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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。
