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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的事情，这最终将带来一场智能革命。

让一台机器和一个人坐在幕后，让一个裁判同时与幕后的人和机器进行交流，如果这个裁判无法判断自己交流的对象是人还是机器，这就说明这台机器有了和人同等的智能。这种方法被后人称为图灵测试。

机器智能最重要的是能够解决人脑所能解决的问题，而不在于是否需要采用和人一样的方法。

到了20世纪70年代，人类开始尝试机器智能的另一条发展道路，即采用数据驱动和超级计算的方法。

</数据驱动的方法从20世纪70年代开始起步，在八九十年代得到缓慢但稳步的发展。进入21世纪后，由于互联网的出现，使得可用的数据量剧增，数据驱动方法的优势越来越明显，最终完成了从量变到质变的飞跃。如今很多需要类似人类智能才能做到的事情，计算机已经可以胜任了，这得益于数据量的增加。

全世界各个领域数据不断的向外扩展，渐渐形成了另外一个特点，那就是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。

大数据是一种思维方式的转变。在有大数据之前，计算机并不擅长解决需要人类智能来解决的问题，但是今天这些问题换个思路就可以解决了，其核心就是变智能问题为数据问题。当数据量足够大以后，很多智能问题就可以转化为数据处理的问题了。

我们对大数据的认识不应该只停留在统计、改进产品和销售，或者提供决策的支持上，而应该看到它（和摩尔定律、数学模型一起）导致了机器智能的产生。

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