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    他的方向选择对了，所有人都会一步跨上人工智能领域的大舞台，成为行业里的资深专家。他选择错了，大家一起完蛋。

    不过，汤教授是麻省理工毕业的博士，很权威，大家都很相信他。

    面对这么多实验室的同事和学生，汤教授就像上课一样，要说得详细一些。先简单阐述了一下逻辑学到统计学的思路转变。

    图像由无数个点组成，分辨率越高，点数越多；分辨率越低，点数越少。

    把图像扩大1倍，其实就是把点数增加1倍。

    过去的算法，是数学、逻辑学的思路。即有了前一个节点，然后根据数学逻辑，推演到了下一个点，一个点变为两个点，就完成了拓展。把图片中所有的点都处理、扩展一遍，图片的放大就完成了。

    可这是个确切的过程。

    选择的节点得是确定的，才能衍生出第二个点。

    如果第一个节点都是模糊的、不确定的，就算数学公式、逻辑思路再正确，也没用啊，巧妇难为无米之炊。

    新的大数据下的图像处理思路，应用到的是统计学算法。

    比如，有两条路，都可以到达终点，运动员选择哪一条路耗时更短？

    传统的思路，就要通过数学和逻辑学上的计算。

    计算路程长度，运动员的速度，以及运动员的状态、耐力、加速度、减速度、摩擦力所影响的摔倒几率等等。

    拿出一套极复杂的公式出来。

    可是，如果过来的运动员是没有腿的残疾人，或者盲人怎么办？过去的这套公式就都没用了。

    统计学的思路就很简单了。

    两条路，不管是正常人、残疾人，还是自行车、汽车，都无所谓，统计数据就好了。左边这条路测算1万次，右边这条路测算1万次。

    经过测试，左边赢了8次，右边赢了2次，结果就出来了。

    选择左边这条路耗时更短！

    应用在模糊照片的清晰化处理上，就是大数据下的统计学。

    比如一个模糊化的鼻子，原始形象是什么样？

    统计就好了。

    选1万个不同种类的鼻子，然后进行模糊化处理。模糊化处理后的鼻子，哪个跟模糊照片中的鼻子点位重合最高，就是哪个。

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