人类正在步入信息化科技时代，高科技的迅猛发展让我们的生活更加美好。如今，大数据已成为引领全球科技发展和产业变革的重要力量，它的出现改变了人们的生产、生活方式和思维方式，推动了生产力的发展，改善了人们的物质生活条件和精神生活条件，提高人们生活质量。
在第二届海外院士青岛行暨青岛国际院士论坛 “新一代信息技术”分论坛上，来自英国、德国、韩国和加拿大等国的院士和专家学者聚焦大数据的发展挑战、数据的有效应用，以及机器学习等前沿课题，展开了深度探讨。
从全球范围来看，大数据的发展面临着哪些挑战？韩国工程院院士、韩国首尔大学大数据研究院院长车相均认为，大数据所引领的未来已经发生在人们眼前了，当前技术变革的速度非常之快，以至于相关专业的教育水平有些跟不上，甚至是大数据研究者本身也需要更快速地追赶时代的变革。加拿大工程院院士、加拿大蒙特利尔理工学院教授穆罕默德·萨万则更关注数据的记录方式，“数据越多，就需要越好的记录体系，否则我们就不能利用数据进行实时的预测和决策，构建记录体系的每个步骤都充满了挑战。”数据的最终目的在于有效应用，英国布鲁内尔大学教授埃索克·南迪把视角投射到对数据的理解上，“我们面临的问题不是创造更多数据，而是需要对目前已有的数据进行理解，这是当前大数据研究和应用所面临的最大挑战，所以建模是最重要的问题。数据只是数字，而建模让我们可以洞悉这些数字。”
在数据处理环节，无效数据所产生的“噪音”一直是一个难以避免的问题。据英国爱丁堡皇家学会院士、欧洲科学院院士、英国皇家学会院士樊文飞介绍，数据质量欠佳会给相关领域的公司带来不小的损失，对于公共行业来说，数据质量更是数据管理的首要问题，人们在上世纪60年代对此做了大量研究工作。“而在现在，数据质量的挑战越来越大，单一来源的数据是很干净的，但是如果不同来源的数据结合在一起，就很容易出现问题。”德国科学院院士、德国巴伐利亚科学院青年院士、慕尼黑工业大学教授朱晓香为解决这个难题支了一招，“从技术的角度来说，其实很多数据是有相关性的，可以通过计算的基准确保数据的质量。除此之外，还可以使用建模的方法，给数据进行脱敏或者清洁。”
怎样的数据建模能让数据更好地为我们所用？樊文飞认为，大数据建模更需要关注数据的种类，而不仅仅是规模和大小，数据格式的差异越大，建模难度就越高；相反，数据来源越单一、越同质，建模就会越容易。针对这一问题，车相均正在进行一项研究，通过开发一个工具框架对大数据进行建模，把建模周期自动化，“人工智能和机器学习领域的研究不断进步，因此我们现在不需要做编程，而是通过智能手段开发这一框架。”
近几年，机器学习领域的研究风起云涌，与会院士们针对机器学习的未来走向做出了预判。“学界都在讨论人工智能给我们带来的前景，想要预测未来的话，必须有很多数据做支撑，这是前提。此外，微芯片也将极大地助推人工智能的进步。”穆罕默德·萨万说。车相均分享了硬件方面的最新进展，据他介绍，在过去五年，无论是中国还是美国，芯片的价格都越来越大众化，因此与人工智能相关的芯片也将越来越多。“假以时日，以往那些价格令人咂舌的物联网或人工智能芯片的价格会越来越低，这将给我们开启更广阔的前景。”机器是否会挤压人的就业空间？埃索克·南迪对这一问题的回答是否定的，“随着时代的发展，会有新的工作应运而生，我们不需要担心工作被先进的技术所取代，世界一定会因为技术的演进而变得更好。人类有足够的智慧和弹性来应对暂时性的问题，更好地迎接一个更美好的未来。”
（原标题：大数据让未来更美好)
