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摘要：大数据与人工智能时代的到来给人类乃至整个社会的认知帶来了极大的冲击，最为突出显现的就是人们通过大数据和人工智能技术能在短时间内获取巨量的高质量信息。同时，大数据和人工智能可能消除地域、文化和宗教差异引起的认知缺陷，最终实现认知的平等化。此外，大数据和人工智能时代的到来必须反思传统的科研管理和运用，同时调整和提升科研管理和运用的认知水平和政策导向。
关键词：大数据；人工智能；认知升级；科研管理
中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）40-0061-02
一、引言
大数据指的是数量极其庞大、速度快捷以及种类繁多的信息原矿，通过对信息技术的分类与处理——矿石的提炼，可以极大提高人们在决策制定、知识发现以及过程优化方面的能力[1]。人工智能的本质是对人类的思维过程信息的模拟，而大数据及相关硬件则是人工智能不可或缺的一部分。大数据能让人类的认知出现极大的升级，而人工智能在某些领域的认知已经超越了人类可能达到的认知极限，因此大数据和人工智能对人类认知产生了巨大的影响，人类应当对于这一影响产生极大的关注。关于大数据这一宝贵的信息财富，在上世纪80年代未来学家阿尔文·托夫勒编撰的著作中已开始描述，而人工智能真正引起人们强烈的关注是在2016年3月AlphaGo与李世石的围棋大战，早在1956年达特茅斯会议上“人工智能”这一概念就被明确提出，到目前已经有许多人工智能方面的技术被应用到经济生活之中[2]。
二、文献综述
大数据挖掘与处理技术显示了它突出的认知与预测能力，所以在政府及企业和高校等各个领域的资源配置、信息管理与重大决策等方面发挥出了巨大的影响，进而影响了人类固有的认知。同时，依靠大数据与先进的算法和硬件配置，国际上大数据和人工智能产业迈入了新一轮的迅速发展时期，大量创新人工智能应用和人工智能研究机构及应用公司正在快速崛起。对于大数据和人工智能，中西方均有其各自的优势，西方具有先发优势，而中国由于人口数量众多，拥有大量的数据样本，因此在数据处理分析上有领先西方的优势。埃里克·西格尔[3]在对商业行为大数据研究的前提下，提出对购买力、词语使用频率等商业行为所形成的大数据进行有效挖掘，可以观测人们在将来某时段的购买欲甚至情绪变化趋势；埃里克·托普[4]对个人健康信息数据库对个人健康的重要性进行了研究；Nabil Sultan[5]则更为直接地指出：“任何管理组织形式若想持续处于充满活力的状态，需借助新研发的技术，而大数据与人工智能所提供的信息挖掘处理的新思路能开辟一个知识富足和知识通达的世界。”Mcafee[6]指出，管理之难在于“你不能管理你无法度量的东西，而因为大数据，使管理变得能够被量化，并将信息直接转化为对决策的优化以及对执行力的提升”。闫奎铭和孙雍君[7]率先分析了大数据时代认知转向及其对科研管理的影响，可以让人类的认知去阶级化。
现阶段，我国企业办公、政务处理及高校和科研院所正逐步信息化，各行业因信息获取不全，在其领域内形成若干个“信息孤岛”[8]，在船舶与海洋工程领域表现的最为明显的就是高校的科研状况处于一个“孤岛”，科研院所的研究状况处于另外一个“孤岛”，而船舶与海洋工程生产单位同样处于“孤岛”，虽然是三个“孤岛”，但是其距离又呈现出差异化。“科研院所孤岛”处于“高校孤岛”与“船海企业孤岛”之间，大数据和人工智能将能够在这些“孤岛”之间架起一座座相互连接的桥梁。