這是mixlab無界社區的成員Jeff的《如何讓機器量化知識》系列文章的第01篇。爲我們介紹知識的數據化、量化，以及如何把開放的問題轉化爲封閉式問題讓機器解讀。
本期主題是「 被量化的世界 」，大家還記得之前的色彩量化嗎？對圖片進行量化，簡單來說，就是壓縮顏色，使顏色可以量化的一種方法。這聽起來是不是類似於之前介紹過的MCCQ算法？沒錯，MCCQ就是色彩量化中的一種算法。
本文作者：
ML03 -Jeff - 產品/設計/運營/人工智能/物理
GET人工智能創始人
def quantify ( knowledge ) :
當我擡起頭仰望天空，感嘆日月如梭，現在幾點，幾月，幾號，我爲什麼這麼信服這些字符，僅僅給我的一個代號（數字），我擡起手倒滿450ml水，這個是什麼？爲什麼我們有這麼多定義和量化的符號？
最古老的結繩記事，最悠久的象形文字，我們用看似抽象的符號來標記不易描述和解釋的世界。古老的量化從數學開始，從符號開始，文明的發展常常伴隨記錄和信息的傳播。往往我們個體的生命是有限的，在有限的生命中發揮最大的價值就是：
無機物的特性顯而易見，一塊石頭，多久會升華，估計需要上萬年（不出意外情況下），我們利用地球自轉對每天看見光的週期開始做最早的時間定義（日晷）。週期的思考變成一個尺度。這個尺度漸漸用已經存在的物質進行賦值匹配。簡單來說，看看你的手指，這個和5這個符號對等，一天24小時和地球自轉一週對等，最早的對標方式就是量化的基礎。我們學會對標將一些改變的事物，量化爲一個沉浸在無機物中的符號。
你可以想象一下，今天沒有文字和數學這個世界會多麼可怕。感覺像動物一樣。除了生存之外再無其他。量化作用產生了非常多的改變，當信息可以記錄和傳播似乎一切事物都有了關係，雖然在過去信息存在地域差異，但是漸漸到今天已經完全拋棄地域的隔閡，沒有距離的信息傳遞，似乎使這個世界變化更加快速，更多元。
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