本文摘要：
归功于谷歌（Google）、亚马逊（Amazon）和Facebook这些公司，人工智能（artificialintelligence）和机器学习（machinelearning）这两个术语早已显得比以往任何时候都要广为人知。归功于谷歌（Google）、亚马逊（Amazon）和Facebook这些公司，人工智能（artificialintelligence）和机器学习（machinelearning）这两个术语早已显得比以往任何时候都要广为人知。很多媒体常常是把这两个词混合在一起，并把它们当作各种智能设备背后的驱动力量，比如更聪明的家电以及代替人力的机器人。可是，尽管人工智能与机器学习关联很深，但它俩并不几乎是一其实。人工智能是计算机科学的一个分支，目的在于建构出有需要作出智能不道德的机器。
另一方面，斯坦福大学给机器学习下的定义是：让计算机在没经过具体编程时也能作出行动的科学。至于两者的关系，用一句话总结就是：建构智能机器必不可少人工智能研究人员，但要让它们确实享有智能我们还必须机器学习专家。
目前，还包括谷歌和英伟达（Nvidia）在内的科技巨头都在希望研发机器学习技术。他们投放大量的人力物力，想研发出能让计算机像人类一样展开高效自学的技术。
因为在很多人显然，建构出能像人类一样“思维”的机器，将熄灭一场新的科技革命。在过去十年中，机器学习为我们带给了自动驾驶汽车、简单的语音辨识、高效的网络搜寻，并大幅度提高了人类对于自身基因组的理解。
不过，机器学习是如何运作的呢？让我们荐一个非常简单的例子，当你在用于谷歌搜寻时打错了字，它不会插入提醒：“你搜寻的是不是XXXX？”这就是谷歌一种机器学习算法构建的效果；该系统可以检测出有你在已完成一次特定搜寻几秒后所做到的二次搜寻。例如，假设你在用于谷歌搜寻“可谓”，但不小心打伤了“造酒”。在搜寻之后，你有可能意识到了自己的拼写错误，并在几秒后新的开始搜寻“可谓”。
谷歌的算法需要辨识出有你在短时间内展开的两次搜寻，并记录下来，以后为犯有类似于拼写错误的用户获取建议。其结果是，谷歌“学会了”为你缺失这个错误。
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