有关大数据与人工智能对科研管理产生的影响，国内学者的关注多在如何高效的学习发达国家的大数据库群的建设以及管理与运用方面的成功经验，根据这些经验分析和探讨我国科研事业，何亮、周琼[9]在细致分析“我国科技基础条件平台在科技平台资源搜集、整合和管理方面所开展的工作与成果”后，得出目前我国与欧美发达国家在大数据应用管理方面依然有很大差距的结论，并提醒要“防止盲目跟踪科技管理方面大数据技术”。通过分析得出，不论国内或欧美发达国家，有关参考文献大都聚焦在大数据本身的建设与管理及大数据挖掘处理技术和人工智能的开发和应用上，鲜有从认知层面透析大数据及人工智能对人类科研成果管理及日常生活的影响。
三、大数据与人工智能时代的认知变化
大数据和人工智能时代依赖数据挖掘和机器学习等主要手段来发现新知识，技术的革新推动了管理的创新，认知技术将管理带入了另一个崭新的时代。认知计算代表一种全新的计算模式，能够帮助决策者从大量数据中揭示非凡的洞察。一旦人类能够自如的运用IBM Watson这类新时代的技术产物，就可以超过人类所有本身固有的认知水平，从而导致人类认知“去阶级化”。数据与人工智能所带来的直接影响是计算机将渐渐储存世界各方面的信息，在数据搜集和存放的过程中不会像人类一样对数据进行增删和修改，所以网络时代能够完整地表征世界的面貌，使得人类会减少地域、文化和宗教差异而获得不同的认知，因此最终会逐步实现认知视角的平等化。
四、大数据与人工智能时代对科研管理的启发
目前大部分高校、科研院所和设计机构科研管理的有效性极大的依赖于管理人员的业务素养。因此随着网络时代的到来，科研管理的某些思路和方法要从认知层面进行升级，大数据与智能时代对高校和科研院所的管理工作所带来的认知升级主要与知识创新管理有关，具体可以从以下几个方面进行分析：（1）从源头思考知识创新的概念和事业。现阶段我国科研管理领域普遍的论调是抢占战略制高点、填补国内外空白、国内领先等，这种提法有些“盛名之下，其实难符”。站在理性的角度分析，这种管理思路本身就存在悖论：一面承认自身科技发展水平相对发达国家较低，但同时又将创新目标设定成世界领先的重大发现，其实自身就是矛盾的。产生此现象的主要原因是：把科技领域的创新一概而论成重大发现，而将与重大发现有关的科研人员或成果作为科技创新事业的管理重心。此类管理思路是传统人工科研管理下的必然产物，同时在非大数据时代也是值得商榷的。（2）对于科学研究创新事业的管理，应该将管理中心从追求重大成果的“揠苗助长式”的培养，转向对普通科研人员的耐心培育；应从对创新成果的单一管理转向为创新整个过程管理；应从经费总量衡量科研水平转向为成果衡量科研水平；应从对科研成果的管理转向为对国家科技创新基础条件资源和科研环境的管理与建设。通过各种渠道发现，目前国内科技领域的浮躁和造假等不正之风有燎原之势，这与国家或地方一味追求重大创新成果和迫切希望占领科研创新制高点的指导思想和认知有密切联系，因此在运用大数据和人工智能技术认识到这些问题后必须加以调整。（3）应该对科研事业中的行政干预进行弱化。大数据和人工智能时代对人的认知会产生显著的影响，能使非专业的管理人员借助大数据和人工智能技术对科研管理做出最优化的决策。在中华人民共和国成立初期我国人才极度紧缺，在当时特定背景下，必须从国家宏观层面进行管理和调动，因此当时我国的导弹和核武器发展速度极快。但通过这些年的培养和发展，我国科技事业人才的整体状况有了极大改善，因此国家应当遵守“百家争鸣，百花齐放”的学术氛围，这样能保证国家整体科技实力和人文实力的提升。 五、结语
本文对大数据和人工智能对人类认知及科研管理领域的影响进行了分析和讨论，目前对于大数据和人工智能对人类认知的影响有多深远无法预测，但可以确定的是大数据和人工智能技术将对各个领域产生深远的影响，因此本文对大数据和人工智能对认知层面和科研管理层面进行了可预见性影响的讨论，具体更深层次的影响还有待我们进一步地去分析和研究。
