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你以为人生都是自己决定,殊不知终极演算法早就替你做选择了

你以为人生都是自己决定,殊不知终极演算法早就替你做选择了

你可能不自觉,但其实机器学习(machine learning)早已融入你我的生活中。当你在搜寻引擎输入一项查询时,机器学习帮你找出有意义的查询结果,还有相关的广告。当你下载电子邮件时,多亏有机器学习的筛选,让你看不到大部分的垃圾邮件。

当你到亚马逊网路商店(Amazon.com)购买书,或在全球最大线上影音服务平台 Netflix(网飞)观看一部影片时,机器学习系统会帮你推荐一些你可能会喜欢的建议。就连脸书(Facebook)也运用机器学习来决定, 帮你筛选所关心的好友资讯; 而推特(Twitter)对于推文(tweets)也是利用类似做法。看来,当你使用电脑时,机器学习早已处处发挥其智慧功能。

传统上,要让电脑执行特定事情的唯一办法,无论从简单的两个数字相加,到繁複的自动驾驶飞机,都是编写演算法,透过演算法详尽解释如何执行每个步骤。机器学习演算法也称为「学习器」(learners),可以自己找出执行方法,藉由从数据资料中进行推论,它们拥有的数据资料越多,运算而得的推论就越精準。如今我们不必编写程式,机器学习演算法已经可以自行学习编写电脑程式了。

这现象不只发生在网路世界,也发生在你的一整天生活中,从你醒来的那一刻到睡着时,机器学习无所不在。你的智慧时钟收音机在早上 7 点响起,正在播放一首你从不曾听过却真心会喜欢的歌曲。

这是美国线上电台潘朵拉(Pandora)所提供的服务,它一直在学习你对音乐的喜好,就像是你自己的个人电台播放员,也许就连歌曲本身也是藉由机器学习的编写所产生的。

起床后,你吃着早餐并读着早报,这份报纸在几个小时前才从印表机印出来,透过学习演算法仔细调整印刷过程,以避免报纸上产生汙痕。由于你安装了 Nest 恆温空调学习控制器(Nest learning thermostat),所以屋内的温度设定得刚刚好,并且大幅节省了电费。

当你开车去上班时,车子会不断调整燃油喷射和废气再循环,以达成行车的最实惠油耗。你还可以使用交通预测系统 Inrix,以缩短在尖峰时段的上下班时间,更可缓解塞车压力。在工作中,机器学习可以帮助你减轻资讯的氾滥和过载。

在计算机环境中,资料方块(data cube)是一种多维度模型。你可以使用资料方块理论,进行巨量资料的归纳概述,随意从每一个角度来观察,都可进行深度资料探勘,解读重要的资讯。

假设你到底要选版型 A 还是 B,才能为你的网站创造更多的业绩?那幺网路学习系统(web-learning system)便会试验 A、B 两者,并提供回馈报告;当你需要浏览一家潜在供应商的网站时,该网站却刚好是一个外国语系的网站,那也没问题,Google(谷歌)能帮你自动翻译这个网页;你的电子邮件系统也会自动进行信件分类到不同收件匣,收件匣里会过滤掉垃圾邮件,只留下重要讯息;你的文书处理器会自动检查你的语法和拼写是否正确。

甚至你规划一段旅程正寻找航班,此时你会运用 Bing 旅游(Bing Travel)快速比价机票价格,并判读哪些航班很快就会调降票价,提醒你暂缓购买机票。在不知不觉中,与没有机器学习的帮助相比,你会越来越依赖机器学习完成更多事情。

在休息时间,你查看自己的股票基金,这些基金大多数是机器学习协助你挑选的股票投资组合,完全透过机器学习系统执行运作。午餐时间,你走在大街上,智慧手机帮你找寻用餐地点,例如:美国知名美食评论社群网站 Yelp 的机器学习系统,可以帮助你找到餐厅。

你的手机塞满机器学习,它们会努力纠正你的拼写错误、理解你的口语指令、减少传输错误、识别条码,还有很多其他生活功能。你的手机甚至可以预先料想到,你下一步打算做什幺,并相对应地为你提供建议。例如:当你用完午餐时,它会主动提醒你,下午会议必须延迟开会,因为有位参与会议的外地访客的航班延误了。

夜幕低垂,你下班时,机器学习会帮助你,让你安全走到停车处,停车场的监控摄影机会提供监测的视讯影像,假如侦测到可疑的活动,就会发出警报提醒保全人员。在你的回家路上,你走进超市里,所走过的通道都是店家透过机器学习演算法进行最佳化摆设,如哪些商品需要库存、哪条通道的底端要陈列设置,或是否将莎莎酱放置在酱料区,还是放置在墨西哥脆饼旁边;而结帐时,你使用信用卡来支付,机器学习演算法会依据信用卡别,为你传送特定的特惠讯息,并且匹配你的信用额度进行消费。

同时另一个机器学习演算法会不断防範可疑的交易,如果它认为你的信用卡号码被盗,便会立即提醒你注意。第三个机器学习演算法则会试着评估你对这张信用卡的满意度,如果你是一位信用良好的客户,但系统评估你似乎并不是很满意,那幺在你换用别张信用卡前,便会主动推荐你一个更适合你的优厚特惠方案。

机器学习的五大思想学派,每一学派都有其主要的演算法,原则上,你可以使用通用的学习器,从任何领域的数据资料中获得知识。符号理论学派的主要演算法是逆向演绎法, 类神经网路学派的主要演算法就是倒传递理论演算法(Back Propagation),演化论学派的主要演算法是遗传程式规划(genetic programming),贝氏定理学派的主要演算法是贝氏的推论,而类比推理学派的主要演算法则是支持向量机(support vector machine)。在实际应用中,这些演算法,对于某些事情可以运作得很好,但对其他事情就不是如此了。

然而我们真正想要的是一个单一的演算法,结合各学派的所有重要特点,也就是 终极演算法(the ultimate master algorithm)。对于某些人来说,或许这是一个遥不可及的梦想,但对于在机器学习领域的大多数我们来说,这真是一个会让我们的眼睛闪烁着光芒,使我们不捨昼夜工作的梦想。

如果这是真实存在,那幺大演算便可以从数据资料中获得在这个世界上过去、现在和未来的所有知识,进而创造大演算无疑将是科学史上最伟大的进步。它会加速全面的机器学习进展,并且用我们几乎无法想像的方式改变世界。基本上,大演算就是一种机器学习统一理论,正如同标準模型(Standard Model)之于粒子物理学(particle physics),或是中心法则(Central Dogma)在分子生物学(molecular biology)的核心重要性。探索大演算是找寻机器学习的统一理论,让我们解读目前为止所知的一切事物变得更有意义,并奠定未来几十年,甚或几个世纪发展的机器学习理论基础。换言之,大演算是我们取得重大进展的途径,可以协助我们解决一些当前所面临的困难问题,全方位发可以展允文允武,从家事照护到治疗癌症都能样样精通的机器人。

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