机械进修让主动化成为可能，只要你预备浩揭捉?练ML的┞俘确数据就可以了。
大年夜多半机械进修都属于监督进修，这里用来练习的实例都是有标签的，标签就是关于每个实例的描述或者标注。你起首须要人工把那些关于猫的┞氛片大年夜关于狗的┞氛片平分别出来，或者把垃圾邮件大年夜正常邮件平分别出来。如不雅你缺点地给数据打了标签，最后ML就会不精确，这至关重要。把未打标签的数据放到ML里，这就是无监督进修，在这里ML会发明有效的数据的模型和群组，但它不克不及零丁用来解决很多问题。所以有些ML是半监督式的。
在异常检估中，你可以辨认出不合平常的器械，比如讹诈或者赛博入侵。一个经由过程老式讹诈练习出来的ML会错过那些新式的讹诈。你可以让ML对任何可疑的不合之处做出警告。当局部分已经开端用ML来侦查逃税行动了。
强化进修在1983年的片子《战斗游戏》中就已经有了表现，在片子里，计算机经由过程打通光速中的每一个场景，大年夜而避免了第三次世界大年夜战。这个AI在百万计的掉败与测验测验中摸索，最终获得了巨大年夜的回报。AlphaGo是如许被练习而成的：它曾数百万次地扮演本身的敌手，大年夜而获得超进出类的技能。它使出了前所未见的┞沸数，仁攀类选手甚至可能会把它看做缺点的┞沸数。但后来，这些招数被公认为机灵不凡。ML开端变得比仁攀类围棋选手更富有创造性。
在人们认为AI不是真正智能的时刻，“AI效应”就出现了。人们在潜意识里须要信赖魔力，须要信赖仁攀类在宇宙中的环球无双。每一次机械在某一项智能晃荡中超出了仁攀类时，比如鄙人象棋、辨认图片或者翻译时，人们老是会说：“那只是强力计算才能，那不是智能。”很多app里都有AI存在，然而一旦被广泛应用，它就不再被称作“智能”。如不雅“智能”只是AI没有杀青的技能(也就是独属于大年夜脑的技能)，那字典每一年都要被更新，比如：数学在20世纪50年代之前才被认为是智力晃荡，如今已经不是了。这真是太奇怪了。关于“强力计算才能”，一小我类大年夜脑拥有100万亿个神经元连接，比地球上任何一个计算机所拥有的都多得多。机械进修不克不及做“强力计算”，如不雅让机械进修去测验测验所有连接，那须要花上十亿年的时光。机械进修只会“在被练习的基本长进行猜测”，并且它应用的计算才能比大年夜脑应用的要少。所以，应当是AI来传播鼓吹仁攀类大年夜脑不敷智能，来传播鼓吹仁攀类大年夜脑只是强力计算才能罢了。
在某些情况下，机械进修能猜测仁攀类不克不及猜测的工作。“Deep Patient”是一个由纽约西奈山病院用70万患者数据练习而来的ML，它能用来猜测精力决裂症，而没有任何一小我类明白要若何猜测!只有ML可以做到，仁攀类无法经由过程进修机械进修而做到同样的工作。这就是问题地点：对一项投资、医疗、司法和军事决定来说，你可能想知道AI是若何得出它的结论的，但你无法知道。你无法知道机械进修为什么拒绝了你的贷款，为什么剖断你入狱，为什么把一个工作机会给了别人。ML公不公平?它是否带有种族、性别和其他成见?机械进修计算是可见的，但它们很难做成仁攀类可浏览的总结。机械进修就像个预言者那样讲话：“你们仁攀类不睬解，即使我展示给你们数学你们也不懂，所以崇奉我吧!你测试过了我以往的猜测，它们都是对的!”
机械进修并不是一小我类大年夜脑模仿器，真正的神经元要不合得多。机械进修是通往真正大年夜脑才能的另一条通路。大年夜脑和机械进修都要处理统计数字(概率)来切近亲近复杂函数，它们都邑给出稍微有点误差的结不雅，但这个结不雅是可用的。机械进修和仁攀类大年夜脑会针对同一义务给出不合的结不雅，因为它们以不合的方法处理问题。所有人都知道，大年夜脑轻易忘记工作，并且在解决特定命学问题的时刻也有很多限制，但机械在记忆和数学方面是完美无缺的。然而，那些认为“机械要么给出确切谜底，要么就是机械坏了”的旧设法主意是缺点的、过时了的。仁攀类会犯很多错，你不会听到嗣魅这小我类大年夜脑坏掉落了，而是会听到让这小我类大年夜脑更尽力地进修。所以，ML也不是坏掉落了，它们须要更尽力地进修，在更多不合的数据中进修。基于仁攀类成见练习出来的ML有可能会是种族主义的、性别歧视的、不公平的，总之最糟糕的┞氛样仁攀类大年夜脑。ML不该该只被数据练习，不该该只为了模仿仁攀类的工作、行动和大年夜脑。同样的ML，如不雅在其他星系被练习，就能模仿外星人的大年夜脑，让我们也用外星人的思维来思虑吧。
AI正在变得像仁攀类一样神秘。那些认为计算机无法拥有创造力，不克不及撒谎、掉足或者像仁攀类一样的设法主意，是来自于旧有的基于规矩的AI，这些AI确切是可猜测的，但它们会跟着机械进修的出现而产生改变。AI一旦控制了某些新的才能，就被称作“不敷智能”，如许的时代已经停止了，对AI来说，独一真正重要的差别是：通用AI，或者狭义AI。
版权和常识产权法须要更新。就像仁攀类一样，ML也能创造新的器械。一个ML被展示了现存的A和B两个器械，然后它临盆出了C，一个完全全新的器械。如不雅C和A、B都足够不合，也和世界上任何其他器械不合，那C就可以获得创造或艺术品的专利。那么谁是这个器械的创作者呢?更进一步，那如不雅A和B是有专利或者有版权的材料呢?当C异常不合的时刻，A和B的创作者就不克不及认为C是因为A和B的存在而出生的。我们假设在现有的有版权的绘画、音乐、建筑、设计、化学分子式和窃取的用户数据基本上练习ML不合法，那你若何辨认出一个作品是否应用了ML产生的结不雅，尤其是它并不像毕加索的风格那么轻易辨认?你怎么能知道它有没有效一点机械进修呢?很多人都邑偷偷应用机械进修，并声称那些作品是他们本身的。
和其他科学不合，你无法验证一个ML是否在应用逻辑化的理论。要断定一个ML是否精确，你只能经由过程测试那些弗成见的新的数据结不雅。ML不是一个黑匣子，你可以看到那些它生成和运行的“如不雅……那么……”列表，但平日对一小我类来说，这些数据量太大年夜太复杂了。ML是一门试图重现实际世界之纷乱与仁攀类直觉的实用科学，它不会给削发单的或理论化的解释。这就似乎，你有一个行得通的设法主意，但你不克不及具体解释出本身是怎么得出这个设法主意的。对于大年夜脑来说，这被称为灵感、直觉、潜意识，但对计算机来说，这就是机械进修。如不雅你能获得一小我在大年夜脑里做出决定所需的全部神经旌旗灯号，你就能懂得大年夜脑做出这个决定的┞锋正启事和过程吗?或许能吧，但这很复杂。
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