什么是机器学习、人工智能 ？

也许你已经听说过机器学习，或者正在进行“机器学习”和“人工智能”。但你真的知道它们是什么吗？

现在，“机器学习、人工智能”的主题很流行，关于它们的说法很多，但是将科学与科幻小说区分开来并不总是那么容易......

机器学习本质上是数据化标签。

与流行的看法相反，机器学习不是一个神奇的潘多拉盒子，也不是获得300亿风险投资的理由。机器学习基本上是一个物品标签，它描述了某些东西并告诉你应该与之对应的标签。这听起来比你在黑客新闻中看到的要无趣得多。但是，如果从一开始它被称为事物的标签，你是否有兴趣阅读它？答案可能是不会。一些所谓的营销手段和吸引人的短语可以帮助这项技术得到它应得的关注。

笼统的说，机器学习算法利用统计数据从大量数据中找到数据的模式。这里的数据可以有很多形式，如数值、文字、图像，甚至你点一次鼠标也算，反正就是你周围的一切一切。只要它能被数据化，被贴上标签，那它就能用到机器学习算法中。虽然它不是你想象的那种科幻小说一样炫酷，但是它非常有用。

那人工智能呢？虽然学术界仍在讨论有关什么是人工智能的细节，业界正在使用该术语来指代特定类型的机器学习。事实上，大多数时候人们互换使用这些术语，因此，人工智能的本质也是关于标记事物的。你有没有想到机器人？像科幻小说一样有自己的思想？但今天的人工智能不是那样的。这让你很失望？但其实你应该高兴的是，真实的人工智能可能会更有用。

比如这张图，你看到了什么？

一只猫啊，很简单，对吗？现在告诉我你的大脑用这些像素做了什么来得到答案。

你只是用你的感官吸收了很多复杂的数据，就好像通过魔法一样，提取了一个标签：'cat'。这对你来说很容易！但是，你如何要求计算机执行相同的任务，将照片分类（或标记）为cat / no-cat？

机器学习是一种新的编程形式，是一种将您的愿望传达给计算机的新方式。

在传统的编程形式中，程序员会深入思考像素和标签，最后手工建立模型。模型是计算机用于将数据转换为标签的配方。它只是一台机器用来将输入成分转换为输出产品的代码，它可以由程序员手工构建，也可以通过算法自动从数据中学习。

但想想你的大脑究竟对这些像素做了什么？你能表达一下吗？你的大脑确实具有非常进化的优势，但今天它只是有效的解决了问题，可你却不知道它是如何做到的。这是一个特别难以获得的“模型”。

用示例解释，而不是说明。

如果你可以对电脑说：“看，这里有很多猫的例子，这里有许多不是猫的例子，你可以去解读它”，这不是更好吗？这是机器学习的本质。这是一种完全不同的编程方式。

现在，你可以使用示例进行编程，而不是一步一步地向你提供具体说明，机器学习算法将在你的数据中找到模式，将它们转换为你不知道如何描述的指令。不再需要手工制作“指令菜单”！

人工智能允许你“不表达具体指令”。

我们喜欢电脑为我们做的事情。但是，在设计指令本身时我们如何给他们指示是非常困难的。人工智能和机器学习的目的是使不可言说的原理直接自动化。关于使用示例而不是说明向计算机解释。这揭示了过去计算机无法帮助我们的大量任务，因为我们无法表达指示。现在所有这些任务都是可能的 —— 机器学习代表了人类进步的一个根本性飞跃。这是未来，未来就在这里！

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本文由Stratifyd整理，原文来源于Java丶python攻城（简书）

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