一个沙袋竟然让谷歌无人驾驶汽车“崩溃”，这就是数据的威力。
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一个沙袋，击败了谷歌无人驾驶汽车
现在，我们先来看两个东西，一个是沙袋（一般来于防汛，防止雨水涌入室内用的），一个是谷歌的无人驾驶汽车。如果你已经想到了什么，那后面的文字不用读了。
是的，这两个看起来毫无关联的两个东西，却是有关系的：一个沙袋，让谷歌的无人驾驶汽车“崩溃”了。
事情是这样的，2016年初，出事的这辆谷歌无人驾驶汽车，在道路上检测到了一个5公斤大小的小沙袋。一般来说，如果是人在开车，那么直接开过去就是了。但谷歌的无人驾驶汽车却没见过这东西，它无法识别出来这是个什么东西，于是它试图绕过去。而这辆车也没有方向盘，车里的乘客也没法控制它直接开过去。所以，最终出了一点事故。
为什么谷歌无人驾驶汽车，会在安全行驶了200多万英里之后，败给了一个5公斤大小的小沙袋呢？这跟谷歌无人驾驶汽车的驾驶模式有关，也跟大数据与人工智能的关系有关。
谷歌的无人驾驶汽车
人工智能，就是模仿人类的思考方式？
现在，让我们先回到人工智能的发展过程上来。
想想对人工智能的理解，是不是觉得像人类一样思考就是人工智能？可能是吧。但实际是，现在的人工智能，其实并没有走这样一条模仿人类思考的方式。今天，几乎所有的科学家都不再坚持，机器人要像人类一样思考才能获得智能。
尽管这样的思维逻辑并不难理解。我们生活中有很多事物，都是从对大自然的模仿开始，比如飞机、雷达。当人工智能产生时，自然而然，我们认为最好的人工智能，就应该像人类那样思考，尤其是专家们那样的思考方式。
飞机，源于对鸟类的模仿
然而，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这个尝试，这首先开始于工业界而非大学。之后，我们终于意识到，人工智能未必需要像人类一样思考，它们的智能程度也可以超越人类。
比如今年最为大家熟知的AlphaGo，它的智能产生方式就是通过数据驱动来实现，通过全部几十万盘人类高手对弈的分析总结，来提高它的围棋智能。
没有大数据，就没有人工智能
大数据专家涂子沛认为，大数据是人工智能的母体，数据是基础，智能只是它的一个延伸。换句话说，大数据是智能的土壤，没有数据就没有智能，所有的智能都是建立在数据的基础之上。
这是人类对于人工智能理解突破以后的新认知。人的思考模式在于逻辑，在于推理，通过因果关系到达知识。但机器获取智能的方式却并非如此。它们是一步到位，通过相关性找到知识。而这种相关性，就是通过大数据来实现。这是迥异于人类的认知方式，是对人类认知方式的挑战。
好了，现在回头来看看，谷歌的无人驾驶汽车为什么会败在一个小沙袋上。如果说，你知道谷歌的无人驾驶汽车项目，其实是它的街景项目的延伸，那么你已经明白很多。
谷歌的街景扫描车，是不是跟无人驾驶汽车很像
换句话说，谷歌的无人驾驶汽车，并非我们想象的那样，完全是实时通过对周围环境的扫描，再进行计算分析然后得到结果。事实上，它很多时候会调用通过街景项目累积起来的数据，事先进行很多的计算与分析。
所以，多数时候，谷歌无人驾驶汽车的行驶路线是事先规划好的，而且对各地的路况、不同交通状况下的车辆行驶模式都有准确的了解。对于谷歌的无人驾驶汽车而言，在它没有到达一个地方之前，它对周围的大致环境已经有了了解。
这也是为何谷歌的无人驾驶汽车，虽然起步比诸如美国通用、丰田等公司晚，但却可以很快超越它们的原因所在。大数据是谷歌无人驾驶汽车的优势所在，大数据思维方式，让它能够迅速超越其它汽车公司。
同样，其它我们广为知晓的智能产品，都是靠大量的数据累积，并训练学习出来，比如IBM的沃森（Watson）、微软的小冰。
此前，沃森仅花了10分钟，便诊断出一名60 多岁女性患有一种罕见的白血病，并提供了个性化诊疗方案。这显然与其每秒可以像人一样理解8千万页信息的能力分不开。IBM除了不断收罗世界上最先进的医疗大数据信息，让沃森学习海量知识，同时，也积极与其它企业机构合作，让它们为沃森提供学习数据。
从沃森的官网上可以看到，包括Engagement Advisor， Explorer，Discovery Advisor，Oncology，Clinical TrialMatching和Knowledge Studio等，都是其数据来源。这里面既包括问答系统的Engagement Advisor，也包括为企业作数据分析的Explorer、与肿瘤医院合作的Oncology等。
至于微软小冰，其训练也是前无古人——微软小冰已经成为全球科技史上最大规模的一次图灵测试：与数千万人进行了超过 200 亿次对话，图像等多感官的对话也已超过 2 亿次。
现在我们清楚了，人工智能的发展，离不开大数据。没有数据，就没有智能，大数据让人工智能知道“如何思考”。
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