"แมชชีนเลิร์นนิง (machine learning)" คืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงทำงานโดยป้อนข้อมูลตัวอย่างจำนวนมากให้กับระบบ และปล่อยให้มันค่อยๆ ปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อจดจำรูปแบบ แทนที่จะให้โปรแกรมเมอร์เขียนกฎทุกข้อด้วยมือ ผ่านหลายรอบของการเรียนรู้และผลตอบรับ ระบบจะพัฒนาขึ้นในงานต่างๆ เช่นการจดจำภาพหรือการสร้างข้อความ เรียนรู้จากประสบการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพในแบบเดียวกับที่มนุษย์พัฒนาขึ้นผ่านการฝึกฝน

หุ่นยนต์ประกอบเครื่องจักรอื่นๆ เป็นเรื่องของระบบอัตโนมัติในการผลิตทางกายภาพ ไม่เกี่ยวข้องกับวิธีที่ซอฟต์แวร์เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูล และการท่องจำอินเทอร์เน็ตทีละคำก็เป็นความเข้าใจผิดเกี่ยวกับวิธีการทำงานของระบบเหล่านี้ เพราะระบบเหล่านี้เรียนรู้รูปแบบที่นำไปประยุกต์ใช้ได้ทั่วไป มากกว่าการจดจำข้อความที่แน่นอน

เพราะระบบแมชชีนเลิร์นนิงเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนให้ พวกมันจึงสามารถซึมซับและขยายอคติที่มีอยู่ในข้อมูลนั้นได้ นี่คือเหตุผลที่คุณภาพของข้อมูลฝึกฝนกลายเป็นข้อกังวลสำคัญพอๆ กับความชาญฉลาดของอัลกอริทึม