参考文献：
[1]Minelli M，Chambers M，Dhiraj A.Big Data，Big Analytics[M].Wiley
关键词：大数据；人工智能；认知升级；科研管理
中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）40-0061-02
一、引言
大数据指的是数量极其庞大、速度快捷以及种类繁多的信息原矿，通过对信息技术的分类与处理——矿石的提炼，可以极大提高人们在决策制定、知识发现以及过程优化方面的能力[1]。人工智能的本质是对人类的思维过程信息的模拟，而大数据及相关硬件则是人工智能不可或缺的一部分。大数据能让人类的认知出现极大的升级，而人工智能在某些领域的认知已经超越了人类可能达到的认知极限，因此大数据和人工智能对人类认知产生了巨大的影响，人类应当对于这一影响产生极大的关注。关于大数据这一宝贵的信息财富，在上世纪80年代未来学家阿尔文·托夫勒编撰的著作中已开始描述，而人工智能真正引起人们强烈的关注是在2016年3月AlphaGo与李世石的围棋大战，早在1956年达特茅斯会议上“人工智能”这一概念就被明确提出，到目前已经有许多人工智能方面的技术被应用到经济生活之中[2]。
二、文献综述
大数据挖掘与处理技术显示了它突出的认知与预测能力，所以在政府及企业和高校等各个领域的资源配置、信息管理与重大决策等方面发挥出了巨大的影响，进而影响了人类固有的认知。同时，依靠大数据与先进的算法和硬件配置，国际上大数据和人工智能产业迈入了新一轮的迅速发展时期，大量创新人工智能应用和人工智能研究机构及应用公司正在快速崛起。对于大数据和人工智能，中西方均有其各自的优势，西方具有先发优势，而中国由于人口数量众多，拥有大量的数据样本，因此在数据处理分析上有领先西方的优势。埃里克·西格尔[3]在对商业行为大数据研究的前提下，提出对购买力、词语使用频率等商业行为所形成的大数据进行有效挖掘，可以观测人们在将来某时段的购买欲甚至情绪变化趋势；埃里克·托普[4]对个人健康信息数据库对个人健康的重要性进行了研究；Nabil Sultan[5]则更为直接地指出：“任何管理组织形式若想持续处于充满活力的状态，需借助新研发的技术，而大数据与人工智能所提供的信息挖掘处理的新思路能开辟一个知识富足和知识通达的世界。”Mcafee[6]指出，管理之难在于“你不能管理你无法度量的东西，而因为大数据，使管理变得能够被量化，并将信息直接转化为对决策的优化以及对执行力的提升”。闫奎铭和孙雍君[7]率先分析了大数据时代认知转向及其对科研管理的影响，可以让人类的认知去阶级化。
现阶段，我国企业办公、政务处理及高校和科研院所正逐步信息化，各行业因信息获取不全，在其领域内形成若干个“信息孤岛”[8]，在船舶与海洋工程领域表现的最为明显的就是高校的科研状况处于一个“孤岛”，科研院所的研究状况处于另外一个“孤岛”，而船舶与海洋工程生产单位同样处于“孤岛”，虽然是三个“孤岛”，但是其距离又呈现出差异化。“科研院所孤岛”处于“高校孤岛”与“船海企业孤岛”之间，大数据和人工智能将能够在这些“孤岛”之间架起一座座相互连接的桥梁。有关大数据与人工智能对科研管理产生的影响，国内学者的关注多在如何高效的学习发达国家的大数据库群的建设以及管理与运用方面的成功经验，根据这些经验分析和探讨我国科研事业，何亮、周琼[9]在细致分析“我国科技基础条件平台在科技平台资源搜集、整合和管理方面所开展的工作与成果”后，得出目前我国与欧美发达国家在大数据应用管理方面依然有很大差距的结论，并提醒要“防止盲目跟踪科技管理方面大数据技术”。通过分析得出，不论国内或欧美发达国家，有关参考文献大都聚焦在大数据本身的建设与管理及大数据挖掘处理技术和人工智能的开发和应用上，鲜有从认知层面透析大数据及人工智能对人类科研成果管理及日常生活的影响。
