部分前言節選
讓我們從實話實說開始：機器其實不會學習。典型的「learning machine」所做的是找到乙個數學公式，當它應用於一組輸入(稱為「訓練資料」)時，就會產生所需的輸出。這個數學公式還可以為大多數其他輸入(與訓練資料不同)生成正確的輸出，條件是這些輸入來自與訓練資料相同或類似的統計分布。
為什麼這不是學習?因為如果你稍微改變或扭曲一下輸入，輸出就很可能完全錯誤。但動物的學習不是這樣的。如果你學會了通過直視螢幕來玩電子遊戲，那麼如果有人稍微轉動一下螢幕，你仍然可以玩得很好。機器學習演算法，如果它是通過「直視」螢幕來訓練的，除非它也經過了識別旋轉的訓練，否則它將無法在旋轉的螢幕上玩遊戲。
那麼為什麼叫「機器學習」呢?原因是由於市場營銷：美國電腦遊戲和人工智慧領域的先驅阿瑟•塞繆爾(arthur samuel) 於2023年在ibm工作時創造了這個詞。與ibm在2023年試圖推銷「認知計算(cognitive computing)」一詞在競爭中脫穎而出的情況類似，在上世紀60年代，ibm使用了新的「機器學習(machine learning)」一詞來吸引客戶和有才華的員工。
正如你所看到的，就像人工智慧不是智慧型一樣，機器學習也不是學習。然而，機器學習是乙個被普遍認可的術語，通常指的是製造機器的科學和工程，這些機器能夠在沒有明確程式設計的情況下完成各種有用的事情。因此，這個術語中的「學習」這個詞是用來模擬動物的學習，而不是字面上的學習。
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