简单地讲，当时无论是做语音识别、机器翻译、图像识别，还是自然语言理解的学者，分成了界限很明确的两派，一派坚持采用传统的人工智能方法解决问题，简单来讲就是模仿人，另一派在倡导数据驱动方法。这两派在不同的领域力量不一样，在语音识别和自然语言理解领域，提倡数据驱动的派比较快地占了上风；而在图像识别和机器翻译方面，在较长时间里，数据驱动这一派处于下风。
这里面主要的原因是，在图像识别和机器翻译领域，过去的数据量非常少，而这种数据的积累非常困难。图像识别就不用讲了，在互联网出现之前，没有一个实验室有上百万张图片。在机器翻译领域，所需要的数据除了一般的文本数据，还需要大量的双语（甚至是多语种）对照的数据，而在互联网出现之前，除了《圣经》和少量联合国文件，再也找不到类似的数据了。
在 20 世纪 90 年代互联网兴起之后，数据的获取变得非常容易。从 1994 年到 2004 年的 10 年里，语音识别的错误率减少了一半，而机器翻译的准确性提高了一倍，其中 20% 左右的贡献来自方法的改进，80% 则来自数据量的提升。虽然在每一年，计算机在解决各种智能问题上的进步幅度并不大，但是十几年量的积累，最终促成了质变。
数据驱动方法从 20 世纪 70 年代开始起步，在八九十年代得到缓慢但稳步的发展。进入 21 世纪后，由于互联网的出现，使得可用的数据量剧增，数据驱动方法的优势越来越明显，最终完成了从量变到质变的飞跃。如今很多需要类似人类智能才能做的事情，计算机已经可以胜任了，这得益于数据量的增加。
全世界各个领域数据不断向外扩展，渐渐形成了另外一个特点，那就是很多数据开始出现交叉，各个维度的数据从点和线渐渐连成了网，或者说，数据之间的关联性极大地增强，在这样的背景下，就出现了大数据。
智能手机和互联网将继续改变世界
大数据的时效性其实不是必需的，但是有了时效性可以做到很多过去做不到的事情，城市的智能交通管理便是一个例子。在智能手机和智能汽车（特斯拉等）出现之前，世界上的很多大城市虽然都有交通管理（或者控制）中心，但是它们能够得到的交通路况信息最快也有 20 分钟滞后。如果没有能够跟踪足够多的人出行情况的实时信息的工具，一个城市即使部署再多的采样观察点，再频繁地报告各种交通事故和拥堵的情况，整体交通路况信息的实时性也不会比 2007 年有多大改进。
但是，在能够定位的智能手机出现后，这种情况得到了根本的改变。由于智能手机足够普及并且大部分用户开放了他们的实时位置信息（符合大数据的完备性），使得做地图服务的公司，比如 Google 或者百度，有可能实时地得到任何一个人口密度较大的城市的人员流动信息，并且根据其流动的速度和所在的位置，很容易区分步行的人群和行进的汽车。
由于收集信息的公司和提供地图服务的公司是一家，因此从数据采集、数据处理，到信息发布中间的延时微乎其微，所提供的交通路况信息要及时得多。使用过 Google 地图服务或者百度地图服务的人，对比六七年前，都很明显地感到了其中的差别。当然，更及时的信息可以通过分析历史数据来预测。一些科研小组和公司的研发部门，已经开始利用一个城市交通状况的历史数据，结合实时数据，预测一段时间以内（比如一个小时）该城市各条道路可能出现的交通状况，并且帮助出行者规划最好的出行路线。
仔细推敲英语中 bigdata 这种说法，我们不得不承认这个提法非常准确，它最重要的是传递了一种信息——大数据是一种思维方式的改变。现在的数据量相比过去大了很多，量变带来了质变，思维方式、做事情的方法就应该和以往有所不同。这其实是帮助我们理解大数据概念的一把钥匙。在有大数据之前，计算机并不擅长解决需要人类智能来解决的问题，但是今天这些问题换个思路就可以解决了，其核心就是变智能问题为数据问题。由此，全世界开始了新的一轮技术革命——智能革命。
大数据更是一种思维方式革命
在方法论的层面，大数据是一种全新的思维方式。按照大数据的思维方式，我们做事情的方式与方法需要从根本上改变。
