18、算法想象力：人类与机器的协同进化

算法想象力：人类与机器的协同进化

1. 机器学习：算法时代的智慧引擎

在当今科技飞速发展的时代，机器学习正逐渐成为推动各个领域进步的核心力量。它不仅仅是一种技术手段，更是一种全新的思维方式，为我们解决复杂问题提供了强大的工具。

机器学习的发展历程中，有许多令人瞩目的成就。以谷歌的DeepMind为例，它在多个领域展现出了惊人的能力。在被谷歌收购前几周，其机器学习算法就学会了在没有直接监督的情况下，比普通人类更出色地玩29种雅达利游戏。如今，同样的算法已取代了谷歌的“60个手工规则系统”，涵盖图像识别到语音转录等多个方面。2016年3月，DeepMind的AlphaGo以4 - 1击败围棋大师李世石，征服了人类最精妙、最具艺术性的游戏之一。

机器学习能够根据几种基本结构运行，如神经网络、贝叶斯分析或进化适应。许多复杂的机器学习系统会结合多种方法的特点。一旦构建了学习算法，就可以对其进行训练，最好是在大量的数据语料库上进行训练，这些数据能提供许多期望结果或问题的示例。学习算法会根据相对成功的某种信号（例如，测量算法对模糊邮政地址图像上数字的猜测准确率）随着时间进行迭代。给定时间、数据和对问题的精确描述，机器学习算法就能为该问题创建一个可靠的解决方案。

机器学习之所以与众多领域密切相关，是因为问题的“解决方案”实际上本身就是一个算法。正如机器学习研究员佩德罗·多明戈斯所说：“每个算法都有输入和输出：数据进入计算机，算法对其进行处理，然后输出结果。机器学习则将其颠倒过来：输入数据和期望的结果，输出的是将两者联系起来的算法。学习算法（也称为学习者）是生成其他算法的算法。”

这些算法产生的过程、中介和跨越差距的实现，将工程师的问题和解决方案联系在一起。