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石某某

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《数据与智能思维》结课报告

作为一名自动化专业的学生，专业本身与数据科学与人工智能存在着息息相关的联系，针对于《数据与智能思维》这次课的完结对于数据科学和人工智能进行探讨。

这次大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先，探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题，并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系；其次，分析现阶段数据科学的研究特点，并分别提出了专业数据科学、专业中的数据科学及大数据生态系统中的相对热门话题；接着，探讨了数据科学研究中的10个争议及挑战：思维模式的转变（知识范式还是数据范式）、对数据的认识（主动属性还是被动属性)、对智能的认识（更好的算法还是更多的数据）、主要瓶颈（数据密集型还是计算密集型）、数据准备（数据预处理还是数据加工）、服务质量（精准度还是用户体验）、数据分析（解释性分析还是预测性分析）、算法评价（复杂度还是扩展性）、研究范式（第三范式还是第四范式）、人才培养（数据工程师还是数据科学家）。再次，提出了数据科学研究的10个发展趋势：预测模型及相关分析的重视、模型集成及元分析的兴起、数据在先，模式在后或无模式的出现、数据一致性及现实主义的回归、多副本技术及靠近数据原则的广泛应用、多样化技术及一体化应用并存、简单计算及实用主义占据主导地位、数据产品开发及数据科学的嵌入式应用、专家余及公众数据科学的兴起、数据科学家与人才培养的探讨。最后，结合本文工作，为数据科学研究者给出了几点建议和注意事项。

大数据正在改变着人们的工作、生活与思维模式，进而对文化、技术和学术研究产生了深远影响。一方面，大数据时代给各学科领域带来了新的机遇——认识论和研究范式的转变，***沿用至今的“知识范式”的新研究范式——“数据范式”。“数据范式”的广为应用成为现代科学研究的一个重要转变。另一方面， 大数据带来的挑战在于数据的获得、存储、计算不再是瓶颈或难题，各学科领域中的传统知识与新兴数据之间的矛盾日益突出，传统知识无法解释和有效利用新兴的大数据，进而促使传统理论与方法的革命性变化。

目前，大数据已受到各学科领域的高度关注，成为包括计算机科学和统计学在内的多个学科领域的新研究方向，表现出不同专业领域中的数据研究相互高度融合的趋势，进而即将独立出一门新兴学科——数据科学。同时，大数据研究中仍存在一些误区或曲解，如片面追求数据规模、过于强调计算架构和算法、过度依赖分析工具、忽视数据重用、混淆数据科学与大数据的概念以及全盘否定大数据等。因此，现代社会需要一门新学科来系统研究大数据时代的新现象、理念、理论、方法、技术、工具和实践，即“数据科学”。

本文第1节探讨数据科学的内涵、发展简史、学科地位和知识体系等四个基本问题，并提出了数据科学的两个基本类型——专业数据科学和专业中的数据科学。第2节提出现阶段数据科学研究的特点——本质问题的系统研究较少，反而周边问题的讨论较多，并分别分析了专业数据科学、专业中数据科学以及大数据生态系统中的相对热门话题。第3节探讨数据科学研究中的10个争议——思维模式的转变（知识范式还是数据范式）、对数据的认识视角（主动属性还是被动属性)、对智能的认识侧重点（更好的算法还是更多的数据）、主要瓶颈（数据密集型还是计算密集型）、数据准备（数据预处理还是数据加工）、服务质量（精准度还是用户体验）、数据分析（解释性分析还是预测性分析）、算法评价（复杂度还是扩展性）、研究范式（第三范式还是第四范式）和人才培养（数据工程师还是数据科学家） 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。

人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。

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