上周在大数据的趋势和特点中，说到了人类这次面临的问题不是问题无法解决，而是问题过于复杂。采用机械思维，其速度和效率已经赶不上新问题的产生。正是在这种分工越来越细，协作越来越紧密，问题越来越复杂的背景下，产生了大数据思维。大数据思维也由其独特的体量大、多样性和完备性，使得过去看来很复杂很难处理的问题变得可以解决了。
其实早在20世纪60年代就有研究学者提出采用人工智能的方法来解决社会问题。当时的人工智能方法还是局限于通过首先了解人类是如何产生智能，然后让计算机按照人的思路去做。吴军老师在《智能时代》中说到：“在人类发明的历史上，很多领域早期的尝试都是模仿人或者动物的行为，因为这是我们的直觉最容易想到的方法。” 但是经过十几年的发展，科学家们发现采用上面的思路去发展人工智能，似乎解决不了什么实际问题。很多科学家开始反思人工智能的发展，而在之后的20年左右的时间，在人工智能学术界的研究是处于低谷的。20世纪70年代，人类开始尝试智能的另一条发展道路，即采用数据驱动和超级计算的方法。即便在10年前，那时我还在念书，也曾接触过人工神经网络算法。很显然，当时对机器智能的概念大家都还是比较模糊的，人工智能也还没有被我们提高到现在的高度。
机器智能的概念在60多年就被提出来了，真正的突破却在具有了大数据的今天。为什么大数据的拐点会发生在今天？大数据到底面临何种技术挑战？
过去的10年，最容易看到的特征就是全球数据量呈爆炸式增长。大数据的第一个来源是电脑本身；第二个来源是传感器；第三个来源是将那些过去已经存在的、以非数字化形式储存的信息数字化。据2015年思科公司的统计数据显示，从2009~2015年的6年时间内，企业级数据增长了50倍。当然数据的爆炸式增长，离不开电脑硬件、软件、互联网、数据储存、数据处理等一系列配套技术的发展和支撑。大数据实际上是对计算机科学、电机工程、通信、应用数学和认知科学发展的一个综合考量。目前这些技术难题不一定有最佳的解决方案，甚至不存在什么绝对好的解决办法。
一、数据收集
传统的数据方法常常是先有一个目的，然后开始收集数据。比如，海王星的发现就是在人们发现天王星运动轨迹和牛顿力学预测出来的不一样之后，天文学家拍了很多星空的照片后发现的；心理学研究也是在有了一个明确的研究课题后，再通过实验的方法采集数据，如 “棉花糖测验”系列实验，以及关于认知失调的“追随者案例”等等。大数据则避免了采样之苦，因为大数据常常以全集（大数据的特征之一）作为样本集。
但是，如何收集到全集就是一件很有挑战的事情了。目前一些聪明公司，比如Google, Facebook, 百度，京东都是绕一个弯子，间接地去收集数据，然后利用数据的相关性，导出自己想要的结论。但是即便是这些如此成功的公司，仍然也有很多失败的案例。2010年，Google推出了自己的电视机顶盒Google TV，为了获取数据为进入电视广告做准备。但是，由于Google TV销售得很差，最终Google彻底地放弃了这产品。到目前为止，无论是Google过去的机顶盒，还是后来的Chromecast，苹果的Apple TV，除了统计一下收视率，计算一下可能的广告观众，并没有什么大的作为。数据收集是一个开放性的话题，不存在唯一性或最佳方法，目前仍然面临着很大的挑战。
二、数据储存
仅Google街景地图每天产生的数据量就有1TB，假如一份数据存三个拷贝，一年下来就1PB。即使使用当今最大容量的10TB硬盘，也需要用100个。因此，不能简单地依靠设备来解决数据储存的问题，而是需要技术解决方案来提高储存效率，保证不断产生出来的数据都能存得下。目前的数据储存手段主要是从如下2个方面考虑：去除数据冗余和便于使用。去除数据冗余可以简单理解为去除数据中的重复部分，比如同一份附件在所有的邮件中只储存一次。这样，在去除数据冗余的过程中，相应的数据读写处理就要改变。是否有比现在更有效率的储存格式或方式，仍然是大数据所面临的挑战。另外，便于使用的思路是从使用者的角度就去考虑数据的储存。大数据之前，数据在设计文件系统的数据储存格式时，主要考虑的是规模小、维度少的结构化数据。到了大数据时代，不仅数据量和维度都剧增，而且大数据在形式上也没有固定模式，因此需要重新设计通用、有效和便捷的数据表示方式和储存方式。
三、数据处理
大数据由于体量大、维度多，处理起来计算量巨大，其处理效率是一大技术挑战。并行计算是目前解决计算量巨大的重要手段，但仍然存在一些的问题。例如，任何一个问题总用一部分计算是无法并行计算的，这类计算占比越大，并行处理的效率就越低；再次，并行计算中无法保证每一个小任务的计算量是相同的，这样一来，并行计算的效率也会大打折扣，即完成了自己计算任务的服务器需要等待个别尚未完成的服务器，最终的计算速度取决于最后完成的子任务。
四、数据挖掘
如何从一堆杂乱无章的数据中挖掘出有价值的信息，是机器智能的关键，也是大数据的使命。数据在进行降噪处理之后，基本就可以直接使用了，接下来的关键一步就是机器学习。目前广泛使用的机器学习算法有人工神经网络算法、最大熵模型、逻辑自回归等。Google公司的AlphaGo的训练算法就是人工神经网络。机器学习的过程是一个不断迭代、不断进化的过程，只要事先定出一个目前，这些算法就会不断地优化模型，让它越来越接近真实的情况。寻找更优算法一直也是科学家们探索的难题。
五、数据安全
大数据应用的一个挑战还来自数据安全的担忧和对隐私的诉求。2014年爆出的索尼公司丢失数据时，造成的损失高达1亿美元。比商业数据丢失后损失更大的是医疗数据的被盗。在中国，除了在北京建立了大数据中心，还在贵阳建立了大数据灾备中心，而且正筹备在内蒙古再建立另一个数据灾备中心。而关于数据隐私，我想大家应该是深有感触，由于信息泄露而带来的骚扰电话以及电信诈骗，就发生在我们每个人身上。据《智能时代》中记载：“在美国的黑市上，一个医疗记录的卖家是商业数据的50倍左右”。可见，数据安全已然成为大数据发展的一大隐患和难题。
上述大数据5个方面的技术挑战并不是独立的，而是相辅相成、互相影响的。关于大数据的技术挑战在此仅谈谈个人的一点认识，希望对大家在这方面的思考有所帮助。下周我们继续聊，大数据给我们带来便利以及隐患。
