大量数据的使用，最大的意义在于它能让计算机完成一些过去只有人类才能做到的事情，这最终将带来这一场智能革命。 —— 吴军
第二章 大数据和机器智能
鸟飞派：人工智能1.0
人工智能这个名词严格地讲在今天有两个定义，第一个是泛指机器智能，也就是任何可以让计算机通过图灵测试的方法；第二个是狭义上的概念，即20世纪五六十年代特定的研究机器智能的方法。
机器智能最重要的是能够解决人脑所解决的问题，而不在于是否需要采用和人一样的方法。
帕斯卡发明的机械计算器
另辟蹊径：统计+数据
语音识别的通信模型：信息源（信息编码） --> 信道（传输） --> 接收器（解码）
数据驱动方法 —— 采用统计的方法解决智能问题的途径，因为这种方法需要使用大量的数据。
数据创造奇迹：量变到质变
很多数据开始出现交叉，各个维度的数据从点和线渐渐连成了网，或者说，数据之间的关联性极大地增强，在这样的背景下，就出现了大数据。
大数据的特征
① 大数据最明显的特征就是体量大。
② 大数据的另一个特征是多样性，这个特征最重要的含义是多维度。
③ 大数据的最后一个特征是全面性，或者说完备性。
④ 大数据的时效性其实不是必需的，但是有了时效性可以做到很多过去做不到的事情，城市的智能交通管理便是一个例子。
大数据是一种思维方式的改变。现在的数据量相比过去大了很多，量变带来了质变，思维方式、做事情的方法就应该和以往有所不同。
变智能问题为数据问题
深蓝能够战胜卡斯帕罗夫，其中一个优势就是不受情绪的影响，发挥可以相对稳定，这个性质在很多智能应用中至关重要。
卡斯帕罗夫
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