随着AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石，大数据和人工智能已经离我们越来越近了。微软根据人们在必应上搜索票价的行为，可以预测未来机票的价格走势；谷歌利用用户的搜索记录来判断美国流感疫情的现状，会比疾控中心快一到两周的时间；美国有一些对冲基金通过剖析社交网络推特的数据信息来预测股市，也取得了不错的成绩；亚马逊更是根据用户在其网站上的历史查询来进行产品的实时推荐......
大数据带给大家一种全新、多维的思维方式。如果我们用大数据来分析《红楼梦》，又会有什么样的结果呢？我们用大数据分析《红楼梦》，能否超越研究了几十年红学的红学专家如刘心武呢？
答案是肯定的。刘心武研究《红楼梦》主要采用的是草蛇灰线的方法。一条蛇从草丛穿过，不会留下脚印，但是因为蛇有体重，还是会留下一些不明显却仍存在的痕迹，即灰线。草蛇灰线这个成语比喻事物留下隐约可寻的线索和迹象。《红楼梦》里面有很多草蛇灰线的写法，曹雪芹用草蛇灰线暗示了书中人物的结局。如在《红楼梦》中第三十回中金钏跟宝玉说过一句：“金簪子掉在井里头”，结果金钏的结局确实是跳井而亡的！
刘心武不仅通过草蛇灰线针对《红楼梦》给出了很多有趣的分析结论，而且还根据此方法续写了《红楼梦》。草蛇灰线这种一个线索一个结论的方法，有点像盲人摸象，你摸到大象的耳朵就说大象像蒲扇，你摸到大象的脚就说大象像树桩。虽然盲人摸来摸去能摸到一些东西，但是盲人却无法知道大象的全貌。
很多人认为大数据的核心是算法，其实对于大数据来说，更重要的是模型。为什么AlphaGo能战胜围棋冠军，而很多围棋程序却连围棋初学者都下不过？核心还是AlphaGo底层的模型可以涵盖各种围棋的变化，包括局势判断、打劫、对杀等。蒙特卡洛之类的算法只是帮助AlphaGo找到最优解，但是如果模型设计的太复杂，每一种情况都需要不断创新新的模型或者对模型进行修改来应对，你即使有最好的算法，因为模型和系统的复杂性，也很难找到最优解的。在大数据中，可以通过建立统一数据模型解决了盲人摸象局限性的问题，我们在一开始就构建了大象的统一数据模型。随着数据的不断输入，我们就能逐渐判断出大象的耳朵，大象的腿，最终能判断出一头大象。统一数据模型打破了传统的关系型数据库，关系越多，系统越复杂的痛点，让数据越多，模型越清晰。
刘心武根据草蛇灰线续写《红楼梦》的人物结局如下：
贾宝玉：与宝钗结为连理，后因不愿入仕而出家，经甄宝玉提点还俗，历经贾家彻抄、牢狱等大惊大险后，大彻大悟，悬崖撒手，回归天界，恢复神瑛侍者身份。
林黛玉：绛珠仙草黛玉夙愿已还，泪尽血现，遁水仙去，沉湖而死。
薛宝钗：与宝玉成婚后，想尽一切办法引导丈夫走仕途经济之路，不想反而逼走了宝玉，宝钗心力交瘁，染病而亡。
王熙凤：被贾琏贬为侍妾，且于贾家被抄后沦为阶下囚，在押回金陵老家途中，不堪凌辱，投江自尽。
在第六十八回里凤姐大闹宁国府的章节中，有以下的文字：“再者咱们只过去见了老太太，太太和众族人，大家公议了，我既不贤良，又不容丈夫娶亲买妾，只给我一纸休书，我即刻就走。”这种草蛇灰线的写法预示了王熙凤最终被贾琏所休。所以刘心武通过草蛇灰线预测对了王熙凤被休，但是王熙凤是否是投江死的呢？我在这里先卖个关子，刘心武虽然潜心研究红学几十年，但是由于其没有有大数据这样的武器，最终还是落得个盲人摸象只知其一不知其二的结局。而且，刘心武关于林黛玉的死的预测也是错误的。林黛玉是所有人中间死的最惨的，刘心武想到葬花，想到林黛玉楚楚怜人的身体，为其设计出沉湖而死的结局。然而根据大数据的演算，这个结局也是完全错误的。
有红学家说《红楼梦》是曹雪芹的半自传的小说，还有红学家考证出曹雪芹小时候也喜欢吃胭脂，是贾宝玉的化身。在《红楼梦》的第一回中，焦大骂到：你们扒灰的扒灰，养小叔的养小叔。谁会如此这般地写自己家的家事呢？俗话说：家丑不可外扬，莫非唯独曹雪芹是个特例？其实是这些红学家进入了不研究全局，只研究局部的误区。如果不建统一数据模型，只
本文编辑：佚名
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