Kun Bu是南佛罗里达大学的博士后研究员，致力于研究先进的统计学和人工智能方法，从庞大复杂的数据集中提取可靠的知识。在这篇博士后风采采访中，她分享了如何发现新方法在数据集中建立有意义的关联，从而为科学和社会中的决策提供更好依据。
通过机器学习提升数据完整性
问：是什么吸引了你研究大型数据集的统计分析？
我对统计学和数据科学产生兴趣，是因为我一直着迷于在复杂系统中发现规律。在我早期的金融学习中，我看到影响数百万人的决策往往是在不确定性下做出的。这种经历激发了我理解数据如何被用来做出更知情、更可靠决策的兴趣。
随着我继续深造，我意识到相同的统计学原理可以应用于远超金融的领域。无论是研究药物安全性、疾病结果、人类行为还是金融市场，研究人员都面临一个共同挑战：从不完美且往往海量的数据中提取有意义的见解。我特别被这一领域的跨学科性质所吸引，数学、计算和领域专业知识在这里汇聚，共同解决现实世界的问题。
如今激励我继续前进的，是开发不仅能改善预测还能解释模式为何出现的方法的机会，最终促进跨学科的科学发现和更优决策。
问：你试图解决什么科学问题？
我正在努力解决现代数据时代的一个根本性挑战：如何从庞大、复杂和相互关联的数据集中提取可靠的知识。医疗保健、金融和公共政策中的许多重要问题产生海量信息，但传统统计方法往往难以捕捉这些数据中的隐藏关系。
我的研究开发了新的统计学和人工智能方法，能够识别有意义的模式、量化不确定性并支持更好的决策。例如，我曾开发使用医疗数据库检测药物安全风险的方法。我所有项目的一个共同主题是构建工具，帮助研究人员超越简单的预测，深入理解底层系统。
最终，我的目标是使数据驱动的发现更加准确、可解释和有用，让科学家、临床医生、政策制定者和行业领导者能够在日益数据丰富的世界中做出更明智的决策。
克服人工智能中的误解
问：从处理大量数据中，你学到了什么意想不到的事情？
我学到的一个令人惊讶的教训是，拥有更多数据并不自动带来更好的理解。在我研究生涯的早期，我假设更大的数据集自然会产生更清晰的答案。相反，我发现大数据集常常引入新的挑战，包括隐藏的偏见、缺失信息和复杂关系，如果不仔细分析，很容易导致误导性结论。
我还惊讶地发现，即使使用复杂的人工智能和统计模型，不确定性仍然很大。最有价值的见解往往不是来自找到单一的"正确"答案，而是理解可能解释的范围并量化结果的可信度。
这一认识改变了我的研究方法。我不再仅仅专注于构建更强大的预测模型，而是更加重视可解释性、透明度和不确定性量化。在许多实际应用中，帮助决策者理解我们知道什么——以及我们不知道什么——与实现高预测准确性同样重要。
问：如果你的研究成功，它将如何改变科学或社会？
这项工作可以帮助使数据驱动的决策在许多领域更加可靠、透明和易于访问。随着组织收集越来越庞大和复杂的数据集，对不仅能生成准确预测，还能提供有意义解释和量化不确定性的方法的需求日益增长。在医疗保健领域，这可能导致更早地检测药物安全风险和改善患者结果。更广泛地说，我开发的统计学和人工智能方法可以帮助研究人员揭示复杂系统中的隐藏模式，并将数据转化为可操作的知识。最终，我希望我的工作有助于创造一个未来，数据不仅用于自动化决策，还能增强人类理解，在科学、工业和社会中支持更周到、基于证据的选择。
问：你最期待回答的下一个问题是什么？
我最期待回答的问题是：我们如何将人工智能与统计推理相结合，以更好地理解复杂系统，而不仅仅是预测结果。人工智能在模式识别方面已取得显著成功，但许多模型仍然作为"黑箱"运作，难以理解它们为何做出特定预测或我们应该对它们有多大的信心。我特别感兴趣于开发将人工智能的预测能力与统计学的可解释性和不确定性量化相结合的方法。通过这样做，我们可以创建不仅能识别大数据集中的模式，还能揭示驱动这些模式的潜在关系的工具。无论是在医疗保健、金融还是其他科学领域，回答这个问题都可以帮助研究人员和决策者从预测转向理解，使数据在解决现实世界问题中更加可信、透明和可操作。
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