当前课程知识点：智能时代下的创新创业实践 > 第三章智能时代的创新技术 > 3.3机器是如何学习的？ > 3.310
刚才
我们看到在机器学习里人们应用了
多种的创新思维方式
接下来
我们就来总结一下
在机器学习里用到了哪些创新思维方式
首先机器学习是从历史数据中学习的
这种方法本身就是一种逆向思维的运用
另外
罗森布拉特在发明感知机的时候
是从人的神经元
运行的机制得到的启发
这是典型的类比思维
在人们构建神经网络模型的时候
是把多个感知机模型组合在了一起
并且借鉴了人大脑皮层的生理模式
这是类比思维与组合思维的综合运用
其实
机器学习里无处不在
闪烁着创新思维的火花
关于机器学习的最后一点内容
我们谈一下它的局限
首先
机器学习是基于图灵机构建的一套方法
因此
图灵机的限制也就是它最大的限制
大家还记得图灵机的限制吗
我们上一讲谈到图灵机的限制
就是只能解决可以被数学建模的问题
如果不能被数学建模的问题
自然也是机器学习无能为力的
另外
因为机器学习自身的特点
也造成了一些限制
我们在这里谈三个限制
首先
是机器学习的建模方式造成的限制
我们知道机器学习的的建模过程
是利用了已有的历史数据进行建模
因此
这种方式最大的限制
恰恰来自数据本身
No data
out of lucky
这是在机器学习这个领域的至理名言
其实就是鸡生蛋还是蛋生鸡的问题
当一个领域里没有能够利用的数据时候
机器学习的方法是派不上多大用场的
我们可能需要通过其他的方法
找到问题的数学模型
另外
如果数据样本的获取非常难
机器学习的方法
也就没有了用武之地
比如说医学样本数据的获取
一般人是很难从
医院的里面得到医疗数据的
因为涉及到病人的隐私
另外
金融数据
消费数据都是不容易得到的
只有像Google和阿里巴巴这样
有数据的公司才有条件去挖掘数据
得到新的商业模式
当然
样本数据的标记和清洗本身也是比较麻烦的
尤其是对医学方面的数据的标记和清洗
就更麻烦了
而且
机器学习对样本数据的量是有要求的
太少的样本可能得不到理想的数学模型
这会造成欠拟合的现象
另一方面
机器学习也有可能因为学的太好
产生过拟合的现象
也就是选择数学模型的样本误差小
但是测试误非常大的情况
这样可能让机器的智慧产生失灵的状况
比如特斯拉的无人驾驶汽车
无法识别大卡车的车厢
因此
造成了车毁人亡的这样惨烈的事故
当然
现在可以用对抗学习的方式
用小样本来生成更大的样本集
通过这样的方式解决样本不足的情况
这也是一个比较新的发展方向
第二个限制是算法特点的限制
在深度学习里
我们会构建深度神经网络
我们讨论过这种方式
它是通过观察
通过类比的方式建立的这样的一个
跟人脑类似的结构
但实际上他的工作机制是不清楚的
虽然在实战中有比较好
但它是一种
黑匣子算法
而且没有在数学上证明是收敛的
当我们把它应用到某些领域的时候
是需要谨慎的
第三个限制是机器本身不具有智能
在机器学习里抽象和建模的工作
仍然是需要人来完成的
比如当我们用霍兰德特征参数
去构建与专业匹配度的关系的时候
其实运用了人的直觉
当需要减少模型中的参数的时候
用到了行业经验和降维的思维方式
在深度学习的案例里
当我们用深度神经网络
来构建数学模型的时侯
这个时候对模型的选择是依靠了人的经验
比如说神经网络的连接方式
层次等等
因此
所谓的人工智能
其实是人工在先
智能在后
另外呢就是要警惕
人工智能万能主义
当智能时代到来的时候
仿佛什么问题都可以用
人工智能的方法来解决
尤其是深度神经网络
让我们希望用
胶囊咖啡机的方式解决遇到的所有问题
仿佛人工智能的方法是万试万灵的药丸
这显然也是一个认知上的误区
好
我们来总结一下这一讲的内容
首先我们谈了人工智能的发展史
接着用一个案例讲解了机器学习的原理
我们通过案例的讨论
知道了机器学习是一种通过数据
建立数学模型的方式
我们还讨论了感知机模型和深度神经网络
最后
我们讨论了人工智能的学习路线
以及机器学习和人工智能的局限
希望大家通过这一讲
对机器学习有更深的认识
并能够用机器学习的思路来设计智能产品
我们下次见
-0.1我们为什么设计这门课
--0.1
-0.2我们聊什么
--0.2
-0.3你们能学到什么
--0.3
-短片：AlphaGo
--Alphago
-1.1本章概述
--1.1
-1.2人与机器的本质区别
--1.21
--1.22
--1.23
-1.3我们会被智能机器抢了饭碗吗
--1.31
--1.32
--1.33
-1.4人和智能机器的和谐之道-增强智能
--1.41
--1.42
--1.43
--1.44
--1.45
--1.46
--1.47
-1.5项目指南一：如何找到好的项目
--1.51
--1.52
--1.53
--1.54
--1.55
-第一章测试
-2.1本章概述
--2.1
-2.2创业能力模型
--2.21
--2.22
--2.23
--2.34
--2.25
--2.26
--2.27
--2.28
--2.29
-2.3创新是人类的本能
--2.31
--2.32
--2.33
-2.4创新能力培养——创新心智模式
--2.41
--2.42
--2.43
--2.44
--2.45
--2.46
-2.5创新能力要素培养-思维方式
--2.51
--2.52
--2.53
--2.54
--2.55
-2.6项目指南二：创新项目的开发
--2.61
--2.62
--2.63
-2.7互联网心理学
--2.7
-第二章测试
-3.1本章概述
--3.1
-3.2机器有“智慧”吗？
--3.21
--3.22
--3.23
--3.24
--3.25
--3.26
--3.27
-3.3机器是如何学习的？
--3.31
--3.32
--3.33
--3.34
--3.35
--3.36
--3.37
--3.38
--3.39
--3.310
-3.4智能技术带来的认知升级
--3.41
--3.42
--3.43
--3.44
--3.45
-3.5项目指南三：投资者和创始人的心得经验
--3.51
--3.52
--3.53
--3.54
--3.55
-第三章测试
