导读：很多朋友问到关于大数据养活了多少人的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
大数据的发展，伴随的将是软件工程师的渐退，算法工程师的崛起
大数据在人类 历史 长河的各个时期一直存在着，只是要等到技术发展到一定阶段，它才开始崭露头角。而它的未来又在哪里？来自 Intercom 的工程师 Cathal Horan 表达了他对大数据的看法，他认为，未来属于算法，而不是代码。以下内容翻译自 Cathal 在 hackernoon 网站发表的博文，已获得翻译授权。原文链接：The future is algorithms, not code。
“大数据时代”的称号并不能为当今世界所独享，数据充斥着人类文明 历史 长河的各个时期。纵观这些 历史 时期，通过从离散到抽象的转换，我们就会明白为什么算法比代码重要。
说到大数据……
如果我们把整个人类 历史 看成一天，那么我们只能从晚上 11 点 7 分开始说起。这是安静的一天。但是在随后的一丁点时间里，我们积攒了很多知识和故事，并打算将它们传达给其他人。你可以想象最开始人类通过对话的形式将知识代代相传，从父辈传给子辈，从老师传给学生。但是整个 社会 的知识量增长迅速，以至于最初的对话形式无法传达这么多的信息。
我们需要将这些信息编撰成册进行保存和传播。通过书写的方式将知识编撰成册代表着这些时期在技术上的重大转变。事实上，苏格拉底（柏拉图“斐德罗篇”里的角色）认为这种技术转变比不上最初的对话形式，担心它会降低我们开发智慧和知识的能力。所以很自然地，我不认为苏格拉底会喜欢电视。
问题的核心是，对话代表了一种离散的沟通手段。你知道你的交谈对象是谁，而且参与对话的人通过论证和反证的方式进行直接的互动。反过来，书本是一种抽象的沟通手段，作者和读者之间不存在直接的互动。作者并不知道谁读了他的书，也不知道有多少人、在什么时候、在哪里读了他的书。有时候，我们可能知道潜在的读者群体是谁，然后根据读者群体进行内容裁剪。不过大多数时候，书本都只是一种抽象的传播知识和学习新技能的手段。
等腰三角形的大数据
当我们从简单的计算形式转变为由定理、符号和算法组成的抽象形式（我们现在称其为数学），就开启了另一个大数据时代。第一批有记载的计算发生在公元前 2500 年的美索不达米亚。当时，美索不达米亚人需要计算出一谷仓的粮食能够养活多少人。
或许你想知道人类 历史 上的其他大数据时期，不过我想直接跳到 20 世纪，看看代码如何成为现代技术领域的重要组成部分（如果你有其他大数据时期的资料，可以联系我 @cathalhoran，我相信它们会很有趣）。
代码的崛起
1945 年，当 Grace Hopper 开始在 Harvard Mark I 计算机上工作时，编码（或者说编程，不过我们不打算在这里区分它们有什么不同）这项工作的重要性就开始凸显出来。在这之前，电脑（如果可以这么叫它的话）充其量只是个计算工具。以二战为例，当时的大炮需要借助矩阵进行辅助瞄准。矩阵是一些方程式的计算结果，这些方程式使用数百种不同的计算因子，比如距离、海拔、风速、温度、湿度，等等。电脑（computer）这个名字的由来也是很偶然的，人们用它描述在二战中操作计算机的女性，她们被称为“computer”。操作员们必须使用打孔卡和曲柄来处理方程式。一个打孔卡需要 170 个人月才能完成。
这个与我们之前讨论的事情有什么相似之处？美索不达米亚人使用黏土矩阵来进行计算，而到了 20 世纪，计算媒介变成了编码。虽然已经有了长足的进步，不过编码仍然是一种离散的操作，因为它执行的是具体的计算任务，只是效率上有所提升而已。编码解放了人工操作，让我们可以处理更多的数据。
算法与代码
算法 ：一系列用于描述一个问题解决方案的步骤，符合正确性和有限性的标准。是与具体实现相互独立的抽象计算步骤。
代码 ：一系列计算机指令。它们是计算的具体实现，使用一种特定的编程语言，运行在一个特定的平台上。