三、大数据与人工智能时代的认知变化
大数据和人工智能时代依赖数据挖掘和机器学习等主要手段来发现新知识，技术的革新推动了管理的创新，认知技术将管理带入了另一个崭新的时代。认知计算代表一种全新的计算模式，能够帮助决策者从大量数据中揭示非凡的洞察。一旦人类能够自如的运用IBM Watson这类新时代的技术产物，就可以超过人类所有本身固有的认知水平，从而导致人类认知“去阶级化”。数据与人工智能所带来的直接影响是计算机将渐渐储存世界各方面的信息，在数据搜集和存放的过程中不会像人类一样对数据进行增删和修改，所以网络时代能够完整地表征世界的面貌，使得人类会减少地域、文化和宗教差异而获得不同的认知，因此最终会逐步实现认知视角的平等化。
四、大数据与人工智能时代对科研管理的启发
目前大部分高校、科研院所和设计机构科研管理的有效性极大的依赖于管理人员的业务素养。因此随着网络时代的到来，科研管理的某些思路和方法要从认知层面进行升级，大数据与智能时代对高校和科研院所的管理工作所带来的认知升级主要与知识创新管理有关，具体可以从以下几个方面进行分析：（1）从源头思考知识创新的概念和事业。现阶段我国科研管理领域普遍的论调是抢占战略制高点、填补国内外空白、国内领先等，这种提法有些“盛名之下，其实难符”。站在理性的角度分析，这种管理思路本身就存在悖论：一面承认自身科技发展水平相对发达国家较低，但同时又将创新目标设定成世界领先的重大发现，其实自身就是矛盾的。产生此现象的主要原因是：把科技领域的创新一概而论成重大发现，而将与重大发现有关的科研人员或成果作为科技创新事业的管理重心。此类管理思路是传统人工科研管理下的必然产物，同时在非大数据时代也是值得商榷的。（2）对于科学研究创新事业的管理，应该将管理中心从追求重大成果的“揠苗助长式”的培养，转向对普通科研人员的耐心培育；应从对创新成果的单一管理转向为创新整个过程管理；应从经费总量衡量科研水平转向为成果衡量科研水平；应从对科研成果的管理转向为对国家科技创新基础条件资源和科研环境的管理与建设。通过各种渠道发现，目前国内科技领域的浮躁和造假等不正之风有燎原之势，这与国家或地方一味追求重大创新成果和迫切希望占领科研创新制高点的指导思想和认知有密切联系，因此在运用大数据和人工智能技术认识到这些问题后必须加以调整。（3）应该对科研事业中的行政干预进行弱化。大数据和人工智能时代对人的认知会产生显著的影响，能使非专业的管理人员借助大数据和人工智能技术对科研管理做出最优化的决策。在中华人民共和国成立初期我国人才极度紧缺，在当时特定背景下，必须从国家宏观层面进行管理和调动，因此当时我国的导弹和核武器发展速度极快。但通过这些年的培养和发展，我国科技事业人才的整体状况有了极大改善，因此国家应当遵守“百家争鸣，百花齐放”的学术氛围，这样能保证国家整体科技实力和人文实力的提升。 五、结语
本文对大数据和人工智能对人类认知及科研管理领域的影响进行了分析和讨论，目前对于大数据和人工智能对人类认知的影响有多深远无法预测，但可以确定的是大数据和人工智能技术将对各个领域产生深远的影响，因此本文对大数据和人工智能对认知层面和科研管理层面进行了可预见性影响的讨论，具体更深层次的影响还有待我们进一步地去分析和研究。
参考文献：
[1]Minelli M，Chambers M，Dhiraj A.Big Data，Big Analytics[M].Wiley