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来源：《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》 作者：佩德罗·多明戈斯 物联网智库：整理发布 转载请注明来源和出处
你也许不知道，但机器学习就在你身边。当你把查询信息输入搜索引擎时，它确定该向你显示哪些搜索结果（包括显示哪些广告）。当你打开邮箱时，大部分垃圾邮件你无法看到，因为计算机已经把这些垃圾邮件过滤了。登录亚马逊网站购买一本书，或登录网飞（Net?ix ）公司网站观看视频，机器学习系统会推荐一些你可能喜欢的产品。脸书（Facebook ）利用机器学习决定该向你展示哪些更新，推特（Twitter ）也同样会决定显示哪些文章。你使用计算机的任何时候，都有可能涉及机器学习。
传统上认为，让计算机完成某件事情的唯一方法（从把两个数相加到驾驶飞机），就是非常详细地记录某个算法并解释其如何运行。但机器学习算法就不一样：通过从数据中推断，它们自己会弄明白做事方法。掌握的数据越多，它们的工作就越顺利。现在我们不用给计算机编程，它们自己给自己编程。 机器学习不仅存在于网络空间，它还存在于你每天的生活中：从你醒来到入睡，每时每刻无所不在。 早上7 点你的收音机闹钟响起，播放的是你之前从未听过的歌曲，但你的确很喜欢这首歌。Pandora 电台（可免费根据你的喜好播放歌曲）的优势在于，根据你听的音乐，电台掌握了你的品位，就像你自己的radio jock 账号一样。这些歌曲本身可能借助机器学习来播放。接下来你吃早餐，阅读早报。早报在几个小时前印好，利用学习算法，印刷过程经过仔细调整，以免报纸出现折痕。你房间的温度刚刚好，电费明显少了很多，因为你安装了Nest 智能温控器。 你开车去上班，车持续调整燃油喷射和排气再循环，以达到最佳的油耗。你利用一个交通预报系统（Inrix ）来缩短高峰时段上下班的时间，这当然能减缓你的压力。 上班时，机器学习帮你克服信息超载。你利用数据立方体来汇总大量数据，从每个角度观察该立方体，获取最有用的信息。你要决定是采用布局方案A，还是采用布局方案B，以便为网站带来更多的业务。网络学习系统会尝试两种布局方案，并给予反馈。你得对潜在供应商的网站进行调查，但网站的语言是外语。没关系，谷歌会自动为你翻译。E–mail 会自动分类并归入相应的文件夹，只把最重要的信息留在邮箱里，非常方便。文字处理软件帮你查找语法和拼写错误。你为即将到来的行程查找到一个航班，但决定推迟购买机票，因为必应旅行（Bing Travel ）预测票价很快会下降。也许你没有意识到以上这些，要不是机器学习帮助你，你可能要马不停蹄地亲自做很多事情。 你在休息时间查看自己的共同基金，大部分基金利用学习算法来选股，其中的某些基金完全由学习系统运作。午餐时间到了，你走在大街上，想找个吃饭的地方，这时候用手机上的Yelp 点评应用程序来帮助你。你的手机充满了学习算法，它们努力工作，改正拼写错误、理解口头指令、减少传输误差、识别条形码，还有其他很多事情。手机甚至可以预测你接下来会做什么，然后依此给出建议。例如，当你吃完午餐后，它会小心翼翼地提示你，下午和外地来访者的会面要推迟，因为她的航班延误了。 下班时夜幕已降临，你走向自己的车，机器学习会保证你的安全，监测停车场监控摄像头的录像，如果探测到可疑人的行动，它会提示不在场的安保人员。 在回家路上，你在超市门口停车，走向超市货物通道，通道借助学习算法进行布置：该摆放哪些货物，通道末尾该展示哪些产品，洋葱番茄辣酱是否该放在调味酱区域，或是放在墨西哥玉米片旁边。你用信用卡付款。学习算法会向你发送信用卡支付提示，并在得到你的确认后完成支付。