人们可以借助这种直接向计算机发送编码指令的方式来实现更为复杂的指令序列，并以算法的形式呈现出来。算法比编码的出现要早得多。穆斯林数学家 Al-Khawarizm 早在公元 820 年就对解决线性方程和二次方程式的算法进行了描述。算法一词来源于这位数学家的拉丁文名字“Algoritmi”，而“algebra”则来源于“al-jabr”，Al-Khawarizm 用它来解决二次方程式问题。算法由一系列有限的计算或指令组成，并产生一个结果。正如我们所知道的那样，代码是向计算机发出指令的一种方式，很适合用于实现算法。它们只不过是一系列按照一定次序执行的操作。
与早期的大数据时期一样，我们这个时代的信息量也在增长。根据摩尔定律，我们在编码的设计和使用方面所作的改进换来了性能的提升，从而能够应付不断增长的数字化需求。你可以继续编写代码从数据库查询相关的资源列表。这些操作的离散特征仍然被保留了下来，因为人们仍然在通过编写代码告诉硬件应该做哪些事情。就算操作变得越来越复杂，它仍然只是人类的编码指令。不过，算法已经开始展露头角，正在创造一个抽象的新时代。
算法的崛起
所以说，算法和代码之间有很大的不同。代码可以用来实现算法，而且代码的实现方式会影响到性能。例如，如果你要从一个序列里找出最大或最小的元素，那么二叉堆的性能相比其他的数据结构要好很多。不过，你已经没有必要通过编写代码来实现一个算法，就像没有必要通过听音乐来写歌一样。
虽然每个人都知道摩尔定律的魔力，驱动数字经济发展的性能改进遵循的就是摩尔定律，但鲜有人知道， 在很多领域，算法所产生的性能改进已经超过了硬件所带来的性能提升。 实际上，2010 年的一份官方报告表明，算法已经为很多领域带来了显著的性能提升，比如语音识别、神经语言处理和物流。
“更加令人感到吃惊但同时又令人难以理解的是，在很多领域，算法为性能带来的提升已经远远超过了处理器速度提升所带来的性能改进。”—— 面向总统和国会的报告：设计数字的未来
抽象算法
我们现在拥有大量的数据，这意味着我们不能再用离散的思维来思考问题。大数据促使我们转变思维。它促使我们向后退一步，去寻找能够处理数据洪流的方法。按照传统的方式，你可能会根据一些指定的模式或参数编写代码来查询数据。例如，你可能想从数据库中查找在过去两周买过 2 件商品并且支付超过 30 欧元的顾客，因为你想联系到这些顾客，并向他们推荐一些优惠活动。你使用这个模式来查找匹配的数据。不过大数据却正好相反，你先有了数据，然后查找可以匹配这些数据的模式。
想想看，有这么多的数据，但是我们却找不到匹配的模式，所以我们要回退一步。我们通过集群、分类、机器学习和其他新的支撑技术来寻找模式，而能够帮助我们做到这点的是算法，不是代码。要找到隐藏在暗处的模式，跨出这一步是必需的。与光谱一样，有一些波长的光线我们是看不到的，而超过一定数据量之后的模式我们也是看不到的，它就是大数据。
我们不仅可以从中搜索到模式，它还能够生成做这些事情所需要的代码。Pedro Domingos 在“The Master Algorithm”一书中描述了如何使用“学习者算法”来创建新的算法，这些算法可以反过来为我们编写我们所需要的代码，“通过机器学习，计算机可以自己编程，我们就可以解放了”。为了实现这个目标，我们需要更好地理解这些算法的原理，以及如何让它们与我们的需求相匹配。否则，我们就无法向抽象转变。
“工业的发展让手工劳动自动化，信息的发展让脑力劳动自动化，而机器学习则让它自己自动化。如果没有机器学习，程序员就会成为发展瓶颈。而有了机器学习，发展的速度就会加快。”—— Pedro Domingos，“The Master Algorithm ”
思考算法
不过，不管如何从离散转变成抽象，我们仍然需要程序员，但这不是重点。并不是说代码已经变得不重要了，也不是说代码就不会再带来任何改进。重点在于，我们要开始思考算法，这不仅仅是数学家或学者的事情。我们周边充斥着各种算法，以致于我们不需要知道如何编写代码来使用它们，或者理解它们。现在，有一些人通过新的算法对不同的领域进行优化和改进，他们使用了遗传编程（genetic programming）和大数据技术。人们甚至创造了更好的优化技术，他们观察金属的冷却过程，并通过算法对其进行建模（被称为模拟退火算法，这就是我们应该从算法角度开始考虑问题的一个最好的例子）。
