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概要
很多人认为年轻人才有创造力，老年人的知识已经陈旧，而现在的大数据却引导我们用相关性替代理论。
回顾
一、认为老年人的知识陈旧缺乏创造力
1、钱玄同曾说“人到40岁就该死，不死也该枪毙”，表示老年人知识陈旧无用；
2、硅谷则对老人直接歧视，要年轻人不要老人；
二、大数据时代，相关性替代了因果性；
1、安德森发表了一篇“理论的终结”，认为要得到结果并不一定需要知道原因；
2、Google用相关性来取代经验，无需了解原因一样达成目标；
三、有了大数据的相关性是否就足够了
1、Google成功的预测过流感，但并非次次成功；
2、大数据的“相关性”认知仍然有边界，有可能出错；
3、硅谷意识形态不关心“为什么”，只关心“怎么办”，认为认知会被颠覆，不追求认知，只追求解决方案；
4、温伯格的书《万物皆无序：新数字秩序的革命》中有一个关键思想：这个世界可能根本就是不可能被人理解的。
5、我们当前关于“理论”和“知识”的概念和定义也许要重新思考。
思考
1、大数据解决问题的方法有点“简单粗暴”，这是典型的“信息思维”（我给计算机逻辑起一个名字），计算机的优势就是运算快、存储量大、不用休息，所以用比较和逼近的方法比总结抽象的理论对它更有利，比如很多网站把MD5当做加密算法使用，因为MD5作为一种Hash算法其结果实际上会对应多种原文，使得破解成为不可能，而“信息思维”解决这个问题却有办法，把常用的可能用作密码的字符串和对应的MD5结果保存起来（称为彩虹表），用结果反查对应的字符串即可，而人类靠找到一种算法理论来破解却无计可施。但快和大也是有极限的，再快也有个速度，再大也有个容量，而人的思维却是无界限的，比如人类对时间的概念，对多维空间的构想，对超越光速的想象。
2、结合前两天对于电脑和人脑的思考，大数据还是数据堆叠出来的统计概率，而人脑却可以跳跃性思考，这是电脑无法比拟的，它再快也需要“路”，而人脑直接就“跳”过去了，根本不需要“路”，也没有速度的概念可以在这里起作用，所以电脑人脑各有千秋，人工智能可能很多地方可以做的比人类好，但仍不能完全替代人类。
关键词
大数据，老年人，年轻人，年龄歧视，相关性，因果性
