对大数据思维一个新的认知
来自《智能时代》：
人工智能其实早在60年以前就有了，为啥偏偏在这几年开始爆发了？真正原因是，互联网提供了海量数据，而海量数据给一直困扰人工智能发展的难题提供了解题方法。
以前研究人工智能的方法叫做鸟飞派，一个比方，就是开始设计飞机的时候，人们都觉得，如果人类想要飞的话，就得像鸟一样煽动翅膀啊，结果全都失败了。而莱特兄弟那帮人想明白一件事，飞机不应该是鸟，而应该是帆船，飞机的机翼就是帆船的帆，飞行靠的是空气动力学，而不是仿生学。
以前研究人工智能的科学家认为，机器如果要有智能，就得像人脑一样思考，所以，都是设计各种算法来模拟大脑的思考过程，但这就像让飞机拍翅膀一样，根本行不通。后来，有个叫贾里尼克的教授，他在研究计算机语音识别的时候换了个思考，他想与其教会电脑理解人类的语言，不如把大量的语音数据输进电脑里，让他进行快速的匹配，那你数据量越大，计算机的识别能力不就越高了吗？这看起来是个笨办法，但是一下就把思路打开了，智能问题被转换成了统计学问题，处理统计数据那可是计算机的强项。从那个时候开始，大家明白了，让机器拥有智能的钥匙，其实是大数据。
什么是大数据？
所有的文字、图片、视频、发出去的信息、收到的邮件、走的路线等都是数据，数据经过系统性的整理变成了信息，信用再经过更简洁抽象的加工，就变成了知识。
谷歌的无人驾驶车，你以为它是通过对周围物体的扫描做出及时的反应的吗？哪有那么快的计算机呀？它其实是提前把所有的路况预先输进电脑里，然后根据及时扫描，快速地匹配识别做出各种反应。有了足够全面的数据，它才能做出更精准的动作。所以说，谷歌无人驾驶车只能去它有数据的地方，没有的地方它就去不了了。
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