大数据，“大”容量是多数人关注的焦点，但是却忽略了“内容”。
今天，第七届中国云计算大会第二天日程持续进行中，中国大数据专家委员会顾问、中国科学院院士张钹认为，现在大家比较关注形式和模式，却很少看到内容这个维度。
“大数据的处理问题仍然是个老问题，网络数据与以前的数据不同之处在于，虽然数据很多，但是有用的数据只有34%，好用的数据仅有7%，被分析的数据更是少到只有1%。”
下面张院士的这张幻灯片显示，在单机时代，计算机不需要了解具体内容是什么，然而发展到计算机网络时代，这发生了很大变化，计算机必须通过文本和图像了解用户的意图，输出用户需要的信息。
但是，计算机能了解人类吗？答案是否定的，因为计算机不了解人类的语意。这也是在网络大数据处理过程中，遇到的第一道坎儿。
因此，网络时代信息处理提出了新需求：了解用户意图、用户兴趣、用户体验，将粗数据变成知识，理解信息的内容。这里所说的“理解”，有三个层次：自然语义，也就是了解人类说的是什么，说话人的用意和受众的感受。
这就是传统信息处理面临的根本性挑战，能不能解决呢？院士给出的答案是，很难！“过去我们在处理传统信息的时候，我们做的一切事情都是和形式有关，和语意没有关系。”
所以传统的信息处理，基本上很难去做网络数据的处理，那么问题来了，机器能不能处理语意？如何处理？这时候就不得不说说机器学习和深度学习了，它在特定的条件下具有抗干扰能力。
我们固然可以用知识推动的方法解决人类深思熟虑的行为，但是很难运用到感知的信息处理中，这个事情基本上是有人工多层神经网络做的。
院士提醒说，概率统计方法存在局限性，多层神经网络也不是完美的，不要以为深度学习已经完全可以超过人类的水平，这只是在一定的条件环境下。
展望未来，院士认为，未来的大方向是把传统信息处理和人工智能结合起来，也就是“数据驱动+知识驱动”。