编码作为新数字经济的关键技能，就像学习如何阅读一样，已经模糊了我们对算法的理解。算法正逐渐成为我们生活的组成部分，从电影推荐到新闻过滤和寻找合作伙伴。我们要更好地理解它们，这样才能更好地理解和掌控我们的未来
大数据对人的影响
随着互联网、物联网的不断发展，当今社会进入到大数据时代是一个必然的趋势，在互联网逐渐从消费端向产业端覆盖的过程中，数据的价值将逐渐提升。
大量的行业资源和社会资源将逐渐完成数字化，这个过程也必然会为大数据构建起一个庞大的价值空间，可以说大数据将成为互联网重要的价值承载体，互联网越重要则大数据就越有价值。
互联网时代的利与弊：
二十一世纪是属于计算机的时代和互联网的时代，伴随着时代和社会的发展，互联网在人们的生活中伴随着越来越重要的角色，人们对使用互联的工具也是多种多样的，包括手机端，PC端等等。
人们可以随时随地在任何有互联网的地方获取自己需要的相关知识和信息，例如学生可以利用互联网获取更为广泛的课外知识，拓展自己的视野；办公人员可以动一动鼠标就可以得到自己需用的东西，大千世界尽收眼底。
互联网就像一把双刃剑，带给人们便利与舒适的同时又会对人们的生活及各方面产生一些不良的影响。
如今，互联网高度发展，人们的方方面面都与互联网息息相关，正因为如此，才使得一些网络“高手”利用这些东西盗取人们的隐私秘密。
例如，人们使用网上支付工具去到网上购买所需的用品，而人们的银行卡号等等会因此与之绑定，这样，不法分子会利用一些网络漏洞来截取账号和密码等等，这样会对人们的隐私产生危害。
我们每年浪费的粮食，大概可以养活多少人？
全国每年浪费的食物总量可养活2.5亿~3亿人。
中国农业大学调查显示，全国一年仅餐饮浪费的蛋白质就高达800万吨，脂肪300万吨，这相当于2亿人一年的口粮。如果加上食堂、家庭的食物浪费，全国每年浪费的食物总量可养活2.5亿～3亿人。
除了餐饮消费，我国农产品在生产、流通环节的损失也惊人。2014年，国家粮食局数据表明，全国储藏、运输、加工等环节损失粮食每年达350亿公斤以上，这相当于粮食进口量的一半。
相关法律法规的制定
2020年9月，全国人大常委会启动了为期一个多月的珍惜粮食、反对浪费专题调研，旨在加快建立法治化长效机制，为全社会确立餐饮消费、日常食物消费的基本行为准则。
12月21日，全国人大常委会法工委发言人、立法规划室主任岳仲明在例行记者会上介绍，第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十四次会议，将审议全国人大常委会委员长会议关于提请审议反食品浪费法草案的议案 。
12月22日，《中华人民共和国反食品浪费法》草案提请十三届全国人大常委会初次审议。
2021年4月29日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十八次会议通过《中华人民共和国反食品浪费法》，自公布之日起施行。
以上内容参考 人民网--全球1/3食物被浪费了 我国浪费的食物可养活3亿人、百度百科--中华人民共和国反食品浪费法
想在地球可以养活多少亿人
乐观者：134亿 悲观者：90亿
郑梓桢指出，人口确实是可以预测的。利用人口的出生率和死亡率可以算出人口未来的约数。有观点认为，当平均每名女性有2.1个后代时，全球人口总数将不再增加。地球人口在本世纪末可以HOLD住在90亿~100亿。
然而，地球能够长期承载70亿人甚至上百亿人生活吗？究竟人口的数值达到多少才是太多？这个问题最早在1679年，荷兰博物学家、微生物学家安东·凡·列文虎克就做了估算。他根据荷兰的人口密度，把它与地球上其他国家的人口状况进行了比较，得出一个数据：地球最大的承载力是134亿人。实际上，一直以来，这样的估算从未停止过，估算数值从10亿到1兆都有，难以判断哪种说法更科学。
最近，媒体报道了美国哈佛大学社会科学家爱德华·威尔逊的观点。他认为，地球的最大承载力大约为90亿~100亿人口。他的估算是这样的：如果把所有的谷物都用来喂养人类而不是牲口，并且所有人都愿意成为素食主义者的话，现在的14亿公顷耕地可养活100亿人口。但实际上，这14亿公顷的耕地现在只能养活25亿人口，因为相当一部分人不愿意只吃素菜。因此，威尔逊认为，从粮食的角度出发，地球养活的人数不可能达到100亿。
