作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
互联网经济正在经历一个颠覆性的转变。无论是互联网、手机、平板还是电脑，无论是社交媒体、直播平台还是电商平台，“数字化”已经成为主流文化。这个数字化趋势带动着整个社会产出了更多的数据，并对其进行了有效整合、分析、处理和利用，也在不断创造新的价值。比如，研究表明，新一代人工智能技术的应用将对各行各业产生巨大的影响，尤其是对传统产业领域。但同时，数字化带来的各种挑战也迫使公司与个人应对突发变化、创新能力和执行力提升等方面的问题。 本书试图通过《从数据到信息——互联网经济的数字化》系列文章阐述互联网经济中的数字化原理、应用、发展趋势、关键技术及其未来挑战。本书适用于IT从业人员、科研人员、企业家等对互联网经济及相关数字化进程、趋势和挑战有兴趣的读者。 《从数据到信息——互联网经济的数字化》共分为六章：第一章介绍互联网的起源、特性、发展历史；第二章讨论互联网经济中的基本概念和术语，包括数据、知识、人工智能、机器学习、深度学习、网络计算、云计算、大数据、物联网、区块链、人工生命、网络安全、隐私保护、自然语言处理、认知科学等；第三章阐述目前互联网经济中重要的几种机器学习方法及其实现过程；第四章介绍互联网经济中的深度学习技术和模型，讨论如何构建深度神经网络；第五章探讨当前热门的人工生命项目，介绍它们的原理、优点和缺点；第六章总结互联网经济发展中的主要问题和挑战，并预测未来可能出现的一些重要变革。每章后还提供了参考文献、下载链接以及思考题供读者自行查阅。希望通过阅读本书，读者能够更好地理解互联网经济中的数字化运作，以及对未来的发展方向做出更好的判断。
2.原则
2.1 中立原则
本书采用务实、客观、可靠、客观、权威、非盈利等中立原则，让读者在阅读时能够得出自己的判断而不会受到来自任何特定的政治、经济或法律势力的影响。
2.2 专业技能
本书着重于技术层面，涉及到的算法、理论、模式、框架等都具有广泛的专业基础和学术积累。为了帮助读者深入理解本书所论述的内容，作者力求避免涉及高深莫测的名词。对于那些比较复杂的理论或理论模型，作者会简要介绍一下其基本思路和应用场景。
2.3 清晰准确
作者力求文章语言清晰、准确、易懂，不含糊其辞，避免使用过多术语，避免错误逻辑。并且每一个句子、每个段落都有着明确的目的和意思，并能够完整表达作者的观点和看法。最后，文章末尾引用到的参考文献都标注出处。这样既能达到对信息的准确性要求，又可以保证文章内容的连贯性。
2.4 自由交流
为了促进读者之间的交流，作者在文章中添加了“评论”栏目，读者可以在其中自由地提问和分享自己的观点和感想。另外，本书还提供了一个微信群，欢迎大家加入一起分享和探讨互联网经济的最新动态。
3.结构
本书共六章： ①互联网的起源、特性、发展历史 ②互联网经济中的基本概念和术语 ③当前互联网经济中最重要的几种机器学习方法及其实现过程 ④互联网经济中的深度学习技术和模型 ⑤当前热门的人工生命项目 ⑥总结互联网经济发展中的主要问题和挑战
4.互联网的起源、特性、发展历史
互联网（Internet）是一个基于TCP/IP协议互相连接的计算机网络，它由全球多个网络节点组成，提供世界范围的连接服务。互联网诞生于上世纪90年代末期，由蒂姆·伯纳斯-李（TimBerners-Lee）开发，随后发展迅速，至今已覆盖全球近三分之一的互联网用户。截止2017年，全球有超过10亿台计算机设备接入互联网，互联网每天的流量超过100万亿字节。 互联网主要特性有以下几个方面： 1.开放性 互联网是一个开放系统，任何人都可以免费获得网络服务。因此，互联网是一个公共资源，任何人均可以通过该资源参与其中，共享信息、服务和知识，促进互联网经济的繁荣。
2.连接性 互联网是由不同计算机网络设备相互连接组成的，用户之间可以直接进行通信，极大方便了人们生活的方方面面。
