10月9日下午，中国人民大学通识教育大讲堂Lecture of Data Science第一期讲座在八百人大教室顺利召开，宾夕法尼亚大学沃顿商学院副院长蔡天文教授应邀进行主题为Data Intelligence: Opportunities and Challenges的报告。中国人民大学校长刘伟，教务处处长龙永红，统计学院院长王晓军，副院长尹建鑫、李扬出席本次活动，来自全校的四百余名学生聆听了本次报告。本次活动由统计学院院长王晓军主持。

王晓军向全场师生介绍了出席讲坛的各位领导嘉宾，代表全体师生对蔡天文教授的到来致以最热烈的欢迎和最衷心的感谢。蔡天文教授现任美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院副院长, 沃顿商学院统计系Daniel H. Silberberg讲席教授，宾夕法尼亚大学应用数学及计算科学教授，宾夕法尼亚大学医学院生物统计、流行病学及信息学系资深学者，“双一流”建设国际顾问委员会专家。随着大数据技术的兴起，数据科学已经成为社会讨论的热点话题，统计学作为数据分析的基础和数据科学的核心也迎来更多关注。此次讲坛旨在邀请杰出学者解读前沿科学热点，夯实理工大类学生学科基础，促进理工大类人才培养。

刘伟向蔡天文教授颁发“双一流”建设国际顾问委员会专家的聘书并合影留念。

蔡天文教授由大形势入手，指出当今世界正在经历的一场由大数据和人工智能带来的影响深远的技术革命，在此变革中，人类的工作方式、社会形态等都会发生巨大转变。通过对大量数据的测量分析，人工智能不再依靠个人经验而是利用集体智慧进行决策，从而能够在很多领域超越传统人力工作。随着海量数据的产生，运算速度的提升以及统计方法、计算算法在近年的显著进步，人工智能拥有了更广阔的前景。

蔡天文教授表示，人工智能并不是一个新概念，最早提出的人工智能理念是“让机器具有逻辑思维”，而他认为，现代的人工智能实际上可以被称作“数据智能”。2011年诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特认为，数据科学的本质就是统计学。对此，蔡天文教授认为，统计学在“大数据-分析-应用”的模式中起到了至关重要的作用。

他指出，下一代人工智能革命的核心是机器学习。机器学习不等于统计学，但与统计学存在许多交叉。它的核心是构建自动学习分析模型，要求机器可以同人一般基于经验学习而更新自己。蔡天文教授举出AlphaGo、德州扑克、金融科技等例子证明机器的记忆力和心理素质都优于人类，展示了机器学习和大数据分析的广泛应用，强调了“大数据”的“大价值”。

人工智能和大数据在给社会带来更多机遇的同时，也面临着巨大的挑战。数据量大、人才紧缺、数据分析的准确性与处理效率不可兼得等问题阻碍了数据科学的进一步推广应用，亟待解决。数据科学贯通统计学、计算机、数学等科学领域，要求相关人员学习统计方法分析数据，训练数据分析技能。蔡天文教授认为，当下数据科学面临的最大挑战是人才紧缺。他鼓励有志于统计学和数据科学的年轻学子抓住机遇，直面挑战，提高综合能力，为数据科学和人类社会的发展求索前进。

他表示，这一场由大数据和人工智能带来的技术革命将会改变工业发展的进程，改变生产方式和社会结构，为相关领域年轻学子提供了很多的机会，也需要各高校的支持与行动。最后他提出，“Future = Data + Algorithms + Applications”，即未来在于数据科学及其应用。

讲座结束后，蔡教授与现场师生就大数据分析的未来发展和交叉应用问题进行了交流讨论，以严肃而不失风趣的方式针对同学们提出的数据科学相关问题进行了耐心的解答。

本次讲座介绍了数据科学这一社会热点领域，让在场师生对相关热点问题和前沿动态有了更深入的了解，同时激发了同学们对大数据和人工智能领域的探索热情，也为数据科学人才的培养方式和发展方向提出了建议。