Goodchild: 中国GIS教育需要更加灵活

Goodchild指出,中国GIS教育多数还在教授几十年前的老知识,何以匹配社会对高科技人才的需求?

  近期,泰伯网的记者在南京,遇到了美国科学院院士、地理信息科学之父 Michael F. Goodchild,对他进行了一个专访。

  Goodchild指出,在GIS发展初期,中国大多是学习或借鉴其他国家的经验,而现在中国则拥有更多的自主创新。20年前,他来中国做交流,主要是传授GIS领域的新知识,而如今再来中国,他明显感觉到中国GIS发展非常迅速,所以他现在做的更多是分享、甚至获取新知识。

  此外,Goodchild还提到了中国的教育问题,他认为,中国GIS教育需要更加灵活,要大胆引入GIS行业的最新知识,以满足社会对人才的需求。同时,他还提到了自动驾驶、物联网、大数据、人工智能等最新科技,对GIS产生的影响,他认为,GIS世界将会发生巨变。

泰伯网

  以下是泰伯网记者采访内容整理:

  泰伯网:近期,您最关注的研究方向和课题是什么?

  Goodchild:过去三十年我一直都在研究一件事情,那就是地理信息的准确性。换句话说,我们要知道怎样用地理信息表达出真实的现实世界,并且清楚地理信息的局限。而最近10年,我研究了众包和全民参与在地理信息数据采集方面的重要性和可行性。

  不过最近,我开始对无人驾驶感兴趣,主要研究GIS对于无人驾驶的影响和意义。

  泰伯网:您认为地理信息最近出现了哪些新变化?

  Goodchild:我认为地理信息目前出现了许多新的发展方向,比如我刚刚提到的无人驾驶,还有更为宽泛的物联网。地理信息应当适应和满足新的发展需求,所以,我们需要全新的数据生产方式。

  今天地理信息所取得的成就,是基于过去15年间GIS的快速发展。而未来,我们的重点不应该沉溺于对已有知识和技术的欣赏中,而是需要在GIS领域有更多的创新。从这个角度看,我认为GIS世界将会发生巨变。

  泰伯网:您怎样理解大数据对于地理信息的影响?

  Goodchild:在大数据发展之前,我们对于数据变化的了解非常有限。但有了大数据之后,我们能够快速获取数据、快速分析、快速形成解决方案。

  此外,还有一个发展方向令我非常兴奋,那就是大数据如何实现空间上的预测。我们要获取的信息,不再是某事正在哪发生,而是某事将在哪发生,甚至是未来在何时何地发生。这一点在过去无法完成,而利用大数据我们就能够实现。

  泰伯网:大数据时代,GIS还面临哪些挑战?

  Goodchild:大数据,不仅仅是指大量的数据,这一点很多人都不明白。在70年代遥感开始发展时,就产生了大量的影像数据,完全超出了我们的处理能力。但那不算大数据!

  我们在GIS大数据上遇到的挑战,并不是数据存量大,而是数据的处理速度跟不上实际需要。如李德仁院士讲到的,如何在15秒内处理好影像,那才是大数据的核心所在。

  因此,数据量的增长已不足为奇,而如何更快速有效的处理更加复杂多样化的数据,才是我们要需要关注和突破的重点。

  泰伯网:您怎么看待人工智能能对GIS发展的影响?

  Goodchild:人工智能是一个非常大的概念,我们需要把它分成一个个小的方向,再来看每一个小方向对地理信息的影响。有些方面我们可以在不久的未来就可以实现,而有些则需要更长的时间。

  我们可以利用人工智能来预测交通流量。例如今天我要去某地,路线规划需要一个小时,但这一个小时是基于当前的交通情况得到的结果,而我们需要的是未来的路况分析。因此,我们就需要利用人工智能,预测半小时或一个小时内的交通情况,最终得到想要的结果。

  泰伯网:对于中国地理信息的发展,您有何建议?

  Goodchild:我这一辈子都在从事教育事业,所以我就从教育角度来说吧,也就是在中国如何提升地理信息学科的教育质量。

  首先,我认为地理信息相关学科的教育,需要变得再灵活一些。因为地理信息行业发展非常快,因此,我们需要在大学教育和产业发展之间寻找一个平衡点,来规划大学课程。例如,在中国,现在有多少地理信息学科的学生,在学习最新的人工智能或是大数据知识?他们大多还在学习十年前、甚至二十年前的课程,这就是个大问题。

  另外,我们还可以思考一下,如何让学生从小学开始,就接受空间思考能力的训练,直至大学。一直以来,我们都没有教授学生如何用空间思维来思考问题,而只是让学生学习如何用数学思考、用语文思考、如何进行逻辑思考等。

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