发展，很大程度上取决于我国在数据方面的优势。到2018年，我国网民数量已经突破八亿，互联网普及率高达57.7%，这正是孕育大数据的温床，也是培育人工智能发展的基石。
那数据增长还会持续推动人工智能算法的发展，这个答案是肯定的。数据的增长必然会推动人工智能算法的发展，但是其影响力和推动力都会放缓。要想说明这个问题，其实也很简单，可以以人的学习过程来作为类比。
小时候，我们学习新的知识会让我们能够更好的应对生活中面对的各种问题，无论是学习考试还是社会实践。因为有了这些知识，我们才能明白如何去认知、理解甚至改变这个世界。但是随着知识大爆炸，我们已经被知识给埋没。
现在的我们不再趋向于掌握新的知识信息，而是希望能够在知识信息中挖掘对自己有用的干货。越来越多的书，越来越多的音乐，越来越多的电影，越来越多的资讯，让我们应接不暇。即使是我们想了解所有的知识信息，我们的脑容量、记忆力和时间已经远远跟不上知识大爆炸的步伐。
因此，这时候，我们希望有人能够帮助我们推荐我们自己感兴趣的知识，能够帮助我们做资源整合。慢慢地，今日头条知道自己喜欢看什么，淘宝知道自己想买什么，携程知道自己想要去哪。所有的一切都悄悄发生，越来越多的人工智能算法开始分析我们的生活数据，越来越多的人工智能算法变得越来越“聪明”。
未来，随着数据量的增多，人工智能算法必将变得更加精细、精准。比如说，未来的资讯可能能够提炼出我们感兴趣的某一个观点；未来的健康运动手环可能能够精准定位到详细生命特征，进而给出针对性、个性化的健康意见。
但是这对人工智能算法的智能程度要求就更高，研发难度和研发周期必将更长。
因此，数据的增长还会持续推动人工智能的发展，但是因为人工智能应用和研发的难度越来越大，发展速度应该会放缓。即使是出现突破现行人工智能算法框架的新技术，发展的中后期必然也是缓慢和漫长。
如何避免数据时代的“马尔萨斯陷阱”？数据越来越多，对人工智能技术的发展产生新的挑战。
可以肯定的是，我们将来的算法将会更加智能，数据将会更加有效，这是科技发展的必然规律。但是这个过程中，我们必然会遇到各种阻碍和问题。那会不会出现数据时代的“马尔萨斯陷阱”？我们目前无法预测，但是可以在其到来之前，特别是5G时代到来之前，做好相关预防工作。
如何才能避免数据时代的“马尔萨斯陷阱”？简单来说，就是更快处理，有效存储和深度挖掘。
更快处理，提升数据处理速度。5G时代的大宽带和低时延使得计算过程中的信息传输更加及时，具体来说来说，5G的核心技术——边缘计算和网络切片使得这一切成为可能。
过去都是依靠集中服务器处理，但是随着数据量的提升，集中服务器的处理压力增大，很难满足快速数据增长的需求。边缘计算则是依托数据前端进行数据处理，让“身边设备”就能计算，缓解中心云的压力，从而提升数据处理的时效性。
网络切片技术，简单来说就是专通道专使用，就像我们的高速公路一样，必须按照规定的速度和路线行驶，数据流通行速度自然能够得到保障。
有效存储和深度挖掘其实就是强调如何在海量数据中发现有用信息，避免冗余信息的存储，深度挖掘数据中的关联性，减少数据存储量。反之，提升数据质量，则会进一步需要人工智能具备更强大的数据挖掘能力。
结论5G时代，越来越多的数据，让我们迎接不暇。数据的增长，滋养者人工智能不断发展，但也带来更多存储、计算的压力。数据呈现出几何指数增长态势，而人们对数据的处理、存储和应用的能力远不能有效跟上数据增长的速度，可能导致出现数据时代的“马尔萨斯陷阱”。
数据时代的“马尔萨斯陷阱”，简单来说就是人类处理数据的能力已经无法匹配上数据增长的速度。即使数据增多会持续提升人工智能数据分析能力，但是数据处理能力和数据量的不匹配，必然会造成更大的资源、人力、时间的浪费。
如何能够有效避免5G数据时代的“马尔萨斯陷阱”，可以从提升信息处理速度、提高数据挖掘能力和减少数据存储量三个方面入手解决，避免数据增长带来的计算和存储压力。
未来必然可期，但是道路还很漫长。你们怎么看？欢迎在下方留言。
,
