大数据人工智能时代的核心思维——数学建模
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大数据时代的到来，推动着科技又一次的飞速的发展，一时间数据分析，数据挖掘，人工智能等词汇层出不穷，各行各业都在尝试着搭建自己的大数据平台与人工智能实验室，同时国家也从政策上鼓励大数据与人工智能的发展以及人才的培养，也有越来越多的人涉足人工智能，大数据，云计算，物联网等领域。那么到底什么才是这个大数据时代的核心思维呢？我们从以下几个方面进行阐述
1.大数据与人工智能的本质
这里并不过多阐述大数据与人工智能的基本概念，我们简单从目的，条件，解决手段，实现途径进行出发。
任何技术的研究探索都是相对需求和期望产生的，人工智能就是人类期望机器能够具备决策，学习，识别等能力，从而帮助人类的生产生活。而大数据挖掘就是让数据进行自我检索从而找寻数据本身所隐藏的规律以及信息，使得我们能够客观的做出决策并且发现事物的规律。从目的角度来说，大数据挖掘与人工智能本身是不同的两种形式，但是从条件和解决手段来说其实大数据与人工智能却是殊途同归。无论是人工智能还是大数据挖掘，其先决条件就是数据以及数据本身的信息所含有的规律，所以数据本身的好坏决定了模型的天花板，一个极小的样本集是很难具备很好的拟合效果的，所以大数据是这个智能时代的先决条件。从解决手段来说，无论是大数据还是人工智能基本途径就是算法，而目前市场所流行的知识体系以机器学习，深度学习等为主，所以非常多的程序员与人才开始加入学习的大军中，但是却忽视了算法本身思维模式的重要性，过度依赖深度学习会使得算法广泛性被埋没，而算法本身的思维模式则体现在数学逻辑与数学建模的基础上，所以培养数学建模能力由为重要，重视数学思维的培养是人工智能人才的基石。
2.算法与数学建模的关系
算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。简单的来说，算法狭义上是一种运算，这种运算能够通过计算机实现。广义上来说，算法是通过观测的数据建立模型从而计算出我们期望的结果也就是输出。所以，算法的关键在于三部分：数据，模型，以及计算实现。这与数学建模思维的表现形式完全一致，数学建模是用数学方法解决各种实际问题的思维方式和手段。从某些角度来说数学建模更具有广泛性，它实际上是一种思维模式。我们现如今所流行的人工智能，大数据挖掘等其实都是数学建模的应用而已。以人工智能为例，目的在于给机器赋予人的能力，所以无论是经典的机器学习还是流行的深度学习，本质上来说是对人思维过程的不同的数学描述。比如，深度学习模拟了人脑信息传递的的过程，这个过程以函数以及迭代的形式所体现，应用到了目前的人脸识别等领域；再比如股票的预测，是通过统计函数来描述股票增长的规律，从而达到预测的效果，这些都是数理思维逻辑。所以我们必须培养能够将现实问题转化为数学问题的思维模式，也就是数学建模能力。这种思维模式可以应用于所有用数据解决实际问题的领域，数学本质上就是描述自然的语言，数学建模就是能够将现实的人，事，物以及自然现象更为精准的刻画出来。所以数学建模相对于人工智能来说所需要掌握的知识和能力有更高的要求。所以，从某些角度来看人工智能是数学建模的一个分支。
举个简单的例子，比如我们要研究一个机场的飞机航班智能应急调配系统时，我们需要对机场客流量进行预测，对机场飞机航班进行最优分配，同时我们还需要研究紧急事件对机场设备以及物资的需求等。在这中间不仅需要机器学习，深度学习，统计，优化等数学知识以外，还需要工程师具有非常强的数学建模能力，能够将上述问题用数学模型描述出来，从而进行求解，进行应急系统的搭建。所以培养数学思维，数学兴趣，数学建模能力是现在人工智能与大数据发展的重要基础，
3.数学建模的培养
从上述例子不难看出，数学建模无处不在，它渗透到了各个领域，所以要想培养这种能力也绝非易事，不仅需要培养自我的数学逻辑思维，以及数据敏感度，还需要具备模型实现的能力，也就是计算机编程语言，一个好的模型无法实现应用到实际中，也只能停留在理论层面。所以思维是主导，编程是实现途径。那么要想具备数学建模思维除了传统的机器学习，深度学习需要掌握以外还需要大量补充数学知识，比如：高级统计学，微分方程，复动力系统，图论，最优化，博弈论等数学知识，同时还要多阅读最新研究以及其他学科的内容拓宽自己的视野，并且掌握一到二种语言例如python,Matlab,lingo，R等，最后要注重培养模型的解读能力。这是一个一直积累一直创新的过程。
综上，掌握数学建模的能力，就是掌握了这个大数据时代的万能钥匙，注重培养将会受益匪浅，最后，我想呼吁大家多培养自己的数学逻辑思维，这是思维实验的关键，逻辑思维要超于时代之前，所以数学基础教育是科技时代发展的基石。
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