2、机器学习：原理、应用与伦理挑战

机器学习：原理、应用与伦理挑战

1. 揭开机器学习的神秘面纱

在科幻故事里，人工智能的发明往往会引发机器与人类之间的末日之战。故事通常始于当下的现实：计算机被教会玩井字棋等简单游戏，以及自动化日常任务。随着情节发展，机器开始掌控交通信号灯、通信系统，甚至军事无人机和导弹。一旦计算机变得有感知能力并学会自我学习，机器的进化就会出现不祥的转折，人类程序员变得多余，人类最终被“删除”。

庆幸的是，就目前而言，机器仍然需要用户输入指令。尽管大众媒体的描绘可能会影响我们对机器学习的印象，但如今的算法几乎没有自我意识的危险。当今机器学习的目标并非创造人造大脑，而是帮助我们理解和处理世界上迅速积累的数据。

抛开这些常见的误解，我们将深入了解机器学习的起源、应用、伦理和陷阱，明白计算机如何将数据转化为知识和行动，以及如何为数据匹配合适的机器学习算法。机器学习领域提供了一系列将数据转化为可操作知识的算法，让我们一起探索如何轻松使用R语言将机器学习应用于现实世界的问题。

2. 机器学习的起源

从出生那一刻起，我们就被数据所包围。我们身体的传感器，如眼睛、耳朵、鼻子、舌头和神经，不断接收原始数据，大脑将其转化为视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉。借助语言，我们可以与他人分享这些体验。

自书面语言出现以来，人类就开始记录自己的观察。猎人监测兽群的移动，早期天文学家记录行星和恒星的位置，城市记录税收、出生和死亡信息。如今，这些观察以及更多的数据越来越多地被自动化，并系统地记录在不断增长的计算机数据库中。

电子传感器的发明进一步推动了记录数据的数量和丰富度的爆炸式增长。相机、麦克风、化学鼻、电子舌和压力传感器等专业传感器模仿人类的