[科技]机器学习——大数据预测的中坚力量

人工智能在最近似乎又被诸多发展规划推上了人们的视野中，对于人工智能我们并不陌生，但是我们除了目前比较熟知的siri之外，对于人工智能可能也很少有更深的接触。那么在大数据预测中的一个中坚力量，也是难点，就是机器学习。

什么是机器学习，就像我们人类一样，我们是通过获取信息并归类、分析、记忆，从而达到一个学习的目的，在今后遇到自己学过的内容，或类似学过的内容就会快速反应，解决问题。机器学习就力求机器能够像人类一样，通过获取信息同时也具有思考和感知的能力，这不仅是一个技术问题，也是一个值得探讨的哲学问题。

人工智能什么叫智能，目前也没有一个特别明了的客观标准，也就是说，我们无法去权衡真正的智能是什么程度，达到人类标准甚至超越人类的智能标准可能都叫智能。思考是人类最宝贵、最有意义的本领，我们在大数据预测中，就希望机器能够超越人类，对庞大的数据进行自主学习。

那么机器学习是否是一件简单的事情呢？很显然是否定的，让机器学会自我成长自我总结，有感悟能力是超乎想象的难事，机器学习不仅要求机器在现有信息的基础上进行了获取、吃透，我们还要求机器能够对未发生的事情进行感知——为获取的知识、信息。这就是机器学习与大数据预测的重要关联所在，机器学习的核心问题，从本质上说就是要赋予预测分析以“魔力”。

当机器学习得以日趋进步，这不仅仅是简单的技术，更是伟大而令人类惶恐的艺术。