最后你会发现，数据输的越多，从100万张到1000万张，到1亿张，他认猫的准确性就越来越强。人工智能的世界里面没有什么猫，只有算法，只有逐渐逼近真相，人工智能会下围棋，它只知道一张一张的图形，从这张图形往下一张图形演化，胜率会提升还是下降。

　　人工智能在这个项目上特别像我们的人。我们人是怎么识别这个世界的?有的时候就是见得多了。比如说有人问美国联邦最高法院的法官，说怎么识别色情图片?他说我知道色情的定义，你让我看一眼那张图片，我就知道。

　　没有道理，没有规则，没有条件，见到我就知道。这就是人工智能运行的方法。这里面最重要的就是数据。医疗人工智能就需要大量的医疗数据，自动驾驶的人工智能就需要大量的路况数据。想读懂人的表情吗?人工智能看来没有什么难的。比如说今天在场的人，每个人跟踪你24小时，不断的拍照片，他是高兴还是不高兴，出现一亿个数据，再去读懂人的表情就没有问题。至于怎么懂读的?没有人知道。里面发生了什么，没人能给你解释。

　　这就是人工智能的运行方法。所以，人工智能跟我们不是一样的存在。对于人工智能最重要的一个误解还有一个。就是我们都觉得这还了得，文科生闪开，你们不懂，这是高科技。错了，这轮人工智能之所以爆发是因为降低了门槛。原来做自动驾驶、图形识别，语音识别的是不同的算法，但是因为深度学习算法的存在，算法的底层被打通了。本质上是一种算法，所以大量的人都可以做算法工程师。

　　这个行当的门槛降低了，这带来什么问题，带来人工智能产业的竞争战场不再是算法，而是数据。你要理解了这一点，很多去年发生的现象都可以解释了。比如说李菲菲(音)，她原来是斯坦福大学人工智能实验室的，现在去了谷歌。人工智能是靠数据喂养出来的怪兽，不去贴近最有数据的地方，一个学者将一事无成。

　　2016年大量人工智能领先的公司正在把自己的基础设施，把自己辛苦研发出来的算法向社会公众免费公开，免费用。数据才重要，算法不重要了。你们随便用，只要把数据留在我这就OK了，这是大公司的算盘。当然，还有一点，王煜全(微博)跟我讲，其实大公司公开自己的算法，免费给大家用还有一个算计。因为他们心知肚明，人工智能一定会出现下一代巨头，但是这些巨头是谁他们也不知道，所以只好把自己的家底摊开给大家用，所以我们就放心用，到数据最深入的地方。到行业一线去，谁能搞到最丰富的数据，谁能够定义出这些数据的方法，这就是最重要的。

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