老婆问我机器学习是什么

unsetunset一、这事儿还得从周末晚上说起unsetunset

上周六晚上，我和老婆躺在沙发上刷手机。她突然把手机怼到我脸前，问我："你看这个推荐，淘宝怎么知道我想买这条裙子的？我就跟闺蜜聊天提了一嘴，它就给我推了。"

我随口说了句："这不就是机器学习嘛，算法猜你喜欢什么。"

话音刚落，她手机一放，整个人转过来盯着我："机器学习？机器怎么学习？它又没有脑子。你给我讲讲，讲明白了我给你做夜宵。"

我心想，这夜宵不拿白不拿。但是怎么讲呢？我要是扯什么"通过数据训练模型优化参数"，她肯定翻个白眼就走了。

想了想，我说："这样吧，你还记得咱们邻居家那个小孩乐乐吧？我用他举个例子。"

unsetunset二、教小孩认猫狗这事儿，其实就是机器学习unsetunset

"你想啊，乐乐刚两岁的时候，他妈带他来咱家玩，看见咱家的布偶猫，他指着喊'狗狗'。他妈赶紧纠正他，'不对不对，这是猫猫'。"

老婆点点头："对，我记得这事儿，当时还挺逗的。"

"后来呢，他又在小区里看见一只橘猫，他妈告诉他，'这也是猫猫'。过了几天，又看见一只黑猫，他妈又说，'这还是猫猫'。你发现没有，这个过程其实就是在'训练'乐乐。"

老婆有点懵："训练？"

"对，你看哈，乐乐的小脑袋瓜里，一开始根本分不清什么是猫什么是狗。但是呢，每次看见一只动物，他妈都会告诉他'这是猫'或者'这是狗'。看得多了，他自己就慢慢琢磨出规律来了——哦，尖耳朵、胡须长长的、叫起来'喵喵'的，这是猫；耳朵耷拉着、鼻子湿湿的、摇尾巴特别欢的，这是狗。"

"虽然他可能说不清楚这些规律具体是什么，但是他的脑子里已经形成了一种'感觉'。下次再看见一只新的动物，他能一眼认出来。"

老婆若有所思："那机器学习就是让机器也这么干？"

"没错，你太聪明了！"我赶紧拍马屁，"机器学习，说白了就是让计算机像小孩一样，通过看大量的例子，自己找规律，然后做判断。"

unsetunset三、那机器具体是怎么"看"例子的？unsetunset

老婆追问："可是小孩有眼睛有脑子，机器就是一堆电线和芯片，它怎么看例子？"

"这个问题问得好。"我坐直了身子，"机器确实没有眼睛，但是我们可以把图片'喂'给它。你想象一下，我们找来一万张猫的照片，一万张狗的照片，然后告诉机器，'喏，这边这一万张都是猫，那边那一万张都是狗，你自己研究研究'。"

"机器就开始分析了。它会发现，猫的照片里有一些共同的特点：比如眼睛的形状、耳朵的角度、脸的轮廓、身体的比例……这些特点在狗的照片里不太一样。"

老婆皱了皱眉："可是也有很像的啊，比如那种很小的狗，长得也挺像猫的。"

"这就是关键了！"我说得有点激动，"机器刚开始学的时候，确实会搞错。就像乐乐小时候把咱家猫认成狗一样。但是没关系，我们会告诉机器'你错了，这是猫不是狗'，机器就会调整自己的'判断标准'。"

"错的多了，改的也多了，慢慢地，机器就越来越准了。这个过程有个专业名词叫'训练'，但其实就跟咱们教小孩一个道理。"

老婆恍然大悟："哦——所以机器学习就是让机器不停地做题、不停地改错，最后变成学霸？"

我笑了："你这个比喻太妙了，差不多就是这意思。"

unsetunset四、那这跟淘宝给我推荐裙子有什么关系？unsetunset

老婆又把话题绕回来了："道理我好像懂了，但你还没解释淘宝怎么知道我想买那条裙子呢。"

"这就要说到机器学习的'本事'了。"我拿过她手机，"你看哈，你平时在淘宝上搜过什么、点进去看过什么、收藏过什么、买过什么，这些记录淘宝全都存着呢。"

