資訊與技術讓數據提出問題,而不只是回答問題

讓數據提出問題,而不只是回答問題

Let Data Ask Questions, Not Just Answer Them

數據資料的量愈大,「預測分析術」(predictive analytics)就可能帶來愈多的利潤和生產力。可是,這只是傳統的想法。創新者如果比較想要創造、而非預測未來,應該仔細觀察當前最頂尖的科學家如何處理他們的大數據。「人工智慧」(AI, artificial intelligence)正逐漸讓步給「自動化假設」(AH, automated hypothesis)。未來,會愈來愈引發突破性創新的是「自動化假設」,而非「人工智慧」。

如同《產經濟學人》雜誌最近的報導指出:「目前,有超過90個科學家團隊在發展能生假設(hypothesis-generation)的軟體。他們希望把這項軟體運用在公開資料庫裡龐大的科學文獻庫上(跟據一項統計,至少多達五千萬份的科學報告),而非運用在食譜上。」換句話說,全球的數據科學家都了解,拍位元組(petabytes,10的15次方)和艾位元組(exabytes,10的18次方)能夠讓運算變得具有創意和想像空間,就像是想像力能刺激假設產生一樣。他們正投入心力,以因應此局勢。

這樣的創意非常吸引人:與其使用數據來解決現有問題,「自動化假設」的科技可以創造一套具有