來(lái)源：中國科技網(wǎng)-科技日報

  [導讀] 大數據理論的出現，給傳統建模仿真學(xué)科帶來(lái)了挑戰。“仿真界應該擁抱大數據。”中科院軟件研究所研究員曹建文稱(chēng)，因為大數據的出現，對解決復雜系統模擬提供了一個(gè)非常好的基礎。

  原標題：仿真遭遇大數據是挑戰還是機遇

  ■將新聞進(jìn)行到底

  全球信息總量每?jì)赡昃驮鲩L(cháng)一倍左右，2011年全球被創(chuàng )建和被復制的數據總量有1.8ZB（相當于18億個(gè)1TB的移動(dòng)硬盤(pán)），預計到2020年全球所管理的數據將達到35ZB。

  大數據時(shí)代翩然而至。隨著(zhù)智能手機以及“可佩帶”計算設備的出現，我們的行為、位置，甚至身體生理數據等每一點(diǎn)變化都成了可被記錄和分析的數據。被譽(yù)為“大數據商業(yè)應用第一人”的維克托•邁爾•舍恩伯格在《大數據時(shí)代》一書(shū)中指出，大數據時(shí)代最大的轉變就是放棄對因果關(guān)系的渴求，轉而關(guān)注相關(guān)關(guān)系。

  近日，在中國科協(xié)舉辦的第81期新觀(guān)點(diǎn)新學(xué)說(shuō)學(xué)術(shù)沙龍上，多位科學(xué)家圍繞大數據時(shí)代從“求因果”到“相關(guān)聯(lián)”的革命性轉變，以及大數據對仿真建模的挑戰與思考等話(huà)題展開(kāi)觀(guān)點(diǎn)交鋒。

  大數據顛覆思維慣例

  美國航空航天局（NASA）為何能提前預知各種天文奇觀(guān)？如何才能準確預測并對氣象災害進(jìn)行預警？未來(lái)城鎮化建設中，怎樣打造智能城市？這些問(wèn)題背后，暗藏著(zhù)大數據的身影和巨大價(jià)值。

  何為大數據？大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內達到擷取、管理、處理，并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。目前公認的大數據具有“4V”特性，即Volume（規模性）、Variety（多樣性）、Velocity（高速性）和Value（價(jià)值性）。

  “大數據帶來(lái)了全新的思維和方式，我更注重它對思維的改變控制。”中國系統仿真學(xué)會(huì )副理事長(cháng)、國防大學(xué)教授胡曉峰說(shuō)，大數據的革命特性體現在從局部到全體、從單純到繁雜、從因果到關(guān)聯(lián)、從簡(jiǎn)單到深入4個(gè)方面。

  其中，大數據從因果到關(guān)聯(lián)這一特性備受爭議。“其最重要的思想是放棄對事情原委的追究，而代之以對相關(guān)性的接納，因此它更適合回答‘是什么’，而不是‘為什么’。”胡曉峰直言，海量數據的相互關(guān)系已經(jīng)可以產(chǎn)生新的發(fā)現，這完全顛覆了牛頓、愛(ài)因斯坦體系下因果關(guān)系的思想。如今，美國和歐盟已啟動(dòng)如“大腦掃描計劃”“星球皮膚計劃”等相關(guān)研究計劃。

  “如果只是輕信大數據告訴我們的一些東西，而這些東西還不告訴你為什么會(huì )這樣，這個(gè)世界將會(huì )變成怎樣？”解放軍理工大學(xué)指揮信息系統學(xué)院教授張宏軍認為，大數據面臨的最嚴重問(wèn)題，就是不能解決因果問(wèn)題。

  在國防大學(xué)信指部教授吳琳看來(lái)，因果關(guān)系的研究促進(jìn)了科學(xué)體系的建立，科學(xué)研究的目的之一就是要發(fā)現因果關(guān)系，“如果說(shuō)大數據研究不在意因果關(guān)系，是不是我們整個(gè)科學(xué)的基礎要重新定義？”

從大數據的發(fā)展現狀來(lái)看，主要應用體現在企業(yè)界和工業(yè)界。吳琳進(jìn)一步質(zhì)疑，對企業(yè)來(lái)說(shuō)，只要有利潤就行了，可以只要現象不要理由。但是，對飛機的控制和病人的救治是否可以依賴(lài)不精確、不知因果的數據并做出相應反饋？

  “因果關(guān)系和關(guān)聯(lián)關(guān)系分析應互為補充。”中科院數學(xué)與系統科學(xué)研究院研究員呂金虎稱(chēng)，大數據的價(jià)值在于數據之間的相互挪用和關(guān)聯(lián)，深度分析和挖掘就會(huì )產(chǎn)生新價(jià)值、新知識。

  ——挑戰——

  現有仿真技術(shù)難處理大數據

  大數據的采集、存儲、傳輸、處理、應用等問(wèn)題，對各行業(yè)的文化、組織、管理、方法、技術(shù)等均提出了挑戰。美國科學(xué)院發(fā)表研究報告指出，計算機仿真技術(shù)已與理論和試驗并列為進(jìn)行科學(xué)研究的第三支柱。仿真是從模型到數據，而大數據則是數據到模型。那么大數據的出現，又給仿真科學(xué)帶來(lái)怎樣的沖擊？