那地球理想的人口数是多少呢？即如果人们都能过上“好日子”的话，人口的数值应该是多少？有媒体报道称，以生活标准计算，如果每个地球人都能享受发达国家普通人的饮食的话，地球的最大承受力只有20亿人，但如果按照每天维持最低生活必需的食物标准计算，地球可以承载120亿人。
中国用9%的耕地养活了近多少的世界人口
中国用占世界9%的耕地养活了近世界20%的人口。
我国用占全球9%的耕地、6%的淡水资源，养活了近20%的人口，实现了从饥饿到温饱再到小康的历史性巨变。这既保障了中国自身的粮食安全，也为全球的粮食安全做出了积极贡献。
中国坚守18亿亩耕地红线，粮食供给由全面短缺转变为供求用量基本平衡，2018年我国粮食总产量达到了13158亿斤，连续7年稳定在1.2万亿斤以上。
相关耕地介绍：
1、云南的元阳梯田
2000多米的跨度内，梯田级数达到了3700多级，这是哈尼族人1300多年来生生不息雕刻出来的山水田园画。
2、甘肃庄浪
新中国成立后庄浪人开始在黄土高原上修建梯田，从1964年开始，人们将山地修建为上百万亩梯田，移动的土方如果漆成一米见方的土墙，可以绕地球6.5圈。
3、河北曲周
这里光照充足，气候优越但是没办法种出庄稼，光长硝盐和卤水。当地人只能通过刮地上的盐来换取零钱生活，在黄海海平原上像这样的盐碱地还有很多，通过专家等科研团队的公关目前这里已经成为我国主要的粮食产区之一。
我国用占世界多少的土地养活了多少人口
中国用占世界7%的土地养活了22%的世界人口。
我国是农业大国，用占世界7%的土地，养活了22%的人口。我国生产的粮食、棉花、油菜籽、烟叶、肉类、蛋类、水产品、疏菜、水果等九类农产品产量均居世界第一；谷物产量占世界总产量的1/4，肉类占1/3……但发展到今天，我国农业的可持续发展却面临着巨大问题。
2015年农业部部署提出，将在全国范围内启动实施化肥、农药使用量零增长行动，力争到2020年，化肥利用率和主要农作物农药利用率均达到40%以上，分别比2013年提高7个百分点和5个百分点，实现农作物化肥、农药使用量零增长。
“我们已站在生态农业、绿色发展的十字路口，我们不得不反思我们的过去，也不得不思考我们的未来。”中国三农生态产业技术创新战略联盟理事长冉超说。
扩展资料：
中国以占世界7%的耕地养活占世界22%的人口，有力回击“谁来养活中国”的质疑；以基本医保全覆盖、养老保险覆盖9亿多人，形成世界最大的社会保障网；以7.4亿贫困人口的脱贫，创造了人类减贫史上的奇迹。
改革开放催动了中国40年不停歇的前行，极大改善了近14亿人的生活，这本身就是对世界的巨大贡献。进入新时代，中国更是以年均对世界经济增长超过30%的贡献率，以推进“一带一路”建设、构建人类命运共同体，成为世界和平的建设者、全球发展的贡献者、国际秩序的维护者。
改革开放40年，中国主动融入经济全球化这个不可逆转的历史大势，成长为外媒眼中引领经济全球化的“新旗手”。30多年前，肯德基在中国刚开业时，门前还满是好奇的眼睛；如今，浙江义乌的纪念品出货量，已成为能感知世界杯热门的“大数据”。
2016年，在“南南合作与发展学院”学习时，莫桑比克财政部顾问说：“我想学习中国的发展模式，找到适合我们国家发展的道路。”1979年，中国的人均收入，还不到撒哈拉沙漠以南非洲国家的1/3；而今天，非洲的许多国家正在学习中国，孵化出自己的“模式”。
中国特色社会主义道路、理论、制度、文化不断发展，拓展了发展中国家走向现代化的途径，给世界上那些既希望加快发展又希望保持自身独立性的国家和民族提供了全新选择。
参考资料来源：人民网-三农生态产业技术创新战略联盟:为农业发展注入“碳能量“
参考资料来源：人民网-人民日报评论部：中国的发展属于全世界
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于大数据养活了多少人的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。