什么是机器学习 什么是机器学习？

错过了炒房，错过了炒股，又不敢炒币，你还不好好学学机器学习么？

今天，机器学习已然是我们世界许多未来技术进步的核心。看看你的周围，你会发现各种机器学习的例子，比如特斯拉的自动驾驶汽车、苹果的Siri、阿尔法狗、今日头条等等。我们用简单朴素的语言介绍机器学习，希望每个人都看的懂。

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扩展人类智能

当史蒂夫·乔布斯还是个孩子的时候，他阅读了一项研究：测量不同物种的运动效率。也就是说，研究人员想要找出哪种动物在1公里的旅行中消耗的能量更少。秃鹰是这次分析的赢家，而人类的表现却相当的糟糕大约是排名倒数第三位。但后来有人想到要测试骑自行车的人的运动效率。结果发现，骑自行车的人远超过秃鹰，效率完全居于食物链的顶端。乔布斯意识到，人类与其他动物不同的是，我们能够制造出更好的工具。

多年后，当乔布斯开始使用电脑时，乔布斯引用了他的一句名言:“Computers are like a bicycle for the mind”今天，在苹果成立四十年后，计算机确实极大地扩展了我们的大脑容量。

Computers are like a bicycle for the mind.

—?Steve Jobs

我们可以很简单的将大脑的功能分成两组:

记忆(即存储信息)和智能(即做计算)

在内存方面，计算机极大地扩展了我们的大脑，使我们可以存储无限数量的数据。计算机科学也大大扩展了我们的智力。例如，我们有数学软件，可以让我们快速执行复杂的计算。

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人与计算机编程

传统的计算机科学在扩展人类智能的任务上面临着一个主要的限制:我们首先需要向计算机解释如何执行我们想要完成的任务。

用电脑编程，就像你想把一个任务教给一个人一样。例如，你可以告诉一个朋友，“如果烤箱的计时器停止了，按下这个按钮就可以关掉烤箱。”通过这样做，你已经“编程”了这个人去做你需要的事情。编写计算机来完成这一任务将与编程人员非常相似。代码可以是:

if oven.timer_alarm == on:

button.status = pressed

编写计算机就像向某人解释如何完成一项任务。你只能解释你知道该怎么做的任务。

但是，如果我们想要编程的任务更复杂呢?或者，如果我们需要对一个任务进行编程，但我们甚至不知道这样的任务是如何完成的呢?

让我们想想当我们教一个孩子如何识别不同种类的动物时。你不能开始描述每个动物的特性:“如果动物身上的颜色是xx色号，大小是xx size,鼻子像…那么它就是一个老虎”。你能想象和孩子们一起使用这种教学策略吗?这将是不可能的。相反，我们所做的就是向孩子们展示动物的图片，以及一些特定的技巧，，这样他们就会不知不觉地了解到哪些特征是那些能够识别每一种动物的特征。

需要制定一个程序，向计算机解释如何执行每一项任务，这是传统计算机科学编程所面临的最大限制。它阻止了计算机进一步扩展我们的智能来解决更复杂的任务。为了真正地扩展我们的智力，我们需要计算机来完成我们甚至不知道该怎么做的任务。

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人工智能革命

这就是机器学习来拯救的地方。机器学习是研究如何使计算机学习的领域。换句话说，机器学习算法是一个计算机程序，它教计算机如何编程，这样我们就不必明确地描述如何执行我们想要完成的任务。

例如，为了教电脑识别动物，我们会向电脑展示一堆有标签的图片(例如:这张照片是老虎，图片是猫，等等)，和我们教孩子时一样。机器学习算法将使用这些样本来识别哪些特征是区分一个动物和另一个动物的特征，并且利用这些信息，它将编写自己的程序来执行识别动物的任务。

因此,机器学习的方法让计算机学习如何执行复杂任务的流程无法轻易被人类,甚至我们不知道如何完成的任务(例如“我想要这张照片看起来像毕加索画”)。

毕竟我们不太可能真的画出跟毕加索相似的画，但是机器学习却可以。下面展示的是用机器学习来玩魔方的案例。

机器学习能够帮助人类完成复杂任务方面，比如预测疾病，预测股市进化，自动驾驶汽车，以及无数其他的应用。事实上，任何可以被记录的东西都是可以预测的。