  “大數據理論的出現，給傳統建模仿真學(xué)科帶來(lái)了挑戰。很多問(wèn)題需要我們認真研究和討論，這些挑戰有可能會(huì )動(dòng)搖或變革原仿真理論的基礎。”胡曉峰舉例說(shuō)，美國一個(gè)大學(xué)生課外作業(yè)研究本拉登到底藏在哪里，做了一個(gè)模型出來(lái)并在網(wǎng)上到處搜集數據，最后抓到本拉登的地方和這位學(xué)生建立模型的距離，只相差100多公里，而他利用的方法叫做生物物理信息學(xué)。“這個(gè)模型是利用現實(shí)數據搜索來(lái)完成的，這種試驗結果越來(lái)越趨近于真實(shí)。”

  專(zhuān)家們一致認為，大數據對建模仿真的挑戰主要體現在思維方式、科研方式和方法手段等方面，利用現有建模仿真技術(shù)處理大數據還存在問(wèn)題。比如，傳統的仿真思維方式認為仿真是基于模型的活動(dòng)，其科研方式是根據系統實(shí)驗的目標建立系統模型，進(jìn)而建立仿真系統運行系統模型，最后再分析、處理模型運行結果。“但傳統的仿真思維方式和科研方式，已不適應處理大數據的需求。”中國工程院院士李伯虎坦言，現有的建模方法不能建立相應的系統模型，并關(guān)聯(lián)和處理這些大數據；現有的仿真支撐方法手段不能適應對分布、異構復雜系統大數據感知、采集、挖掘、處理、應用的需求；現有的仿真應用工程技術(shù)對復雜系統產(chǎn)生的大數據，還不能全面、充分、及時(shí)地用于各行業(yè)，并推動(dòng)社會(huì )發(fā)展……

  ——機遇——

  大數據為仿真應用發(fā)展添翼

  美國麻省理工學(xué)院教授艾瑞克認為，大數據的影響就像4個(gè)世紀前人類(lèi)發(fā)明了顯微鏡，把對自然界的觀(guān)察和測量水平推進(jìn)到“細胞”級別。2011年，英國《科學(xué)》雜志推出專(zhuān)刊圍繞“數據洪流”展開(kāi)討論，將大數據深度分析看成未來(lái)研究重要突破點(diǎn)；奧巴馬政府2012年3月發(fā)布“大數據研究與發(fā)展倡議”，作為未來(lái)發(fā)展戰略……

  李伯虎認為，大數據對于作為科學(xué)研究第三種范式“計算科學(xué)”中重要組成部分的“仿真科學(xué)”來(lái)說(shuō)，不僅僅是挑戰同樣還有機遇。

  “仿真界應該擁抱大數據。”中科院軟件研究所研究員曹建文稱(chēng)，因為大數據的出現，對解決復雜系統模擬提供了一個(gè)非常好的基礎。

  對此，上海大學(xué)機電工程與自動(dòng)化學(xué)院教授費敏銳表示贊同，并推斷“大數據必將成為復雜系統仿真建模的一個(gè)新方法。”雖然大數據處于初步階段，但其在生命科學(xué)、社會(huì )科學(xué)等領(lǐng)域的作用將逐漸顯現。

  “大數據可以為我們提供一個(gè)解釋不明現象的新穎視覺(jué)。是擴充了仿真科學(xué)方法，還是獨創(chuàng )了新的科研范式？”在胡曉峰看來(lái)，大數據提供了一種繞開(kāi)理論直接走向應用的新途徑，挑戰了“觀(guān)察—假設—實(shí)驗—應用”的科研流程，找到了可以避開(kāi)建模而直接獲得答案的方法。此外，大數據還帶來(lái)了許多值得研究的科學(xué)新問(wèn)題，比如對預測問(wèn)題的思考。

  然而，大數據的真實(shí)價(jià)值有如潛伏在海洋中的冰山，我們看到的只是冰山一角，絕大部分都隱藏在表面之下。

  “如果沒(méi)有梳理信息特征的新型分析工具，人們難以在大數據中檢測到有價(jià)值的信息。”中國電子集團電子科學(xué)研究院研究員王積鵬說(shuō)，大數據建設的智能化應用是體系仿真的根本，包括數據的采集、整理、分析、評估和應用，目前缺乏一些基礎數據的收集整理。他建議：“推進(jìn)仿真工程研究，應主要加強數據的存儲和認知分析等技術(shù)的協(xié)同應用，重點(diǎn)加強數據挖掘和預測分析應用。”

  “將大數據方法與仿真建模方法融合，將為仿真技術(shù)與應用發(fā)展帶來(lái)嶄新的機遇。”李伯虎院士說(shuō)，大數據的出現提供了更為高效的研究模式和手段，將革新現有仿真的思維方式和科研模式，要建立從大數據獲取知識的理念；革新現有的建模方法學(xué)，從傳統的建模方法拓展到基于大數據的建模方法；革新現有的仿真支撐技術(shù)系統、仿真系統和仿真應用工程技術(shù)等。

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