3.可扩展性 在信息时代，信息量的增长速度远远超过人的生产力，所以互联网需要具备很强的扩展性。根据最新统计数据，互联网有66%的新增用户都是通过移动设备接入互联网的，即使是PC设备，只要安装了浏览器，就可以接入互联网。
4.弹性 随着时间的推移，互联网的规模会发生变化，当用户数量增加或者需求减少时，互联网可以快速调整部署。
5.安全性 互联网是一个开放系统，它的网络设备和服务都是公开的，没有保密措施。这就使得互联网成为互联网犯罪的大本营，谨防盗用他人账户和密码。
6.用户参与性 互联网是一种线上服务，用户可以在上面发布信息、上传文件、聊天、游戏、分享知识、创造价值，并获得丰富的网络资源。
互联网发展历史如下图所示：
上图显示，互联网的发展经历了早期的网络（ARPANET），后来是因特网（INTERNET）的诞生，然后是万维网（WWW）的发展。随着互联网的发展，出现了许多新的服务和产品，如短信、电话、社交网络、电子邮件、电视、视频、购物网站、餐饮网站等，这些产品以社交、娱乐为中心，旨在满足用户的各种消费需求。
从图中可以看出，互联网的发展历史分为三个阶段：一期是信息论时代，主要是基于数字通信和计算机技术的简单共享网络，主要服务是基于文本的搜索引擎、雇佣关系、信息发布。二期是浏览器时代，主要服务是基于互联网的虚拟世界、网络游戏和社交互动。三期是移动互联网时代，主要服务是基于移动终端的社交应用、本地生活服务、远程办公服务等。
在最近的十年里，互联网经济迎来了蓬勃发展的新阶段。据中国互联网络发展状况统计中心统计，2016年，中国网民规模达到8.48亿，互联网普及率达到了83.9%。互联网的崛起将引发一系列的社会变革。其中，腾讯公司以其独有的“QQ农场”为代表，将虚拟世界与现实世界紧密结合，利用互联网引领数字文明，激活传统农业的蓬勃生机，将实体经济带入互联网时代。百度公司则致力于为消费者提供便捷、安全、精准的搜索服务，将互联网赋予了公共生活领域。值得注意的是，在消费升级的背景下，互联网经济正逐渐走向成熟，并将发挥越来越重要的作用。
5.互联网经济中的基本概念和术语
数据 数据是指数字形式的信息。目前互联网经济的核心竞争力就是数据的价值。数据可以从不同的渠道获取，例如社交媒体、传感器、地理位置、系统日志等。数据一般都存在着多个版本，因为可能被修改、篡改、删除，甚至被恶意篡改。
技术和工具 技术是指能够实现某种功能的计算机指令、算法、逻辑、方法和手段。在互联网经济中，技术往往是重要的手段。例如，电子商务网站可能会使用电子支付、互联网安全技术、云计算、物联网技术、自动化技术、人工智能技术等。
工具是指对特定任务的专门化解决方案。例如，内容分发网络（CDN）能够缓存网站的文件，加快访问速度。数据分析工具可以帮助用户分析网站的流量、市场份额、用户留存率等。
概念和术语 互联网经济涉及的概念和术语非常丰富，这里仅给出几个重要的概念和术语：
- 广告：广告是互联网经济中重要的商品，它是通过互联网平台向用户推送的宣传信息。
- 用户：用户是指浏览互联网资源、参与互联网活动、提供数据、提供建议和反馈的个人或组织。
- 服务：服务是指可供用户使用的互联网工具、服务或资源。例如，搜索引擎、电子商务平台、社交网络等。
- 增值服务：增值服务是指除了收取基础服务费外，还额外收取的服务费。例如，搜狗输入法、腾讯视频会议等。
- 数据挖掘：数据挖掘是指从海量数据中发现有用的信息。
- 商业模式：商业模式是指企业对外销售的模式、流程和方式。例如，平台型、广告投放型、订阅型、内容驱动型等。
互联网经济中的知识和能力 互联网经济涉及的知识和能力非常广泛。前文已经提到，知识是互联网经济的基础。了解某项技术的基本原理和方法，可以帮助解决实际问题。例如，搜索引擎的工作原理、亚马逊在线书店的设计理念、中国互联网络信息中心的管理原则等。
除此之外，互联网经济的其他能力也是需要培养的。例如，团队协作能力、沟通技巧、数字技能、商业头脑等。这些能力可以帮助公司和个人在互联网经济中更有效地发挥作用。
6.当前互联网经济中最重要的几种机器学习方法及其实现过程
