什麼是「機器學習」?

機器學習的運作方式,是餵給系統大量的範例資料,讓它逐步調整內部參數以辨識模式,而不是由程式設計師親手寫下每一條規則。經過多輪的接觸與回饋,系統在辨識圖像或生成文字之類的任務上會逐漸進步,實際上就是像人類透過練習變得更熟練一樣,從經驗中學習。

「機器人組裝其他機器」描述的是實體製造自動化,和軟體如何從資料中學習模式無關;而「逐字背下整個網際網路」則是對這類系統運作方式的誤解,因為它們學到的是可以類推的模式,而非儲存一字不差的文字。

由於機器學習系統會從被餵入的任何資料中學習,它們也可能吸收並放大資料中原有的偏見,這正是為什麼訓練資料的品質,如今已和演算法的巧妙程度同樣受到重視。