"馬爾薩斯陷阱"， 也就是所謂的 "馬爾薩斯災難" 和 "馬爾薩斯停滯", 是以英國政治經濟學家托馬斯·羅伯特·馬薩斯的名字命名的。

馬爾薩斯提出了兩個系列的理論: 人口增長是按照幾何級數增長的, 生存資料只是按照算術序列的增長, 人口的增長總是要以某種方式消除,人口不能超過相應的農業發展水平。

工業革命後, 西方人口產生的 "兩個低點 (高出生率、高死亡率、低增長率)" 逐漸被 "三個低" (低低) 的趨勢所取代出生率, 低死亡率, 低增長率) "。

向左轉|向右轉

擴充套件資料：

解決馬爾薩斯災難的方法。

1、降低人類的物質生活要求（宗教）。

2、減少人類繁衍（殖民戰爭、生育控制）。

3、擴大對現有物質資源的開發和利用（制度保障、發展經濟、科技進步）。200年間，島國的英國透過開拓殖民地、推進工業與技術革命以及開展對外貿易，安全繞過了“馬爾薩斯陷阱”。

中國歷史上，其實有數次突破馬爾薩斯陷阱的記錄。最近的一次突破應該發生在建國後的50年代到改革開發初期的90年代之間，戰爭的結束後人口增長出現巔峰，計劃生育政策被迫出臺。

最遠的一次突破是春秋戰國至漢初的頻繁戰爭、饑荒和王朝更替，使得4500萬人口銳減至2000萬，人口數量又迴歸到糧食產量所能承載的範圍，增長速度則從指數型變成下降型。"馬爾薩斯陷阱"， 也就是所謂的 "馬爾薩斯災難" 和 "馬爾薩斯停滯", 是以英國政治經濟學家托馬斯·羅伯特·馬薩斯的名字命名的。

馬爾薩斯提出了兩個系列的理論: 人口增長是按照幾何級數增長的, 生存資料只是按照算術序列的增長, 人口的增長總是要以某種方式消除,人口不能超過相應的農業發展水平。

工業革命後, 西方人口產生的 "兩個低點 (高出生率、高死亡率、低增長率)" 逐漸被 "三個低" (低低) 的趨勢所取代出生率, 低死亡率, 低增長率) "。

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擴充套件資料：

解決馬爾薩斯災難的方法。

1、降低人類的物質生活要求（宗教）。

2、減少人類繁衍（殖民戰爭、生育控制）。

3、擴大對現有物質資源的開發和利用（制度保障、發展經濟、科技進步）。200年間，島國的英國透過開拓殖民地、推進工業與技術革命以及開展對外貿易，安全繞過了“馬爾薩斯陷阱”。

中國歷史上，其實有數次突破馬爾薩斯陷阱的記錄。最近的一次突破應該發生在建國後的50年代到改革開發初期的90年代之間，戰爭的結束後人口增長出現巔峰，計劃生育政策被迫出臺。

最遠的一次突破是春秋戰國至漢初的頻繁戰爭、饑荒和王朝更替，使得4500萬人口銳減至2000萬，人口數量又迴歸到糧食產量所能承載的範圍，增長速度則從指數型變成下降型。

工業革命暫時終結了人類社會的馬爾薩斯危機。馬爾薩斯陷阱對發達國家已經不再是難題，因為發達國家的技術革命。

我們大家都知道，如今的科學技術水平的發展速度已經遠遠超出我們的想象。人工智慧、機器人、5G、物聯網等技術噴薄而出，帶給我們個人以及整個社會的影響都是巨大的。

但是我們應該明白一個問題，任何科學技術的發展都不能擺脫事物發展的客觀規律。換句話說，科學技術的發展都不可能是完美的，而且其適用性也會隨著社會生產力的發展而不斷改變。

過去也許是金科玉言，今天可能就不管用。

一直蘊含在IT行業發展速度中的摩爾定律，如今已經面臨發展的瓶頸期。過去，摩爾定律促使更多IT企業需要在短時間內完成產品的更新迭代，而如今則需要考慮如何消除摩爾定律帶來的不利影響。

人工智慧，這個名詞相信大家都在各種新聞媒體介質中都聽到過這個名詞，也知道目前人工智慧在這幾年的人機大戰中發揮出驚人的表現，但是大家要知道人工智慧這個名詞是在1956年美國達特茅斯學術會議上提出的。可是為什麼時隔五十年左右，人工智慧直到最近幾年才得到大家廣泛意義上的認可和支援？

有人說是因為計算機的計算效能不成熟，有人說人工智慧演算法還不成熟，更有人支援是人工智慧訓練的資料量不夠。目前來看，人工智慧演算法、計算能力和資料的確都是制約人工智慧發展的關鍵因素。人工智慧專家李飛飛也曾表示，人工智慧的落地必然預示著人工智慧演算法、計算能力和資料的成熟。

隨著5G技術的興起，高畫質影片、高畫質圖片的資料量規模將會呈現指數級增長。過去資料被認為是人工智慧的強有推動力。李飛飛的開源ImageNet 資料集，使得人工智慧演算法在8年內對於影象識別的準確度整整提高了10倍。

那麼5G時代，資料的快速增長還會進一步推動人工智慧的發展嗎？大量的資料，勢必會進一步考驗我們的計算機的硬體計算能力和儲存處理能力，我們又該如何去避免陷入資料時代的“馬爾薩斯陷阱”？