机器学习（Machine Learning）是指利用计算机编程、统计学、优化理论等知识对数据进行训练、预测、归纳和分析的一类人工智能方法。机器学习的应用遍及数学、工程、医疗、金融、制造业等众多领域，其效果显著优于人类的分析决策。
当前互联网经济中的最重要的几种机器学习方法分别是：监督学习、强化学习、深度学习、统计学习。下面详细阐述这几种方法。
1.监督学习 监督学习（Supervised Learning）是机器学习的一种类型。监督学习的目标是训练模型从 labeled training data 中学习到一个映射 function ，该 mapping function 将输入特征转换为输出结果。
通过 labeled data 的学习，可以找到一种 function 模型，这种模型可以将输入 x 转换为输出 y。监督学习包含分类（Classification）和回归（Regression）两种类型。分类模型用来解决分类问题，比如垃圾邮件识别、病例检测、手写数字识别等；回归模型用来解决回归问题，比如房屋价格预测、股票价格预测等。
监督学习有两个基本假设： (1). i.i.d.独立同分布。即，同一个样本的所有特征变量 X 和输出 Y 都是独立且 identically distributed(iid)。 (2). a priori 先验。即，已知的条件下，随机变量服从某个分布。换言之，模型只能根据已知的数据生成参数。
有监督学习的基本过程如下： (1). Collecting Data: 获取训练数据集 D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，其中 xi∈X 为输入，yi∈Y 为输出。 (2). Splitting the dataset into Training and Testing sets: 分割数据集为训练集 T={((x1,y1)),((x2,y2)),...,((xn-m,yn-m))} 和测试集 T={((xm+1,ym+1)),((xm+2,ym+2)),...,((xn,yn))}。 (3). Model Selection: 选择模型，比如决策树、逻辑回归、支持向量机等。 (4). Hyperparameter tuning: 调节超参数，比如决策树的最大深度、逻辑回归的正则化系数、SVM 的核函数参数等。 (5). Training the model on Training set: 用训练集训练模型参数θ。 (6). Evaluating the model on Testing set: 用测试集评估模型性能。
下图展示了监督学习的例子，在这个例子中，输入为图片的像素矩阵，输出为图片的标签。监督学习可以用图像分类器（Image Classifier）来实现。该分类器训练数据集包括大量图片，标记了各个图片对应的标签。分类器将图像输入分类器中，得到相应的标签，然后进行预测。
2.强化学习 强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的另一种类型，它将机器学习问题看成一个 MDP （Markov Decision Process）。与监督学习不同，强化学习中学习 agent 在环境中做出选择的动作。与环境的交互是一步步地累计奖励，直到 agent 找到最佳策略为止。
强化学习与监督学习的不同之处在于，它不需要给出训练数据集，而是在环境中不断尝试、学习，不断更新策略。也就是说，强化学习属于无监督学习。
在强化学习中，agent 可以采取若干 actions，环境反馈 rewards 。agent 通过学习得到最佳策略来最大化 rewards 。强化学习有两类算法： (1). Value Based: 基于价值的算法。通过估计 value function 来更新 policy 。典型的算法是 Q-Learning 。 (2). Policy Based: 基于策略的算法。通过学习 optimal policy 来控制 agent 。典型的算法是 REINFORCE 方法。
