1.1.2　人工智能的破题思路

解决人工智能问题亦是如此。人类要解决人工智能问题，其本质是把一个现实中的应用场景问题转换成一个计算机可以处理的数学问题。只要这个场景可以被很好地转换，问题就算是解决了一大半。接下来只要朝着正确的解题思路不断研究下去，机器就会变得越来越智能。

不过要找到这个正确的解题思路也不容易。发明飞机就是很好的例子。过去人类一直想要尝试飞翔，于是观察鸟类飞行的方式，认为飞机的机翼就应该像鸟的翅膀一样拍动。但是不管怎么努力，就是造不出飞机。莱特兄弟发明飞机时，灵感虽然是从模拟鸟类飞行中获得的，但最终的实现方式是基于空气动力学，而不是仿生学。这里的关键是换了一种思考的角度。莱特兄弟琢磨着，飞机机翼有没有可能不靠拍动，而靠滑翔飞行呢？这个想法一旦清晰，接下来就是如何沿着正确的思路，不断地对机翼进行改良。

同样的道理，如今人工智能的实现主要依赖的是数学工具和信息技术，而非医学或其他生物学技术。这不仅是一项重大的技术应用创新，更是人们在认知思维上的突破。

在让计算机具有“智能”这件事上，人们并不是把所有的智力规则逐条整理出来，然后让计算机遵照执行。如果这样做，计算机就永远不会超出人类的认知范围。实际的做法是，让计算机从大量数据中自己“学习”出规律。

之所以能找到这种全新的“解题思路”，是因为人们改变了看待问题的角度，开始思考如何在充满不确定性的环境中解决那些比较确定的问题。而为了解决这些问题，一个极其重要的数学工具——统计学诞生了。