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如果说陈熙霖研究员的演讲让我们洞察到生活中无处不在的算法控制，那么英特尔中国研究院院长吴甘沙的分享，则直观展现了算法对当今世界的巨大影响，以及对未来的颠覆。他说：如果你把互联网、把大数据分析看做运行在庞大机器上的算法，而把每个人的一言一行、一举一动作为数据，那么我们已经开始去营养这么一个机器了。我们提供的养料在帮助机器成长，从某种程度上这已经发生。
在阐释算法对世界的统治之前，他先用一页PPT回溯了算法在人类历史当中产生的影响，公元前1600年古巴比伦人的一块石板上，可能是目前已知的第一个算法，是做因式分解。此后，欧几里得、莱布尼茨、高斯、帕斯卡和费曼、欧拉、布尔等重要的历史人物对算法的进化做出了重大贡献。
吴甘沙还列举了构建现代世界的基础算法：压缩、纠错码、随机数生成、公钥体系、数字签名、排序、傅里叶变换、卡尔曼滤波、最短路径和隐马尔可夫模型。其中RSA是最标准的公钥和签名算法，这些与安全相关的算法对于构筑现代社会的信用体系、交易起到了基石作用，比特币也是基于数字签名的算法。而地图导航使用的是“最短路径”这种算法，卡尔曼滤波算法则从宇宙飞船到车到手机都在大量使用。
检索、推荐和预测是关乎人类生活的算法。吴甘沙介绍，预测当中很经典的是贝叶斯理论，贝叶斯理论专门搞预测，最早做棒球预测，后来做美国选举预测、奥斯卡预测。他演示了一张图，是前几年法航出事以后，根据贝叶斯理论预测进行搜索的结果，图中进行搜索的部分，红色部分概率最高，最终发现残骸的部分就是红色区域。
吴甘沙说，算法在跟世界互动的过程当中，对世界的测量可能是准的也可能是不准的。谷歌曾预测流感趋势，但2013年其预测值超过疾控中心数据的两倍以上。《自然》杂志就此尖锐批评道：观测即干涉，观察的过程当中对于被观察对象造成影响。因为谷歌对流感的预测值偏高，还造成了2013年1月流感疫苗供应短缺。《科学》杂志也评论谷歌对流感的预测是大数据的傲慢。有理论认为大数据只要相关性、不要因果性，有相关性就行了。但其实迷信就是相关性。观测到某种天象、事件的序列跟某一个结果有关系，就是有相关性。
既然算法已经影响了人类历史、构建了现代世界，那么更复杂的算法就可能统治未来。在《算法帝国》一书中，以华尔街为例，；量化投资领域，不断复杂化的算法交易和程序化交易，让华尔街成为算法交易比拼的战场。Quants即“宽客”，这群数量金融工程师利用复杂数学模型和超级计算机，在稍纵即逝的市场机会中淘金，在1980年到2007年成为华尔街新贵，当时在华尔街工作的约有2000名数学或物理学家。
吴甘沙用“算法程序化交易统治华尔街”来概括华尔街交易日益自动化、程序化交易的发展历程，并将金融危机归结于“华尔街成也算法交易、败也算法交易”。他认为，华尔街现在的统治者可以说是算法，这个算法叫Black Scholes，网友俗称“黑寿司”，高盛公司的费希尔·布莱克、斯坦福大学的米隆·肖尔斯和哈佛大学的罗伯特·默顿共同指出了如何定价以及如何用似乎能够保障利润的方式对冲这些期权。这就是日后被宽客们奉为黄金标准的布莱克-肖尔斯模型。《算法帝国》中提到的托马斯.彼得菲提前发现了一个公式，这个公式是做期权、权证等等金融衍生品的定价。他的财富现在已经超过了安迪.克鲁夫，他们都是匈牙利难民。
后金融危机时代，则由于“宽客奔向西岸”的人才迁徙，推动了华尔街与硅谷的权力更替。他说，宽客奔向西岸，可能是比特奔向原子的前奏，例如谷歌隐藏的发力点，无一例外都跟算法控制的物理世界相关：如谷歌街景、谷歌地图、谷歌地球。更重要的是谷歌X实验室，谷歌的自动驾驶汽车、眼镜、网络气球、隐性眼镜等四大项目将会把算法的威力从虚拟世界带回物理世界。
算法要对整个世界实施控制，那就需要算法加数据、加软件、加系统。例如智慧城市的软件系统，底下是操作系统，是城市操作系统，上面是数据交易市场，可以是开放的、或者像数据交易市场，再上面是城市应用商店，在不同层面，系统里有算法、有数据、有架构，这就形成了一个比较完整的复杂系统。
被“算法”控制的物理世界，如无人机、智慧城市、物联网等，还将催生“统治物理世界的系统”。该系统首先将是基于大量数据，也将体现算法的学习、进化和创新能力，这种新的系统架构与脑（湿件）或生物、社会学隐喻相关。
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