大數(shù)據(jù)是時(shí)下幾乎無(wú)人不談的熱門(mén)話題。下面是我對(duì)人工智能和智能系統(tǒng)未來(lái)前景的兩點(diǎn)想法。

　　大數(shù)據(jù)的特征可以用很多詞來(lái)描述，從道格·蘭尼(Doug Laney)在2001年最先提出的“3V”模型到最近“4V”模型，不一而同。前3個(gè)V是“容量”(Volume)，“速度”(Velocity)和“種類”(Variety)，第四個(gè)V則可以是可變性(Variability)、虛擬性(Virtual)或者價(jià)值性(Value)，這取決于你所詢問(wèn)的對(duì)象。對(duì)于大多數(shù)人而言，那些V是針對(duì)它們的“大”而言的，那就是大容量，快速度，多種類以及顯著的影響。但是對(duì)我而言，大數(shù)據(jù)值“大” 則必須來(lái)源于它的“小”。所謂三生萬(wàn)物，大數(shù)據(jù)之大正是來(lái)源于它涵蓋了容量、速度、品種、價(jià)值、變異等等，虛擬的或真實(shí)的所有頻段的數(shù)據(jù)。可以大膽預(yù)言，大數(shù)據(jù)時(shí)代將意味著“長(zhǎng)尾效應(yīng)”將是未來(lái)個(gè)人生活和商務(wù)運(yùn)營(yíng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式。

　　但是大數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代真正意義是什么?

　　其實(shí)早在大數(shù)據(jù)興起之前，在現(xiàn)代管理學(xué)的拓荒年代，兩位管理學(xué)的先哲就曾有過(guò)精彩的論斷。第一位是從愛(ài)德華茲·戴明(W. Edwards Deming)，他說(shuō)，“除了上帝，其他人必須用數(shù)據(jù)說(shuō)話”;第二位是彼得·德魯克(Peter F. Drucker)：“預(yù)測(cè)未來(lái)的最好的方法就是創(chuàng)造未來(lái)。”

　　在大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)時(shí)代到來(lái)之前，我們只能把大師們的論斷看作一種座右銘。現(xiàn)在，我們必須將這兩句話看成可以實(shí)現(xiàn)的技術(shù)準(zhǔn)則。而這恰恰是網(wǎng)絡(luò)時(shí)代人工智能與智能系統(tǒng)的工作者們熱情擁抱大數(shù)據(jù)的契入點(diǎn)。

　　1、知識(shí)革命

　　網(wǎng)絡(luò)時(shí)代下的大數(shù)據(jù)的洪流將導(dǎo)致全方位的知識(shí)革命。具體而言，我們必須從人工智能和智能系統(tǒng)出發(fā)，立即采取措施應(yīng)對(duì)和管理潛在的挑戰(zhàn)：

　　(1)知識(shí)創(chuàng)造的革命;

　　(2)知識(shí)傳播的革命;

　　(3)知識(shí)獲取的革命;

　　(4)知識(shí)利用的革命;

　　(5)知識(shí)表示，評(píng)估和實(shí)施的革命。

　　現(xiàn)在看來(lái)，Web 2.0、語(yǔ)義網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)還只是這些革命的初級(jí)階段。人工智能領(lǐng)域內(nèi)的各種實(shí)實(shí)在在的努力已經(jīng)初現(xiàn)端倪，例如美國(guó)的VIVO和iPlant項(xiàng)目，歐洲的 LiquidPub和PL @ ntNet，中國(guó)的iCAN，AI 3.0，PlantWorld等等。但距離用戶實(shí)實(shí)在在地體驗(yàn)這場(chǎng)革命的成果，任然有待時(shí)日。還有許多問(wèn)題有待創(chuàng)新，許多瓶頸尚需突破。

　　從當(dāng)前的做法轉(zhuǎn)變到基于網(wǎng)絡(luò)的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的做法，除了需要新的方法和系統(tǒng)，更需要施行一整套完善的知識(shí)管理方法，以應(yīng)對(duì)規(guī)模、速度以及轉(zhuǎn)變所帶來(lái)影響。這就必然要求我們從一個(gè)新的視角來(lái)看待人工智能。

　　2、從牛頓到默頓

　　人工智能領(lǐng)域最初是構(gòu)建在如下的理念之上的，即人類的本質(zhì)特征——智能，是可以通過(guò)機(jī)器精確地模擬。約翰·麥卡錫(John McCarthy)于1955年創(chuàng)造了“人工智能”這個(gè)詞，并將其定義為“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。過(guò)去的五十余年中，盡管人工智能領(lǐng)域內(nèi)取得了巨大的進(jìn)步，但其重點(diǎn)仍然是“機(jī)器的智能”。現(xiàn)在的問(wèn)題是：什么是機(jī)器?

