图灵博士既没有讲计算机怎样才能获得智能，也没有提出什么解决复杂问题的智能方法，
而只是提出了一种验证机器有无智能的判别方法（真是绝妙！）
在人工智能1.0时代，科学家致力于解决‘让机器像人一样思考来获得智能’，
但是现在几乎所有的科学家都不再坚持这种说法，而是回到图灵博士描述机器智能的原点，
“让机器能够解决人脑所能解决的问题“，而不在于是否采用和人一样的方法。
很显然，答案就是‘数据驱动’，让机器能够不断的学习，成长来达成。
那么什么样的数据才能算得上大数据呢？它有以下几个特征（3V）
大量（Vast），多样性（Variety），及时性（Velocity）。
（注：并非所有数据都必须是及时的，Variety也可解为‘多维度’）
除了国际象棋、围棋等专业领域，我们以‘让计算机回答复杂问题’为例来说明机器如何另辟蹊径来完成目标的。
（比如，天空为什么是蓝色的？）
Google的思路就是‘将这个智能问题变成一个大数据问题’，解法如下：
第一步，通过研究发现，大约70%~80%的复杂问题，其实在Google第一页搜索的结果中都有答案
第二步，把问题和网页中的每一句话一一匹配，挑出那些可能是答案的片段
第三步，利用自然语言处理技术，将挑出的答案片段合成为完成的自然段落
下棋也好，回答问题也好，都体现出大数据对机器智能的决定性作用。机器获得智能的方法不是和我们
一样靠推理，而更多的是利用大数据，从数据中学习获得信息和知识。变智能问题为数据问题。
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