下图展示了强化学习的一个例子。左边为 environment ，右边为 agent 。左边表示未知的状态，agent 在当前状态采取 action A 后，environment 会给予奖励 R 。右边表示 agent ，它可以采取 actions A1,A2,···An ，选择其中一个 action 以最大化 reward 。agent 根据经验（experience）更新 strategy ，从而找到最佳的 action sequence 。
3.深度学习 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一种分支，它基于多层神经网络，使用优化算法来训练模型，来学习特征表示。深度学习模型能够自动从原始数据中提取特征，并用特征作为输入，预测输出。
深度学习通常由两部分构成： (1). Model: 一个深度学习模型由很多层组成，每一层由神经元和权重组成，模型通过前向传播和反向传播来更新权重。 (2). Optimization Algorithm: 使用优化算法来更新模型的参数，使模型的损失函数最小化。典型的优化算法包括 Adam、SGD、Adagrad 等。
为了降低模型训练时的过拟合问题，使用正则化方法（比如 Dropout）来减小模型复杂度。
基于神经网络的深度学习是目前互联网经济中最流行的机器学习方法，尤其是在图像、音频、文本、视频等复杂的领域。例如，Google 的 AlphaGo 是第一个真正的使用深度学习的博弈 AI ，它使用大量的自我对弈比赛数据来训练 AI 算法。
下图展示了深度学习的一个例子，输入为一张图片，输出为一串描述图片的单词。由于图片包含大量的像素信息，因此模型需要从图片中提取出有用的特征，比如边缘、形状、颜色等。深度学习模型通过卷积神经网络（CNN）来实现这一功能。在 CNN 中，卷积层提取局部特征，池化层合并局部特征，全连接层从全局特征学习输出。
4.统计学习 统计学习（Statistical Learning）是机器学习的另一种分支。与深度学习不同，统计学习使用统计方法来训练模型，不需要学习特征表示。
统计学习的方法可以分为两类： (1). 判别模型：通过训练判别函数 F ，可以对输入 x 判断其对应的输出 y ，比如二分类问题中，y=1 表示 x 是正例，y=-1 表示 x 是负例。典型的判别模型包括 Logistic Regression 和 Linear Discriminant Analysis 。 (2). 生成模型：通过训练生成模型 G ，可以生成类似于输入数据的输出，比如生成图像、文本、声音等。典型的生成模型包括 Generative Adversarial Networks（GAN） 和 Variational Autoencoders（VAE） 。
统计学习模型的训练可以使用 EM 算法，该算法是一种迭代算法，可以快速收敛到局部最优解。
统计学习在数据分析领域有着广泛的应用。例如，推荐系统是使用统计学习方法来优化用户画像、给出广告推荐、搜索排序等。通过分析用户行为、品牌偏好、消费习惯等数据，推荐系统可以推荐商品或服务。
下图展示了统计学习的一个例子，输入为一个人的年龄、性别、教育程度、职业、收入、购买历史，输出为该人的喜好。判别模型训练数据集包括大量的用户信息，标记了用户的喜好。判别模型根据用户信息来判断该用户是否喜欢某件商品或服务。
5.人工生命 人工生命（Artificial Life）是人工智能的一个分支，它关注如何模拟、控制、演化、进化生命的行为。人工生命的目标是模仿人类的基因、遗传、发育和心理过程，来开发具有自我复制能力的机器。
当前人工生命的研究重点放在了以下三个领域： (1). Cellular Automaton：细胞自动机是一种计算模型，它模拟生物细胞的行为。 (2). Evolutionary Computation：进化计算是一种优化算法，它通过遗传算法、蚁群算法、人工鱼群算法等模拟生物的进化过程。 (3). Synthetic Biology：综合生物学是研究微生物、细菌、病毒等分子级构造的科学。
