为什么人工智能会比你厉害？3分钟搞懂“机器学习”

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先做个调研：

好，进入正题。

之前我们讲到了，人工智能会迎来第三次发展热潮，是因为“机器学习”（Machine Learning）。

也就是说，机器会像人类一样，自行分析信息和数据，从而学会图形识别、聊天对话、玩游戏下棋等传统机器做不到的事情。

今天就来讲讲，这个“机器学习”是如何实现的。

先转换下脑子，跟大家做一个在年会上经常会玩儿的游戏：

一个人抽一张卡片，上面写着某样东西的名称，这个人只能通过描述这样东西来给到提示，让大家来猜这是什么。

比如说，提示这样东西是“红色”的，大家可能会想到很多：消防车、苹果、大红花、灯笼、红旗……等等。

如果，下一个提示说是“一种水果”，那么，大家进一步可能会猜想是：苹果、草莓、樱桃……等等。

如果再进一步给到提示，说“身上有一点点的颗粒，底部有绿色的叶子”，那么估计就有很大的概率会猜测是“草莓”了。

我们假设，之前给到的那些提示，都叫做“特征”（feature）。

然后设想，如果让计算机来玩儿这个游戏会如何？也就是开发一款软件，给到“红色”、“一种水果”、“身上有一点点的颗粒”等这些“特征”（提示），让计算机找到和这些特征最匹配的“草莓”。

可以想象，只有“红色”和“一种水果”，信息量还不够多，如果再加上“身上有一点点的颗粒”和“底部有绿色的叶子”的“特征”，那么计算机能匹配到“草莓”的概率就会大幅上升。

这就是计算机根据“特征”，做“推理”的一个过程。“特征”量越大，正确匹配的概率就越高。

我们之前讲过，使用人工智能技术之前的计算机，都是“规则型”的，也就是说，由人类程序员实现给计算机设定好处理的规则，然后，让计算机按照规则来执行。

在这种方式下，我们就需要人为地给计算机输入尽可能多的草莓的“特征”，这样才能提高计算机正确匹配的概率。

但现实中，在实际的对话里面，可能会出现“一点点”这种表述，也可能会出现“一粒粒”这种表述，也可能会出现“密密麻麻”、“小斑点”…之类的表述。这种意思相近但表述上有细微差异的说法有很多很多。

那怎么办呢？只能尽可能多地去收集对“草莓”的描述中可能存在的“特征”，让这个“特征库”尽可能庞大。

比如说，大量地去采访人，让他们描述他们认为的草莓的样子，然后录音录下来，再把里面的词汇转换成文字，存在数据库里。或者，去网上找百科词典，或者大家发在微信朋友圈、微博里面对草莓的描述，存在数据库里……

但这个事情，无边无际，数据会非常庞大，怎么办呢？就有人会想，“收集特征”这个事情，能不能让机器自动去做？

没错！这就是“机器学习”。

机器收集越多“草莓”的“特征”信息，并自动存到“特征库”里后（这就是一个学习的过程），机器能够识别人类给出的“提示”是不是草莓的成功概率就会越高。

那么，机器如何自动收集信息呢？我们之前讲过“爬虫软件”，通过这个软件，就能把网上大量的信息爬取下来，并归类存储。

比如，你发在朋友圈的信息：

今天去采草莓啦，香香的甜甜的，小朋友吃得满嘴都红了呢～～

这样的信息就就会被爬取下来，被机器所“学习”。

事实上，通过这种方式，机器还能学到很多普通人还不知道的信息。

比如说，我们开头问大家知不知道这个世界上还有白色的草莓。你可能不知道，但是，刷微博的人可能知道。

其实，成熟前的草莓，就是绿色和白色的。所以，如果有人见过这个时候的草莓，并拍下来发在微博上，说：

好神奇耶，今天见到了白色的草莓～～

你或许不知道，但机器能够“学习”到。

这，就是人工智能中“机器学习”的原理。

-End -

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