要说清楚大数据思维的重要性，需要先回顾一下自 17 世纪以来一直指导我们曰常做事行为的先前最重要的一种思维方式一一机械思维。今天说起机械思维，很多人马上想到的是死板、僵化，觉得非常落伍，甚至「机械」本身都算不上什么好词。但是在两个世纪之前，这可是一个时髦的词，就如同今天我们说互联网思维、大数据思维很时髦一样。可以毫不夸张地汫，在过去的三个多世纪里，机械思维可以算得上是人类总结出的最重要的思维方式，也是现代文明的基础。今天，很多人的行为方式和思维方式其实依然没有摆脱机械思维，尽管他们嘴上谈论的是更时髦的概念。
那么，机械思维是如何产生的？为什么它的影响力能够延伸至今，它和我们将要讨论的大数据思维又有什么关联和本质区别呢？
不论经济学家还是之前的托勒密、牛顿等人，他们都遵循着机械思维。如果我们把他们的方法论做一个简单的概括，其核心思想有如下两点：首先，需要有一个简单的元模型，这个模型可能是假设出来的，然后再用这个元模型构建复杂的模型；其次，整个模型要和历史数据相吻合。这在今天动态规划管理学上还被广泛地使用，其核心思想和托勒密的方法论是一致的。
后来人们将牛顿的方法论概括为机械思维，其核心思想可以概括成这样几句话：
第一，世界变化的规律是确定的，这一点从托勒密到牛顿大家都认可。
第二，因为有确定性做保障，因此规律不仅是可以被认识的，而且可以用简单的公式或者语言描述清楚。这一点在牛顿之前，大部分人并不认可，而是简单地把规律归结为神的作用。
第三，这些规律应该是放之四海而皆准的，可以应用到各种未知领域指导实践，这种认识是在牛顿之后才有的。
这些其实是机械思维中积极的部分。机械思维更广泛的影响力是作为一种准则指导人们的行为，其核心思想可以概括成确定性（或者可预测性）和因果关系。牛顿可以把所有天体运动的规律用几个定律讲清楚，并且应用到任何场合都是正确的，这就是确定性。类似地，当我们给物体施加一个外力时，它就获得一个加速度，而加速度的大小取决于外力和物体本身的质量，这是一种因果关系。没有这些确定性和因果关系，我们就无法认识世界。
从牛顿开始，人类社会的进步在很大程度上得益于机械思维，但是到了信息时代，它的局限性也越来越明显。首先，并非所有的规律都可以用简单的原理描述；其次，像过去那样找到因果关系已经变得非常困难，因为简单的因果关系规律性都被发现了。另外，随着人类对世界认识得越来越清楚，人们发现世界本身存在着很大的不确定性，并非如过去想象的那样一切都是可以确定的。因此，在现代社会里，人们开始考虑在承认不确定性的情况下如何取得科学上的突破，或者把事情做得更好。这也就导致一种新的方法论诞生。
不确定性在我们的世界里无处不在。我们经常可以看到这样一种怪现象，很多时候专家们对未来各种趋势的预测是错的，这在金融领域尤其常见。如果读者有心统计一些经济学家们对未来的看法，就会发现它们基本上是对错各一半。这并不是因为他们缺乏专业知识，而是由于不确定性是这个世界的重要特征，以至于我们按照传统的方法——机械论的方法难以做出准确的预测。 世界的不确定性来自两方面，首先是当我们对这个世界的方方面面了解得越来越细致之后，会发现影响世界的变量其实非常多，已经无法通过简单的办法或者公式算出结果，因此我们宁愿采用一些针对随机事件的方法来处理它们，人为地把它们归为不确定的一类。
反映出在信息时代的方法论：谁掌握了信息，谁就能够获取财富，这就如同在工业时代，谁掌握了资本谁就能获取财富一样。
当然，用不确定性这种眼光看待世界，再用信息消除不确定性，不仅能够赚钱，而且能够把很多智能型的问题转化成信息处理的问题，具体说，就是利用信息来消除不确定性的问题。比如下象棋，每一种情况都有几种可能，却难以决定最终的选择，这就是不确定性的表现。再比如要识别一个人脸的图像，实际上可以看成是从有限种可能性中挑出一种，因为全世界的人数是有限的，这也就把识别问题变成了消除不确定性的问题。