数据个体

在不同层面的管理中、每个被管理者都会被分配一个“识别号”（简称ID）、此后所有与这个ID相关的信息都被归类到它下面。计算机通过不同维度的赋值索引，可以归纳出数据库中具有相同属性和特征的个体，也可以使用一个ID下的所有信息来概括或分析个体的行为特征，以便对应群体或个体的属性特征得出结论或处理问题，这是网络时代典型的数据处理特征。

网络时代的数据存储方式，主要是在数据库中以虚拟逻辑表的形式架构起来的，数据存储基本采用独立数据库的形式，在数据库中，通过客观实体、存在事实和维度分析等建立索引表格、以不同维度的变量参数作为索引入口、实现对不同属性特征的数据进行索引和使用。由于人类在非线性空间中能开发的新维度极其有限，因此网络时代的数据应用范围、受到物理空间和数据空间的约束，所以网络时代中的数据应用大都以“平台”形式出现，平台可以简单形象地理解为“独立数据库”加上“人机对话界面”。

到了人工智能时代，网络中的应用突破了在以不同逻辑维度建立的数据库之间无法共享数据的障碍。人工智能通过神经网络的数据逻辑方式，在其自有数域中建立起所有数据的逻辑关联。神经网络并不是物理网络、而是以人类已经输出到客观世界中的不同格式数据为数据关联基础，建立数据的排列顺序。因此，人工智能的数据使用减少了对物理空间和时间的依赖。在人工智能的数域中，数据是同权重的动态数据，也就不存在数据权重了，数据的使用顺序由神经网络中的数据关联概率决定。

网络人工智能是从网络时代发展而来的，因此自然继承了网络时代的基本属性特征。网络时代只给请求者提供问题的相关答案排序，而人工智能不仅给出问题的结果，同时还会给问题请求者推荐最贴近能解决问题的第三方组。在网络时代，不同形式的“ID”用于确认使用者的身份特征、并通过数据库中的对应参数为每个ID建立其数据个体，以便对灵活应用每个ID下的数据。随着人工智能的发展、动态数据ID个体也将由数据构成：最初可能以个人信箱、IP地址等个体物理ID为数据基础、逐渐加入与个体相关的关联数据，最后形成一个脱离物理根基的数据个体。数据个体是以个体的实体参数、事实行为、以及行为偏好等不同维度数据构成，是不同于任何他人的数据集合。尽管这些特征数据可能以不同格式存储在不同数域中、但通过神经网络建立的数据逻辑方式，能在任何特征触点上形成一个独特的数据个体；

网络开启了“你就是你、我就是我”的数据个体形成时代，因此，不论是企业还是个人等任何自然单位、要参与由人工智能构成的、与人类行为一一对应的数据世界中的社会活动，首先需要开创一个数据个体，一个“数据的我”是参与数据世界活动的前提。数据世界活动是人类客观世界行为的最短路径，因此是收益最高、成本最低的路径！