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人工智能、大数据、机器学习、自动驾驶、机器人等热门字眼代表着今天的前沿技术。但是我们并不是计算机专家,这些概念听着高大上,其实也说不清每个名词具体指代的是什么,总之感觉很厉害。
这里不解释它们的定义,只形象地说一下他们的关系。大数据和机器学习是技术,人工智能、自动驾驶、机器人是基于这两个技术做出来的产品。大数据就简单理解成许多数据就可以,那得有多少才算多呢?就是人统计不过来的那种。既然人统计不过来了,那就需要机器学习了。所以机器学习是基础。
机器学习,看字面意思就能明白,就是机器对数据进行统计分析。机器学习最根本的革新在哪呢,为什么说这个技术是变革?
人类学习的一般思路是因果关系,因为A所以B。在不知道原因时,提出假设,然后验证假设,得出结论。比如最早人们认为地是平的,后来有人提出地球是圆的,然后进行环球航行回到原点,证明地球果然是圆的。
机器学习的思路不是这样的。比如让机器识别人脸,只需要给它足够数量的人脸图片就可以了,它不需要知道人类历史和习俗变化,就可以统计到不同性别长头发的比例占多少,然后根据头发判断这张图片上的人物性别,有多大概率是男是女。
也就是说,机器学习不再关心人类过去积累的知识和逻辑,更多的依赖统计分析作出结论,不去关心推导过程是否合理,甚至不关心是否有推导过程。
比如头条的推荐算法,当然会有一些人工的干预,但是电脑对新闻没有好恶的态度,它也不理解看新闻A的人为什么还关心B类新闻,只是统计到很多人看了这两条新闻,于是就把这两条新闻关联起来。
只知其然不知其所以然,这在之前是不被人们认可的,凡事必须讲出个原因来。现在不一样了,机器学习讲不出原因,却已经在某些领域超过人类,比如围棋AlphaGo,比如手写字体的识别,比如财务造假的审核,比如气象预测。机器学习在人类难以精细处理的任务上,用成果证明不用知道原因,也可以解决问题,因此,机器学习是一种新的解决问题的方式,也预示着将来更大的惊喜和改变。