另外一个算法持续寻找可疑交易，如果它觉得你的卡号被盗，则会提示你。还有一种算法尝试评估你对这张卡的满意度，如果你是理想的客户但对服务不太满意，银行会在你决定换卡之前，为你提供更贴心的服务。 你回到家，走到信箱旁，发现有朋友的一封来信，这是通过能阅读手写地址的学习算法派送的。当然也会有垃圾来信，由另外的学习算法进行选择。你停留了一会儿，呼吸夜晚清新凉爽的空气。 你所在城市的犯罪率明显下降了，因为警察开始使用统计算法来预测哪里的犯罪率最高，并在那里集中巡警力量。你和家人共享晚餐。市长出现在新闻里，你为他投票，因为选举那天，学习算法确定你为“关键未投票选民”之后，他亲自给你打了电话。 吃完晚餐，你观看球赛，两支球队都借助统计学习来挑选队员。你也可能和孩子们在Xbox 上玩游戏，Kinecta学习算法确定你在哪里、在做什么。你在睡前吃药，医生通过学习算法的辅助来设定和检测吃药的最佳时间。医生也可能利用机器学习来帮你诊断疾病，例如，分析X 射线结果并弄明白一系列非正常症状。 机器学习参与了你人生的每个阶段。如果你为了参加SAT 大学入学考试（美国学术能力评估测试）而在网上学习，某学习算法会给你的练习短文打分。如果你申请商学院，且最近要参加GMAT （经企管理研究生入学考试），其中的一个文章打分工具就是一个学习系统。 可能当你求职时，某学习算法会从虚拟文件中挑选出你的简历，并告诉未来的雇主：这位是很不错的人选，看看吧。最近公司给你加薪可能还多亏另外的学习算法。如果想买套房子，Zillow.com 网站会估算你看中的每套房的价值，接着房子就有了着落。之后申请住房贷款，某学习算法会研究你的申请，并建议是否可以通过申请。最重要的是，如果你使用在线约会服务，机器学习甚至可能帮你找到人生挚爱。 社会在不断变化，学习算法也是如此。机器学习正在重塑科学、技术、商业、政治以及战争。卫星、DNA （脱氧核糖核酸）测序仪以及粒子加速器以前所未有的精细程度探索自然，同时，学习算法将庞大的数据转变成新的科学知识。 企业从未像现在这样了解自己的用户。在美国大选中，拥有最佳选举模型的候选人奥巴马最终战胜了对手罗姆尼，获得了竞选胜利。无人驾驶汽车、轮船、飞机分别在陆地、海面、空中进行生产前测试。没有人把你的喜好编入亚马逊的推荐系统，学习算法通过汇总你过去的购买经历就能确定你的喜好。谷歌的无人驾驶汽车通过自学，懂得如何在公路上平稳行驶，没有哪个工程师会编写算法，一步一步指导它该怎么走、如何从A 地到达B 地——这也没必要，因为配有学习算法的汽车能通过观察司机的操作来掌握开车技能。 机器学习是“太阳底下的新鲜事”：一种能够构建自我的技术。从远古祖先学会打磨石头开始，人类就一直在设计工具，无论这些工具是手工完成的，还是大批量生产的。 学习算法本身也属于工具，可以用它们来设计其他工具。“计算机毫无用处，”毕加索说，“它们只能给你提供答案。”计算机并没有创造性，它们只能做你让它们做的事。如果你告诉它们要做的事涉及创造力，那么就要用到机器学习。学习算法就像技艺精湛的工匠，它生产的每个产品都不一样，而且专门根据顾客的需要精细定制。但是不像把石头变成砖、把金子变成珠宝，学习算法是把数据变成算法。它们掌握的数据越多，算法也就越精准。 现代人希望让世界来适应自己，而不是改变自己来适应世界。机器学习是100 万年传奇中最新的篇章：有了它，不费吹灰之力，世界就能感知你想要的东西，并依此做出改变。就像身处魔法林，在你通过时，周围的环境（今天虚拟，明天现实）会进行自我重组。你在树木和灌木中选出的路线会变成一条路，迷路的地方还会出现指路标志。 |
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