我们知道,机器学习近些年来有非常多的应用,例如无人驾驶汽车、棋类游戏、垃圾邮件检测、金融分析、语音识别、图像识别、自然语言处理、产品推荐等,那么机器学习和他们到底是什么关系呢?

说到这,很多人会搬出“领域、技术、学科、专业、方法”等名词,来生搬硬套,这个是技术,那个是领域,这个是专业,那个是方法,结果是越解释越糊涂。其实我们仔细想一想,机器学习是什么?是不是一个技术,是;是不是一个领域,也是;是不是一门学科,也是;是不是一门专业,也是;是不是一种方法,一样是。同样,语音识别是不是一个技术,是;是不是一个领域,也是;是不是一个学科,是。

因为这些名词交叉太厉害,在不同场景下各有说法,从不同角度说都是,当然分不清楚。

还是从日常生活的角度出发来理解。我们日常生活中会有很多事情;而做这些事情会有一些步骤;而每个步骤又都需要用到工具。即:

事情——步骤——工具

例如我们要喝啤酒是一个事,其中有一个步骤是开瓶盖,而开瓶盖需要用到开瓶工具。

我把“机器学习”比作“瑞士军刀”,是一个“工具”。在日常的生活事情和各种步骤中,有很多地方需要用到这个“工具”,例如开瓶盖,剪指甲、削水果、拧螺丝。

以开瓶盖为例,那开瓶盖的目的是什么?有可能是开酱油瓶,要炒菜;有可能是开啤酒,要畅饮;有可能是开火腿肉罐头,要美食一顿。

那么“炒菜、畅饮、美食”就是我们生活中的事,就像“自动驾驶、网站购物、聊天、翻译、下围棋”等生活应用一样。而在这些生活应用中,有一个步骤很重要,像“炒菜、畅饮、美食”这几个生活应用中就有一个“开瓶盖”的步骤很重要,而像“自动驾驶”中有一个“图像识别”步骤很重要,“聊天、翻译”中有一个“语音识别”步骤很重要。

“喝啤酒、自动驾驶、聊天”是我们生活中的最终目标。“开瓶盖”、“图像识别”、“语音识别”不是我们的目标,它们只是实现我们目标的手段或步骤。即我们最终需要的是喝啤酒,不是开瓶盖,开瓶盖只是喝啤酒的一个步骤或手段。

要搞定这些重要步骤,有很多“工具”可以用,例如可以用手指抠开瓶盖,可以用牙咬开瓶盖,可以用重物砸开瓶盖,当然还可以用机器学习这个“瑞士军刀”起开瓶盖。

为什么是“瑞士军刀”,因为机器学习可以作为很多生活应用下的工具,不仅仅是一个工具,而且是一个多用途的工具,更是一个非常好用的工具。

有了上面的解释,我们就好理解了。“自动驾驶、聊天、翻译、购物、买房、贷款”这些都是“生活应用中的事”,是我们的最终目标。“语音识别、图像识别、自然语言处理、产品推荐”这些是生活应用中的“关键步骤”或手段,而机器学习则是实现这些关键步骤的“好用工具”。

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