数据科学与计算智能：内涵、范式与机遇

被引：50

作者：

程学旗 ^{[1
]}

梅宏 ^{[2
,3
]}

赵伟 ^{[4
]}

华云生 ^{[5
]}

沈华伟 ^{[1
]}

李国杰 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所

[2] 北京大学

[3] 北京大数据先进技术研究院

[4] 阿联酋沙迦美国大学

[5] 香港中文大学

来源：

中国科学院院刊 | 2020年 / 35卷 / 12期

关键词：

数据科学; 计算智能; 大数据; 智能系统; 范式;

D O I：

10.16418/j.issn.1000-3045.20201116005

中图分类号：

TP311.13 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

1201 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

数据科学的发展,将为计算智能的持续发展提供新的可能与机遇;与此同时,计算智能的发展与新型智能范式的兴起,也将为大数据在各行业和各领域的应用提供新的契机。文章阐述了数据科学的内涵,探讨了计算智能的发展与新型智能范式,列举了引领数据科学与计算智能研究的应用方向;进而基于香山科学会议第667次学术讨论会与会专家的讨论,提炼形成数据科学与计算智能领域的七大关键问题,以期使该领域研究得到相关领域研究者与应用者的共同关注,从而把握时代的机遇,推动数据科学与计算智能持续发展。

引用

页码：1470 / 1481

页数：12

共 8 条

[1]

A constructive model for collective intelligence[J]. Wei Zhang,Hong Mei. National Science Review. 2020(08)

[2] 虚拟科学:科学研究的第五范式 [J].

刘益东 .

科技创新导报, 2015, 12 (29) :7-13

[3] 大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考 [J].

李国杰 ;

程学旗 .

中国科学院院刊, 2012, 27 (06) :647-657

[4]

人工智能简史[M]. 人民邮电出版社 , 尼克, 2017

[5] Blockchain Beyond Bitcoin [J].

Underwood, Sarah .

COMMUNICATIONS OF THE ACM, 2016, 59 (11) :15-17

[6]

Brain–computer interfaces for communication and control[J] . Jonathan R Wolpaw,Niels Birbaumer,Dennis J McFarland,Gert Pfurtscheller,Theresa M Vaughan. Clinical Neurophysiology . 2002 (6)

[7]

A Set of Postulates for the Foundation of Logic[J] . Annals of Mathematics . 1932 (2)

[8]

Big data: A revolutionthat will transform how we live, work, and think .2 Mayer-Sch nberger V,Kenneth Cukier. Houghton Mifflin Harcourt . 2013

← 1 →