第一类是解决人工智能问题，把那些过去看似需要人脑推理的问题，变成今天基于大数据的计算问题。
第二类是利用大数据，进行精准的服务。
第三类是动态调整我们做事情的策略。
第四类是发现原来不知道的规律。
1由于不受到传统的人工智能思想的束,他得以用信息论的思维方式来看待语音识别问题。他认为语音识别是一个通信问题。贾里尼克是这样考虑问题的。当说话人讲话时,他是用语言和文字将他的想法编,这就变成了一个信息论的问题。语言口文字无论是通过空气传播 还是电话线传播,都是一个信息传播问题,在通信中有一套对应的信道编码理论。在听话人,也就是接收方那里,他再做解码的工作,把空气中的声波变回到语言文字，再通过对语言文字的解码,得到含义。于是，贾里尼克就用通信的编解码模型,以及有噪音的信道传输模型，构建了语音识别的模型。但是这些模型里面有很多参数需要计算出来,这就要用到大量的数据，于是,贾里尼克就把上述问题又变成了数据处理的问题了
2贾里尼克的思想核心就是用数据消除不确定性。（香浓原理）
3如果有了足够多的数据,是否在理论上有保障,只要调整的次数足够多,就能收到最佳匹配呢?答案是肯定的
4比如斯坦福大学医学院发现，过去一种治疗心脏病的药治疗胃病效果很好，于是他们直接进入小白鼠试验，然后进入了临床试验。由于这种药的毒性已经试验过了,因此临床试验的周期短了很多。这样,找到-种新的治疗方法平均具龠要3年时间,投资1亿美元。厂当然,找到轴的配对 本身是-个大据问时种做事的方法能够成立,背后有大数据理论依据的，即所谓的互信息理论
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