"而且不光是你一个人的，它存了几亿用户的数据。然后它就开始找规律了——'哎，这类用户一般买了A，接下来会对B感兴趣'、'那类用户收藏了这个颜色，可能也喜欢那个款式'。"

老婆接话："所以它是根据我以前的喜好，猜我现在想要什么？"

"对！而且它不光看你一个人。它会找跟你'很像'的其他用户，看看她们买了什么，然后推荐给你。比如有一群女生，年龄跟你差不多，平时也买差不多风格的衣服，最近她们都在买一款裙子，淘宝就猜你可能也喜欢。"

"这种'从数据里找规律、然后做预测'的能力，就是机器学习的核心。"

老婆听完沉默了一会儿，然后幽幽地说："所以我在淘宝面前根本没有秘密？"

我乐了："也不是秘密不秘密的问题，反正它就是比你还了解你。"

unsetunset五、机器学习的精髓：数据驱动，而不是人告诉它怎么做unsetunset

讲到这儿，我觉得得给老婆讲一个最关键的点。

"你知道机器学习跟以前的电脑程序最大的区别是什么吗？"

老婆摇头。

"以前的程序，都是程序员告诉电脑'你要这么做、那么做'。比如计算器，程序员写好了'1+1等于2'这种规则，电脑就按规则算。电脑只是一个执行命令的工具。"

"但是机器学习不一样。程序员不告诉它具体规则，而是告诉它'你自己从这些数据里找规律'。"

我举了个例子："就好比，以前教乐乐认猫，是直接告诉他'猫有尖耳朵、有胡须、会喵喵叫'，让他死记硬背。但机器学习的方式是，不告诉他这些规则，而是给他看一千张猫的照片，让他自己慢慢悟出来什么是猫。"

老婆点点头："懂了，一个是填鸭式教育，一个是启发式教育？"

我竖起大拇指："你太有悟性了！这就是'数据驱动'的意思。不是人告诉机器规则是什么，而是让机器从数据中自己发现规则。"

"这有一个巨大的好处——有些规则太复杂了，人根本总结不出来。"

老婆问："比如呢？"

"比如人脸识别。你想想看，人的脸有多少种？高的矮的胖的瘦的、戴眼镜不戴眼镜、化妆没化妆、还有灯光角度表情都不一样……如果让程序员写规则，写到明年也写不完。"

"但是机器学习就简单多了——给它看几百万张人脸，告诉它'这是张三、这是李四'，它自己就能学会认人了。具体它是怎么认的，说实话，有时候连程序员自己都说不太清楚。"

老婆被最后这句话惊到了："啊？自己写的程序，自己不知道它怎么干的？"

我摊手："对啊，这也是机器学习的神奇之处，也是让很多人担心的地方。它有点像个'黑盒子'。"

unsetunset六、从经验中学习：机器也会"熟能生巧"unsetunset

"还有一个关键点我得给你说说。"我继续解释，"机器学习有个特点，就是看得越多、学得越好。"

老婆说："这不废话吗，小孩学东西也是这样啊。"

"对，但机器的'吞数据'能力比人强太多了。人一天能看多少张猫的照片？几百张顶天了吧。机器一秒钟能看几万张。而且它不会累、不会烦、不会走神、不会打瞌睡。"

"你想想看，如果让乐乐看一百万张猫的照片，他早疯了。但机器无所谓，给多少看多少。所以机器'从经验中学习'的效率，比人高出不知道多少倍。"

老婆突然想到什么："那是不是数据越多，机器就越厉害？"

"一般来说是这样的。"我点头，"这也是为什么那些大公司拼命收集用户数据的原因。数据就是机器学习的'燃料'，有了燃料，机器才能'跑起来'。"

"所以淘宝、抖音、微信这些APP，为什么要记录你的一举一动？因为你的数据对它们来说太值钱了。它们用这些数据训练机器，让机器更懂你，然后给你推荐你更可能点击、更可能购买的东西。"

老婆听完叹了口气："难怪我总觉得抖音给我推的视频越来越对我胃口，刷着刷着一晚上就没了。原来是这机器太'懂'我了。"

