第二个 ， 从我们技术角度来讲 ， 大数据目前还是存在一定的技术风险 ， 主要来源于目前做的所有大数据的分析 ， 包括这些算法 ， 在我们看来都是基于关联 ， 也就是说以前有大量的数据证明 ， 发生A就是发生B ， 下次发生了A我就预测会发生B ， 将是这样的逻辑 。但这样的逻辑 ， 当我们真正应用到一些实际问题 ， 尤其在某一些领域我们需要做一些严肃的决策 ， 在做决策的时候 ， 我们知道你做所谓的预测都是有一定的精度 ， 如果在某些情况下 ， 比如预测的结果并没有像我们预测的发生 ， 整个过程是一个黑盒子我们是没有办法控制的 ， 所以当时提出大数据这个概念的人 ， 你问大数据的风险是什么 ， 他会讲大数据就是本身性不可解读性 ， 它会出现一些不可控的风险 。所以从2011年开始 ， (英文)拿到图灵奖 ， 他是一个有名的做因果推理的人 ， 而不是关联性的分析拿到的图灵奖 ， 这也预示着计算机技术的发展从黑盒子模型打开变成一种可解释的 ， 可以推理的一类模型 ， 这个跟我们目前的大数据是两条线 。
今年我们看到一个标志性的事件 ， 就是2015年10月份《科学》杂志新出现的文章 ， 只需要非常少量的样本 ， 只用了几百个样本的数据 ， 加上人的推理能力在里边 ， 它的性能比(英文)用数十万的样本得到的效果还是好 ， 所以这也预示着我们从技术的发展来讲 ， 当然现在大数据很热 ， 我们很高兴看到它在很多领域的应用 ， 但实际上这并不是一个进口 ， 如果从前瞻性的投资角度来讲 ， 应该要关注更前沿的技术的发展 。
崔鹏：请问吴总 ， 吴总也是英特尔中国研究院院长 ， 相信在国际前沿的角度对这方面有非常多的见解 。
吴甘沙：在大数据这块可能有几点 ， 我就多讲讲工具这个层面 。一个是它跟具体领域的结合 ， 其实你给出太计算机化的工具 ， 绝大多数用户是不会用的 ， 你如何给出一个用户能够用的这么一个工具 ， 这是我觉得现在很多厂商在试图解决的问题 ， 从某种程度上来说 ， 过去几年大数据是从最底层的存储开始 ， 去解决分布式运算的基础设施的问题 ， 现在就是要进入到运用的问题 。这块我不觉得有一个(英文) ， 最终肯定还是需要很多不同领域的客户用的 ， 要提取价值的 ， 所以怎么把工具做好 ， 这是第一个 。
第二个 ， 我觉得大数据当中大家说的比较少的就是数据治理这块 ， 在传统的数据分析的流程当中 ， 数据清洗花的时间很长 ， 可能占到60%70%的时间 ， 现在我看到有一些好的研究 ， 并且有一些产业化的尝试 ， 它能够通过机器学习的方法从非结构化的结构中学习出结构出来 ， 通过机器学习的方法 ， 把一些歧义消除 ， 我个人非常看好 。这块未来和人工智能有一个交汇点 ， 大数据可能解决了通古晓今 ， 见微知著的问题 ， 人工智能解决了认知的问题 ， 把这两者结合起来可能是未来一些重要领域里的发展 。IBM发明出一个词叫认知商业 ， 某种程度上是人工智能和大数据的结合 ， 未来在这方面可能会有很好的发展 。
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