在互联网大潮中，机器学习是做什么的？

自动驾驶汽车和智能对话机有什么共同点？两者都利用了一种叫做“机器学习”的东西。这就是当我们让系统访问数据，使他们能够识别模式并提高他们的表现，或者“学习”，而无需人工编程。

机器学习经常与人工智能（AI）混淆，虽然它们经常一起工作，但人工智能（AI）只是机器和应用程序模仿人类行为，机器学习却在系统获得更多信息时，更进一步的将类人的行为变得更加智能。这就是为什么一些设备或者软件可以根据你以前说过的话提出建议。

尽管术语“机器学习”是1959年由英国人AI先驱者亚瑟塞缪尔创造的，但直到互联网足够成熟，提供丰富的数据访问时才使机器学习成为可能。计算机系统通过访问足够的数字信息来分析、分类和存储信息，然后做出预测。现在，机器学习让我们与设备交互时就像与人交谈一样，并且监控我们的健康状况，提出个性化的建议，甚至可以改善我们的在线安全。举例来说，Google说它已经使用机器学习来帮助减少Play商店中的安全问题。该公司表示，2017年，使用机器学习技术检测到60.3％的潜在有害应用程序。

更重要的是，一些安全开发人员正在使用这项技术，结合人工智能和游戏理论，找出潜在的漏洞并在网络攻击者利用这些漏洞之前对其进行修补。研究人员正在研究将机器学习和传感器添加到电网中，以检测和分析潜在的网络攻击，使电网本身更有效。但是这些智能技术的进步也可能以另一种方式发展。安全研究人员认为，网络犯罪分子很快将使用相同的技术来寻找新的入口点和攻击手段。所以，虽然很多人认为机器学习将使我们的生活更加便利，通过机器学习完成许多人类以前可以做的甚至不能完成的任务，但了解机器学习的风险也很重要。毕竟，任何一种新技术都是一把双刃剑，就看拿剑的人怎么使用。