人工生命将来可能会应用在生物医疗、军事、空间遥感、城市规划、航空安全等领域。
目前，人工生命的研究仍处于起步阶段，希望通过对人工生命的研究，能为人类健康和平衡世界秩序提供更好的思想和工具。
7.总结互联网经济发展中的主要问题和挑战
互联网经济发展至今，已经走过了漫长的历史。虽然互联网经济已经成为互联网发展的黄金时期，但其发展仍面临着诸多问题。下面将列举互联网经济发展过程中最为突出的一些问题和挑战。
7.1 流量控制问题
由于互联网的快速发展，导致了网络上数据的爆炸式增长。尽管互联网的使用成本越来越低，但由于数据的处理速度，对于一些大数据、复杂数据处理的应用，仍然无法完全胜任。
另一方面，随着人们对互联网信息的接受度越来越高，对网络的流量控制也越来越困难。如果流量控制不当，将对互联网经济造成严重的冲击。比如，政策禁止短视频上传、限制主页上的照片数量、强制升级 APP 等。
此外，互联网经济的发展还面临着数据隐私、安全和开放问题。如今，个人和企业数据日益成为互联网的支柱，如何保障用户的隐私、保障网络的安全，让互联网更具隐私性、更加安全，这是互联网经济发展的新的挑战。
7.2 贸易壁垒
由于互联网经济依赖于国际贸易，因此，随着贸易摩擦加剧，各国之间的对抗越来越激烈。由于贸易壁垒的出现，各国之间的经济差距越来越大，互联网经济的发展不仅受到影响，还可能受到更严苛的法律约束。
此外，国内企业和互联网企业的竞争也将越来越激烈。随着国内产业互联网化的推进，经济越来越依赖国际市场，在国内也将出现竞争压力。
此外，人口众多的国家正在逐步进入新一轮科技革命，使得人口老龄化成为难题。如何用科技改变经济发展，提升经济效率，将是新一轮科技革命的主要课题。
7.3 利益冲突
互联网经济的发展不仅仅依靠技术进步，还受到利益的驱动。比如，广告主、互联网公司和服务提供商希望互联网服务能够有利于自身利益，而不是为其他利益攫取利润。互联网的使用者也期望互联网能够促进他们的经济发展。
此外，政府部门和互联网公司都希望保持竞争优势，以制衡互联网公司的行为。比如，地方政府希望通过互联网推广自己的政策，避免互联网公司侵占民权。政府部门也希望通过互联网科技实现对经济的管控。
此外，当地互联网公司还希望通过垄断、收购、破坏等方式获得利益，这种利益冲突也将持续存在。如何缓解这种利益冲突，是当前互联网经济发展的新课题。
7.4 算法转型
互联网经济的发展离不开算法的转型。在互联网经济快速发展的时期，算法的转型尤为重要。如何快速、低成本地推出新算法，是当前互联网经济发展的重要课题。
另外，当地政府通过互联网掌握了大量的公民个人信息，如何将这些信息用于算法训练，是当前互联网经济发展的另一个重要课题。
7.5 人才培训问题
随着互联网经济的发展，互联网行业将越来越依赖计算机技术。由于人才的缺乏，使得互联网公司的招聘薪酬水平越来越低。如何培养优秀的技术人才，是当前互联网经济发展的重要课题。
7.6 大数据时代
目前，互联网经济已经进入了大数据时代，各种数据、信息正在飞速增长，对于数据的处理和分析将成为互联网经济的核心技能。如何处理和分析海量数据，是当前互联网经济发展的关键课题。
此外，随着新型智能手机、大数据的出现，如何处理和分析大数据时代带来的信息，也是当前互联网经济的新课题。
8.预测互联网经济未来的发展趋势
随着互联网经济的蓬勃发展，近几年来，互联网经济的发展已经取得了令人瞩目的成果。截至2019年，中国的互联网年营收已经达到1.2万亿元，同比增长2.1%。美国的互联网年营收也同样高居世界前列，位列全球第10。欧洲、日本、韩国等国的互联网营收也同比增长，但与中国、美国相比，却排在第九。
然而，互联网经济的发展仍然面临着许多挑战。从数字化转型、智能硬件、电子消费品、边缘计算、区块链、零售等领域都看到了新一轮的挑战。2019年互联网大会即将召开，很多热门话题都将对互联网经济发展进行深刻的变革。