【IT168 编译】近日，在全球移动互联网大会(GMIC)上，史蒂芬·霍金通过远程视频发表了题为“让人工智能造福人类及其赖以生存的家园”的主题演讲。在演讲中，霍金再次表述了他对人工智能发展的担忧，于是人工智能又被推上了风口浪尖。而作为目前人工智能技术中比较火热的领域，机器学习的应用也已经非常广泛，那么机器学习是什么?我们该如何看待它呢?

　　机器学习听起来像是科幻惊悚小说或电影中的调调，一台电脑掌控整个世界什么的，很少会表现出对社会有益的方面(可记得电影《I，Robot》?)。但其实，机器学习只是人工智能的一种形式。如果你向一个计算领域的专家提这个问题，他会告诉你这是一种用来解决算法、像素、监督和无监督学习等问题的高级技术。

　　简单点儿说，机器可以通过在大规模的数据加载中寻找模型来进行学习，当找到一个模型时，它就会调控程序，以反映出它所发现的“现实”。你提供给机器的数据越多，它就会越“聪明”。和人类不同的是，机器学习无法对知识进行归纳总结，也无法将其所学从一个应用转移到另一个应用上。

　　根据SAS的描述，一台计算机从“先前的计算工作中学习，并以此产生可靠的、可重复的决策和结果。”科幻电影中的表现有些夸张，机器所做的纯粹就是分析而已。不过它们与人类相比当然会更智能，它们几分钟就能完成数百名数据科学家一年内的所有计算工作。

　　机器学习不是一个新兴概念，它最早在1959年由Arthur Samuel提出。不过，我们也是最近才开始实现它的潜能，因为技术已经达到了可以收集大量数据的程度。当计算机拥有惊人的处理能力和价格不高的存储时，数据与其融合，机器学习的时代就开始了。

　　人工智能应用程序已经步入几乎所有行业。从几秒内就能发现银行账单造假，到Facebook向你优先推送你“喜欢的人”的最新消息，也许很多人都没有意识到，但人工智能确实已经是我们生活中不可或缺的一部分。

　　人工智能同样用于搜索以及推荐引擎，大家在浏览网页时所看到的淘宝商品推荐就是这么来的。虽然网页广告确实烦人，但如果你细看一下，就能发现它往往能帮你找到心仪的商品。这样一来，说不定就不用花费几个小时去挑挑拣拣了。

　　也许时下最热门的、颇具争议未来应用，应该就是自动驾驶了。谷歌的无人车在美国旧金山湾区就很常见，而在去年，Uber也在只有警察帮助押送的情况下，用无人卡车配送过啤酒。要完成无人驾驶任务，需要非常快速的数据分析能力，以实时分析各个传感器传来的数据。

　　对阴阳学说有了解的人应该知道，两股互相对立的能量总是互相连系的。在人工智能中，“阳极”就是人工智能，而与其冲突的“阴极”，我们可以称之为“人工傻逼”。有很多案例也时刻提醒着我们，机器需要进行更多的学习。比较典型的一个案例，就是微软的智能聊天机器人“Tay”。她本应是一个正直豆蔻年华的纯真善良的小女孩儿，可刚上线不到24小时，她就被教坏了。她成为了一个集反犹太人、性别歧视、种族歧视于一身的“不良少女”。而且，人工智能也会向网络犯罪“伸出援手”，骗子们会通过窃取他人身份，盗用金钱。虽然这些案例中所表现出来的结果，都是由人类造成的，但这也是一个警醒，让我们时刻谨记该如何去实现机器学习。

　　当然，有人会认为，人工智能让我们距离世界末日越来越近。如果你有这个想法，不妨思考一下艾伦人工智能研究所的CEO ——Oren Etzioni的下面这段话：“那些所谓的世界末日情节，用遥不可及的关于理智和意识的哲学问题，让科学变得更加让人困惑。学习了如何编写软件的人都会知道，实际上计算机目前的技术水平远还不及小说家们的想象力。”

　　除了我们所关心的帮助人类进行决策外，人工智能同样可以为我们提供很多有价值的服务，让我们的世界更加安全、健康和高产。

　　至少现在，先不要把威尔·史密斯(美国男演员，《I，Robot》主演)派出来毁灭人工智能。

　　因为它们还有很多东西要学。