機器學習已是現(xiàn)在進行式，當其發(fā)展成人工智能AI，終究會對我們造成影響，但機器到底能學會什么？
國產(chǎn)分揀機器人排行榜機器能學會什么？
快遞智能分揀機器人的市場細分全自動分揀機器人的原理圖機器人行動笨拙，除了制造業(yè)的專用機器手臂，機器人的動作遠不如人類靈敏，是因為機械操演不夠靈活。但機器學習（MachineLearning，ML）則是另一個領(lǐng)域，是人工智能AI的核心技術(shù)，不需要機械的操演，但能學習人類相當多的技術(shù)，甚至替代人類的工作。
分揀機器人撿垃圾一旦機器人的機械操演技術(shù)進一步進展，也就會學到一些人類日常生活的動作，當然這也要用機器學習產(chǎn)生的AI做為腦子。所以機器學習ML，恐怕不是一個機器人坐在書堆上，一本本的讀。
上個月《科學》雜志有一篇報導，探討機器學習的特性與功能，有些領(lǐng)域機器可以學的非常好，這領(lǐng)域的工作遲早會被機器替代，但有的領(lǐng)域機器卻學不了，在這些領(lǐng)域人類仍然主導。
目前的機器學習主要是用計算機仿真的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模仿我們思考的方式，然后用大量的數(shù)據(jù)來訓練，增進智慧，訓練結(jié)束之后，就成為一個AI軟件。當然這句話的解釋過于簡單，實際上用計算機軟件模仿我們腦神經(jīng)的運作，適用性仍有爭議，這只是目前的技術(shù)。
機器雖然不同于人類，但學習的情形有類似的地方，比如從病歷診斷哪一種疾病發(fā)生的機率，從貸款申請預測未來償還的機率，這些都是醫(yī)師與理財專家天天做的事，但機器可能比人做的更快更好，因為因果關(guān)系、也就是輸入與輸出的連結(jié)，定義清楚，適合機器的學習運算。
另一個有意思的是，機器是不講理的，學習得到結(jié)果，卻說不出演繹的道理，醫(yī)師能從病歷耐心的解釋診斷的結(jié)果，但機器的解說顯然不如醫(yī)師。這正說明了計算機仿真與人的思維運作不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入到輸出可能有很多層次，每一層次運算出多項結(jié)果傳遞給下一層，這些中間結(jié)果并不做他用，所以我們看到最終結(jié)果，卻看不到中間過程。
機器學習的算術(shù)法，都是用統(tǒng)計與或然率求得答案，學的再好，一旦用到AI解決問題，都沒有100%的肯定答案，也就是仍然有出錯的機會，如同最好的人類專家一樣，我們用AI解決問題，要把容忍出錯放在心上。
綜合機器學習的特性，需要大量數(shù)據(jù)，定義嚴謹?shù)妮斎肱c輸出連結(jié)，使用統(tǒng)計與或然率，不能發(fā)展出單一的最佳答案，不能做清晰解釋。機器「受困」于計算機仿真的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，缺乏人類的適應性，不能突然改變。
所以底線是，許多工作難以自動化，至少要比傳說的來得慢。但仍不能掉以輕心，機器學習發(fā)展成AI，終究會對我們造成影響，在不同的領(lǐng)域，以不同的程度替代我們的工作。值得注意的是，機器學習也不斷的在“學習”，學習能力一天天提升。
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