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浅谈什么是机器学习

狗熊会 • 4 年前 • 423 次点击  
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我说浅谈,就是免得有深度的专家,来批评指正。

严格来说,机器学习有夸张倾向。如果机器学会了什么,就目前的情况,实质上都是人指挥干的。这个指挥,不像将军指挥士兵去打仗,具体怎么拼命,全是士兵自己的事。也不像是老板指挥学生,指手画脚一通,学生就会自己动手。人指挥机器,是每个指令,每一步都是人的主意。为什么波音公司的737MAX的指挥系统会出问题,就是人指挥得不够周全。

学习应该有思考的过程。我们在计算器上按个1加1,就会出现2为结果。貌似机器学会计算了。其实,这跟人打算盘没有区别,我们拨动两个算珠,得到二。从来没有谁说算盘学习了什么。算盘与计算器之间的差别在于,用算盘的时候,每次都需要人去操作,没有办法储存操作过程。相比之下,计算器可以把故定的过程记录下来,只要人指挥一次,以后就会重复了。从这个意义上,机器有了记忆,学会了干一件事。

记忆是学习的关键步骤,但是单纯的记忆不算真正的学习。如果谁背下一首唐诗,但是一点意思都不懂,只能说TA记住了,不能说TA学会了一首唐诗。再比如,谁唱一首歌,我们录下来了,每次放的时候,机器都能放出一样的声音。我们会说是把声音录下来了,而不会想到是机器学会了唱歌。

因为机器的重复能力,记忆容量,耐力,和速度,很多地方机器比人厉害。其实,如果机器有什么“智力”的话,是极端原始的,没有思考的,只是死板地按照人的指令一点一点地重复实现。如果以人为对照,机器傻得很,没有半点歪肠子。既然是这样,为什么会有机器学习,为什么人会怕机器?因为,一旦人教会了机器一件事,机器永远就会了。但是人学会了一件事,可能会忘掉或犯错。幼儿园的老师肯定知道,教1加1的时候,小儿童一会儿说2,一会儿说1。更要命的是,只要有电,机器是累不死的。

因为机器的严格重复能力和耐力,所以被人用来弥补人的缺陷。再加上,能设计机器,指挥机器的人,都是人精。我们看见的机器智力,机器学习,全是那些人精通过机器实现的,TA们的智力。就像汽车一样,确实跑的比人快。但是如果没有人掌控,汽车很快就废了。这是为什么华为、阿里花大钱雇工程师,图的就是TA们的大脑。

另外值得一提的是,机器不认好人坏人或者什么动机,谁都可以指挥。如果被坏人指挥,或者被好人指挥失误,机器造成的损失比人严重。这是人怕机器的一个重要原因。哪天空中布满了可以监视,甚至害人的飞行器,那就天无宁日。这些破事都是人想出来的,机器只是干。


总之,所谓机器学习,是在人的指使下,吸收信息。在人的指令下,按步就班的,利用信息,反馈结果或执行任务。从表面上甚至效果上看,貌似是学习,其实是执行人设计的指令。


作者:张和平博士

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  • 耶鲁大学Susan Dwight Bliss生物统计学教授,统计与数据科学教授,儿童研究中心教授。他创建并主持耶鲁大学科学与统计协作中心。同时他也是香港大学荣誉教授,国家千人计划学者和长江讲座教授,泛华统计协会候任主席。他于1982年获得江西师范大学数学学士学位,1991年获得斯坦福大学统计学博士学位并兼修计算机科学。

  • 他是期刊Statistics and Its Interface的创始主编。他目前担任美国统计协会杂志(JASA)遗传流行病学和生殖与不育专题研究的编委。

  • 张教授曾入选哈佛大学公共卫生学院2008年度Myrto Lefkopoulou杰出学者并作2011年IMS Medallion报告,2011年Royan国际生殖健康研究奖的获得者,2013年获得美国生殖医学学会颁发的科学论文奖,2014年March of Dimes 早产最佳研究奖,2017年美国妇产科杂志优秀论文奖。

  • 研究兴趣包括非参数方法,纵向数据,统计遗传学和生物信息学,临床试验,流行病学数据统计建模,脑成像分析,统计计算和行为科学的统计方法。他是Springer出版的“递归分区及其应用(Recursive Partitioning and Its Applications)”一书的作者,并在高影响力的统计、遗传、流行病学和精神病学期刊上发表了280多篇学术论文,其中包括Annals of Statistics, Annals of Applied Statistics, Biometrika, JASA, JRSSB, American Journal of Human Genetics, American Journal of Psychiatry, PNAS, Science, JAMA, 以及 the New England Journal of Medicine。





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