本文作者 Cassie Kozyrkov 由区链财经编译首发
你可能听说过机器学习和人工智能，但你确定你知道它们是什么吗？如果你努力去理解它们，你并不孤单。有很多杂音让人很难分辨什么是科学和科幻小说，那么还是从名字本身开始吧。
机器学习本质上是一种事物标记器。
我是一名统计学家和神经科学家，我们统计学家在挑选最枯燥、最无聊的名字的时候享有盛名。我们喜欢它完全按照罐子上的说法来做。你知道我们会命名机器学习吗？我们可能会把它称为「事物的标签」！
与流行的看法相反，机器学习并不是魔法的神奇盒子，也不是风投资金 300 亿美元的原因。机器学习的核心是一个标签打标工具，它描述一些事情并告诉你应该得到什么标签。这听起来比你在黑客新闻上看到的要少得多。但是，如果我们首先称之为事物标签，那么您是否会很兴奋地阅读这个主题？可能不会，这表明一点市场营销和炫目的光环，可能有助于让这项技术获得应有的关注（尽管不是出于您可能认为的原因）。
它非常有用，却不像听起来的科幻小说。
那么人工智能（AI）呢？虽然学者们对 AI 的细微差别提出了异议，但工业界正在使用这个术语来指代一种特定类型的机器学习。事实上，大多数时候人们只是交替使用它们，我可以忍受这一点。所以 AI也是关于标签的东西。你期待机器人吗？科幻小说中带有脑袋，一个人形的东西？那么，今天的人工智能不是那样的。但是我们是一个能够看到一切人类特征的物种。我们在面包上看到面包，身上有云，如果我在袜子上缝上两个纽扣，我最终可能会与它谈话。那个袜子不是人，AI 也不是——牢记这一点很重要。这是否令人失望？振奋起来！真实的东西更有用。
让我告诉你为什么你应该兴奋。你在照片中看到了什么？
这是什么动物？很简单，是吧？现在告诉我你的大脑用这些像素做了什么来获得答案。
你只是通过你的感官收集了一些非常复杂的数据，就像用魔法一样，你把它标记为'猫'。对你来说这很容易！如果我们想要一台电脑执行相同的任务，将照片分类（标记）为猫/非猫？
机器学习是将愿望传达给机器的新编码方式。
在传统的编程方法中，程序员会认真思考像素和标签，与宇宙沟通，获取灵感，最后手工制作模型。模型只是一个配方的花哨词汇，或者您的计算机必须遵循的一组说明才能将像素转化为标签。
模型是计算机用来将数据转化为标签的配方。它只是机器用于将输入转换为输出的一些代码，可以由程序员手工制作，也可以通过算法从数据中学习。
但想想那些指令会是什么。你实际上在用这些像素做什么？你能表达一下吗？你的大脑有进化的好处，现在它只是起作用，你甚至不知道它是如何的。这个配方很难想出来。
用例子去解释和编码而不是依靠指令。
如果你可以对计算机说：「这里，看看一堆猫的例子，看看一堆非猫的例子，然后自己弄清楚」。这样会更好吗？这是机器学习的本质。这是一个完全不同的编程范例。现在，你不用提供明确的指示，而是使用示例进行编程，机器学习算法可以找到数据中的模式，并将它们转换为你自己无法编写的指令。没有更多的手工配方！
AI 允许你自动化不可描述的事情。
为什么这很刺激？这是为了用我们以前不能用的方式表达我们对计算机的期望。我们喜欢让电脑为我们做东西。但如果说明真的很难想象，我们怎么可能发出指示？如果它们不可言说？
人工智能和机器学习是关于自动化不可描述的。他们是用示例而不是指令来解释自己。这解开了一大类我们以前无法使用计算机来帮助我们的任务，因为我们无法表达说明。现在所有这些任务都成为可能-——机器学习是人类进步的根本飞跃。这是未来，未来就在这里！
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