建模大赛

我们正迎来一个数字化时代。数字化时代尤其需要模型思维。 模型，是现实世界中一类具有泛化共性的真实系统的数字化映像，是连接真实世界和数字化世界的桥梁。它源于现实世界，生根于数字化世界。没有好的模型，没有好的模型建模方法，数字化就是空中楼阁。 模型应该具有可执行性。一个模型，写出来是公式，用起来却是实打实的电光石火、状态转换，每一步都有坚实的计算基础，每一步都能落到数字化世界的实处。如果有必要，还能从数字化世界转回现实世界。模型方法，包含了执行复杂计算、引入人工智能的无限可能性。从这个意义上说，模型就是计算机，模型思维就是计算思维。 模型应该具有普适性。一个模型，乃是用同一个有共性的计算机制所刻画的一族“长得很像”的现实世界真实系统。模型越有普适性，就越成功、越深入人心、越有应用价值。模型越有普适性，就意味着只需在参数上做一定的调整，就可以使模型快速适配一个在其覆盖范围内未知的、具体的现实世界真实系统。从这个意义上来说，模型就是生产力，模型思维就是解放生产力。 绝大多数模型是数据驱动的。一个模型与现实世界中被它所刻画的目标系统之间，事先就达成完美对应是非常罕见的。在大多数情况下，我们必须通过目标系统的外在表现来确定模型中的待定参数。这就是学习。学习，是模型方法的应有之义，也是模型方法最核心的部分。在模型基本确定的情况下，这个模型在能力上的“天花板”也随之确定。好的学习算法可以更快地触达这个模型的“天花板”，但无法突破这个“天花板”。要想突破“天花板”，还需要有更好的模型。从这个意义上来说，模型就是数据驱动的、带参数的计算框架，模型思维就是把数据转换为知识的框架设计。