“馬爾薩斯陷阱”是由英國政治經濟學家馬爾薩斯提出，又被成為“馬爾薩斯災難”。馬爾薩斯陷阱，簡單來說就是指幾何增長的人口數量和算數級增長的生存資料之間的矛盾。人口數量是以1，2，4，8，16，……的增長速度進行增長，而生存資料則是以1，2，3，4，……的增長速度進行增長。

可以這樣說，人口資料一直按照這種模式增長下去，生存資料必然不夠。馬爾薩斯則認為，多出來的人口會因各種原因而被消滅，這就是馬爾薩斯陷阱理論。

有人說4G帶給我們移動支付、位置、社交和短影片等，但是我個人覺得4G帶給我們的應該是4G之前無法實現的場景。移動支付、位置、社交都是在3G時代能夠實現，但是在4G時代得到蓬勃發展。

之所以出現這些新應用場景，除了是因為網速的提升，更重要的是因為智慧手機的極大普及帶來了更多的市場需求，從而促使一些場景應用得到快速發展和普及。真正因為4G出現而帶來的新場景應該就是直播、短影片、影片會議和聊天等，而這些必須需要高網速才能得以實現。

高畫質影片和影象在過去讓我們享受到更高質量、更高效的生活、工作和娛樂方式，但是現在也成為了資料“馬爾薩斯陷阱”的強大推手。根據資料分析中心IDC的《資料時代2025》白皮書預測，2025年全球每年產生的資料將從2018年的33ZB增長到175ZB，換算到每天大約產生491EB的資料。

1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB=1099511627776GB。每天491EB的資料量相當於每天產生491000億部10G的電影，平均每個人就會產生59870G資料（世界銀行的預測到2025年，全球人口達到82億）。

天文數字的資料量，必然會對我們計算儲存能力和資料探勘能力產生巨大挑戰。

資料在過去被稱作是人工智慧的石油。中國目前在人工智慧方面取得飛速發展，很大程度上取決於中國在資料方面的優勢。到2018年，中國網民數量已經突破八億，網際網路普及率高達57.7%，這正是孕育大資料的溫床，也是培育人工智慧發展的基石。

那資料增長還會持續推動人工智慧演算法的發展，這個答案是肯定的。資料的增長必然會推動人工智慧演算法的發展，但是其影響力和推動力都會放緩。要想說明這個問題，其實也很簡單，可以以人的學習過程來作為類比。

小時候，我們學習新的知識會讓我們能夠更好的應對生活中面對的各種問題，無論是學習考試還是社會實踐。因為有了這些知識，我們才能明白如何去認知、理解甚至改變這個世界。但是隨著知識大爆炸，我們已經被知識給埋沒。

未來，隨著資料量的增多，人工智慧演算法必將變得更加精細、精準。比如說，未來的資訊可能能夠提煉出我們感興趣的某一個觀點；未來的健康運動手環可能能夠精準定位到詳細生命特徵，進而給出針對性、個性化的健康意見。

但是這對人工智慧演算法的智慧程度要求就更高，研發難度和研發週期必將更長。

因此，資料的增長還會持續推動人工智慧的發展，但是因為人工智慧應用和研發的難度越來越大，發展速度應該會放緩。即使是出現突破現行人工智慧演算法框架的新技術，發展的中後期必然也是緩慢和漫長。

資料越來越多，對人工智慧技術的發展產生新的挑戰。

可以肯定的是，我們將來的演算法將會更加智慧，資料將會更加有效，這是科技發展的必然規律。但是這個過程中，我們必然會遇到各種阻礙和問題。那會不會出現資料時代的“馬爾薩斯陷阱”？我們目前無法預測，但是可以在其到來之前，特別是5G時代到來之前，做好相關預防工作。

如何才能避免資料時代的“馬爾薩斯陷阱”？簡單來說，就是更快處理，有效儲存和深度挖掘。

更快處理，提升資料處理速度。5G時代的大寬頻和低時延使得計算過程中的資訊傳輸更加及時，具體來說來說，5G的核心技術——邊緣計算和網路切片使得這一切成為可能。

過去都是依靠集中伺服器處理，但是隨著資料量的提升，集中伺服器的處理壓力增大，很難滿足快速資料增長的需求。邊緣計算則是依託資料前端進行資料處理，讓“身邊裝置”就能計算，緩解中心雲的壓力，從而提升資料處理的時效性。

網路切片技術，簡單來說就是專通道專使用，就像我們的高速公路一樣，必須按照規定的速度和路線行駛，資料流通行速度自然能夠得到保障。

有效儲存和深度挖掘其實就是強調如何在海量資料中發現有用資訊，避免冗餘資訊的儲存，深度挖掘資料中的關聯性，減少資料儲存量。反之，提升資料質量，則會進一步需要人工智慧具備更強大的資料探勘能力。

5G時代，越來越多的資料，讓我們迎接不暇。資料的增長，滋養者人工智慧不斷髮展，但也帶來更多儲存、計算的壓力。資料呈現出幾何指數增長態勢，而人們對資料的處理、儲存和應用的能力遠不能有效跟上資料增長的速度，可能導致出現數據時代的“馬爾薩斯陷阱”。

資料時代的“馬爾薩斯陷阱”，簡單來說就是人類處理資料的能力已經無法匹配上資料增長的速度。即使資料增多會持續提升人工智慧資料分析能力，但是資料處理能力和資料量的不匹配，必然會造成更大的資源、人力、時間的浪費。

如何能夠有效避免5G資料時代的“馬爾薩斯陷阱”，可以從提升資訊處理速度、提高資料探勘能力和減少資料儲存量三個方面入手解決，避免資料增長帶來的計算和儲存壓力。