　　概括地說(shuō)，這種機(jī)器仍然是牛頓的機(jī)器，遵循牛頓定律。人類是機(jī)器的創(chuàng)造者和(或)操縱者，但并不是機(jī)器整體的一部分。這也正是機(jī)器將會(huì)統(tǒng)治人類這種焦慮產(chǎn)生的原因。

　　然而，面對(duì)行將到來(lái)的知識(shí)革命，我們必須處理的一種新型的機(jī)器——人作為機(jī)器的一個(gè)不可分割的部分。Web就是這類機(jī)器的典型例子。這種“廣義機(jī)器”考慮了人和社會(huì)的行為。牛頓定律已經(jīng)不足以操縱和控制這些機(jī)器，我們需要默頓(Merton)的定律，例如默頓有關(guān)自我實(shí)現(xiàn)的預(yù)言。我們還需要例如西蒙的有限理性與海納的行為預(yù)測(cè)理論等等。這種廣義上的機(jī)器可以稱為默頓系統(tǒng)，其與傳統(tǒng)機(jī)器的本質(zhì)區(qū)別是人必須參與到循環(huán)中去，而對(duì)現(xiàn)實(shí)的計(jì)算是處理某種可能性的科學(xué)。著眼于未來(lái)智能研究和智能系統(tǒng)的發(fā)展，著眼于進(jìn)一步發(fā)展智能研究與智能系，現(xiàn)在正是我們要從牛頓機(jī)器到默頓系統(tǒng)過(guò)渡的時(shí)候。

　　在默頓系統(tǒng)中，機(jī)器智能和人類智能將協(xié)同工作，相互支持，平行執(zhí)行，這將是下一代的人工智能和智能系統(tǒng)運(yùn)作范式。

　　3、走向解析智能

　　由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、默頓定律指導(dǎo)、基于大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)空間的默頓系統(tǒng)將會(huì)是一個(gè)新的智能研發(fā)平臺(tái)，戴明和德魯克的格言將變成智能系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)。

　　產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)沿此方向展開(kāi)了實(shí)際行動(dòng)，許多主流的大公司正將商業(yè)情報(bào)正向商務(wù)解析(Business Analytics)轉(zhuǎn)變。在學(xué)術(shù)界，管理專業(yè)的領(lǐng)袖型組織，國(guó)際運(yùn)籌學(xué)與管理學(xué)研究協(xié)會(huì)(INFORMS)倡導(dǎo)將經(jīng)營(yíng)和管理實(shí)踐都轉(zhuǎn)變?yōu)榻馕觯恍┐髮W(xué)已經(jīng)建議，甚至為解析學(xué)設(shè)立了新的學(xué)位，以滿足對(duì)能夠使用數(shù)據(jù)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的大學(xué)畢業(yè)生的迫切需求。

　　INFORMS將解析學(xué)(Analytics)定義為 “將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力以輔助做出更好的決策的科學(xué)過(guò)程”。對(duì)于這個(gè)定義，我有些許保留意見(jiàn)，因?yàn)樗簧婕暗匠橄筮^(guò)程，對(duì)抽象的逆過(guò)程(可視化過(guò)程)，即“將洞察力轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)用以做出更好的決策”是同等甚至更重要的，而且必須成為任何解析學(xué)的研究和應(yīng)用的核心。維基百科的對(duì)解析學(xué)的定義，“解析學(xué)是數(shù)據(jù)中有意義的范式的發(fā)現(xiàn)和傳播”。這個(gè)定義涵蓋了上述的兩個(gè)過(guò)程，顯得更精確、更完善。

　　在解析學(xué)的崛起中人工智能可以而且必須發(fā)揮重要作用。顯然，商業(yè)界從情報(bào)到解析的轉(zhuǎn)變將情報(bào)的另一面忽略了。信息特別是秘密信息的收集和分發(fā)其實(shí)只是情報(bào)的一個(gè)方面，它的另一面是學(xué)習(xí)、推理、理解以及其他類似的智力活動(dòng)。我們必須確保的解析學(xué)中情報(bào)同樣有兩面的內(nèi)容，因此，我們應(yīng)該從兩個(gè)方面結(jié)合人工智能和解析學(xué)，邁向解析智能，也就是由默頓定律指引，默頓系統(tǒng)支持，按照戴明和德魯克的格言進(jìn)行運(yùn)作。我們開(kāi)始解析智能方式仍然是我過(guò)去倡導(dǎo)的ACP方法：人工社會(huì)進(jìn)行描述解析(descriptive analytics)，計(jì)算實(shí)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)解析(predictive analytics)，平行執(zhí)行進(jìn)行處置或規(guī)則解析(prescriptive analytics)。

　　我相信不久的將來(lái)，人人都需要有解析智能的個(gè)性化系統(tǒng)，借以輔助他(她)在網(wǎng)絡(luò)空間進(jìn)行聯(lián)系和導(dǎo)航。谷歌或百度將不足以滿足人們的需求，否則，人們將淹沒(méi)在大數(shù)據(jù)的洪流之中。