"对啊，它在不停地学习你的喜好。你点赞的、看完的、反复看的，它都记着呢。然后它就越来越知道该给你推什么。"

unsetunset七、生活中，机器学习早就无处不在了unsetunset

说到这儿，我觉得应该让老婆再感受感受机器学习到底有多普遍。

"你知道吗，其实你每天都在享受机器学习的服务，只是你不知道而已。"

老婆来了兴趣："还有哪些？"

我掰着手指头数："手机相册能自动识别谁是你爸谁是你妈，按人物分类——这是机器学习。你用输入法打字，它越来越知道你的习惯用语——这也是机器学习。"

"还有，你用高德地图导航，它告诉你哪条路堵、走哪条路更快——这背后也是机器学习，它分析了无数用户的出行数据，预测交通状况。"

"还有你看的那些短视频，每个人刷到的内容都不一样，就是因为机器在根据每个人的喜好，个性化地推荐。"

老婆越听眼睛越大："这么多？"

"对啊，而且还有更厉害的。你去医院拍CT、拍片子，有些医院已经用机器学习来帮医生看片子了。机器看过无数张病人的片子，知道什么样的阴影是肿瘤，什么样的是正常组织。有时候机器发现异常的速度比医生还快。"

"还有银行，你申请信用卡、贷款，它秒批或者秒拒，背后也是机器在判断你的信用风险。它根据你的收入、还款记录、消费习惯等等数据，预测你未来能不能按时还款。"

老婆若有所思："所以机器学习其实已经在帮人做很多决定了？"

"没错，而且未来只会越来越多。"

unsetunset八、但是，机器也会犯错unsetunset

"不过你也别觉得机器学习万能。"我觉得得给老婆打个预防针，"它也有很多问题。"

"首先，如果喂给它的数据本身就有问题，它学出来的东西也会有问题。就好比乐乐小时候，如果他妈一直错把猫当狗教他，那乐乐长大了也分不清。"

老婆点头："垃圾进，垃圾出？"

"对，就是这个意思。如果数据有偏见，机器也会有偏见。以前有个新闻，某个公司的招聘系统用机器学习来筛选简历，结果发现它特别歧视女性。后来查原因，发现是因为喂给它的历史数据里，录用的大多是男性，所以机器就'学会了'偏好男性。"

老婆皱眉："那这不挺可怕的？"

"所以现在大家都在研究怎么让机器学习更公平、更透明。这也是一个大课题。"

"还有一点，机器只会'学'它见过的东西。如果你给它看一万张猫和狗的照片，然后突然拿一只兔子给它看，它会懵掉。它可能会说'这是猫'或者'这是狗'，因为它不知道还有兔子这个选项。"

老婆笑了："那不就成了'没见过世面'的机器吗？"

"可以这么说。所以机器学习能做的事情是有边界的，它不像人一样能举一反三、触类旁通。"

unsetunset九、尾声：那夜宵我吃上了吗？unsetunset

讲到这儿，老婆伸了个懒腰："行，我大概明白了。机器学习就是让机器像小孩一样，看大量的例子，自己总结规律，然后做判断。对吧？"

"对！核心就是两点：第一，数据驱动，不是人告诉它规则，而是让它自己从数据里找规律。第二，从经验中学习，看得越多，学得越好。"

老婆站起来，往厨房走："行，泡面还是煮鸡蛋？"

"啊？就这？我讲了这么多……"

"你讲的是挺好，但也没好到值一顿大餐啊。"

得，机器学习科普算是讲完了，夜宵质量嘛……只能说勉强及格。

不过说真的，机器学习这东西听起来高大上，其实本质真不复杂。它就是模仿人类从经验中学习的方式，只不过把这个过程交给了计算机。计算机算得快、记得牢、不怕累，所以能从海量数据里找出人找不出来的规律。

下次你再看到手机给你推荐了什么神奇的东西，或者某个APP好像比你还了解你自己，你就知道——这背后，有一个"机器小学生"，它看过无数的数据，一直在学习，一直在变得更懂你。

至于它会不会有一天太懂我们，懂到让我们害怕？

那又是另一个话题了。