浅谈机器学习和人类学习的关系

刘奕洲

（邯郸市第一中学，河北 邯郸 056001）

人工智能从1956年提出后，发展迅猛。近些年在计算机技术、网络和通信技术高速发展的背景下更是不断取得突破，应用日益广泛。机器学习是指计算机通过分析和学习大量已有数据，从而拥有预测判断和做出最佳决策的能力。它是人工智能的一个重要方向，也是实现人工智能的关键技术。机器学习大致可分为一下四个步骤：数据采集、特征提取、特征组合评价、现状态与特征组合匹配。对于机器学习来说，数据收集要达到一定的量，量太小就会失去研究的意义。谷歌围棋人工智能ALphaGo就是通过机器学习数百万人类棋谱后在当年人机大赛中战胜李世石和柯杰的。在“人机大战”过后，李开复认为AlphaGo采用的深度学习技术，再加上大数据与数据分析能力，可以应用在人类生活的各个领域，这也是他认为“人机大战”本身之外的意义。以下分析机器学习是否可以真的涉及各个领域，机器学习在将来能否完全代替人类学习。

首先我们来给机器学习做一个简单的定义：百度百科（词条）认为，它是专门研究计算机模拟和实现人类学习的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。这样看来实现先进的机器学习技术无疑是我们在人工智能发展道路上的加速器，目前机器的深度学习系统有着很大的局限性，基本上是要先告诉系统目标物是什么，它才会知道，然后通过成千上万个这种例子，耗费大规模的计算周期之后，系统才会搞明白要它所学习的是什么。但其实人类不是这样去学习知识的，从出生起并不是一下就知道了所有东西的名称，但是我们却会逐步了解所有物品的用途，这种认知不是天生的，而是人类通过初期的被动学习，通过总结、归纳进入自主学习的过程，而这种自主的学习，才应该是人工智能的发展方向。

1 适用于机器学习的优势范畴

现在看来在一些重复性的、规则性强的、机械性的、通过记忆和强化练习、协作关系简单的工作技能，几乎都可以通过机器学习来完成。这是因为通过机器学习不同领域海量的数据和案例，来总结事物发展的规律最终形成经验。这样在遇到新生事物时，就可以按照前期的经验对其进行判断。

1.1 语音识别和人脸识别

人工智能在日常生活中的应用很广，尤以图像识别和语音识别更为突出，几乎每一台智能手机和智能家电中都有这些功能，为人们的生活带来了极大的便利条件。

1.2 机器人

这曾经是一个存在于科幻小说和电影中的形象，现在正逐渐走进人们的日常生活中，虽然不像电影里看到的有着和人类很相似的外形，但功能却越来越趋于完善：家里的扫地机器人通过对房间大小的整体记录与扫描和对垃圾的分类来制定清扫策略；随着电子商务的火爆，物流机器人也进入了人们的视野中，分拣机器人、物流搬运机器人，前些日子，京东的快递机器人继长沙开跑后又走上了北京街头。

1.3 无人驾驶

无人驾驶是最能激起人类好奇心的人工智能应用领域之一，计算机预先通过机器学习得到经验模型，在辅助驾驶的过程中结合传感器获取的路面信息自动调整车速，控制转向和制动系统，帮助车辆避免碰撞和驶出路面。未来的某一天，我们可以不考驾照，只需要向汽车发送一个指令就可以便捷出行。

2 不适用于机器学习的范畴

而一般认为那些在生活学习中积累的经验、直觉、情感以及人类之间相互交流互动的能力，人们对文化、艺术产生的审美能力和创造能力，这些最能体现人类综合素质的能力，大多数都是具有个性化的，需要“因材施教”的培养和教育，不大可能通过机器对批量数据的读取而完成。

2.1 人与人之间的情感交流

（1）师生间的交流。人工智能时代，像小猿搜题、作业帮这些在线试题解答的APP，不但可以通过使用拍照搜题，还可以自动批改作业、提供解题思路，已经成为我和同学们日常学习的得力助手。未来甚至还会出现功能更为强大的机器人助教。对于这些机器人是否真的能够站在讲台上充当老师的角色吗？毫无疑问，从掌握知识的角度，这位教师可能会比传统的任意一位教师更合格。教育在某种程度上就是言传和身教，那么机器人老师的身教，对学生来说无疑是个很大的缺失。很显然，机器可以通过读取大量的知识、题目而做到一名合格的助教，却很难成为一个真正意义上的“良师益友”。

（2）医生与患者间的交流。机器学习和大数据的快速商业化，已经助推人工智能来到医疗保健和生命健康领域的前沿位置。其中，医学影像、诊断、远程查房和会诊、甚至于精密手术系统都已经被人工智能覆盖。但是一个医生的能力水平不仅仅和大学期间知识的储备有关，对病情的诊断除了来源于各项仪器检测的报告，更多的是多年行医积累的经验以及在和患者交流过程中得到的各方面的信息。而在治疗过程中，良好的医患关系，能够为患者提供无压力轻松的人文环境，使患者具有良好的心态，从而达到更好的治疗效果。所以，人工智能也只能成为一个医学的辅助手段，不能完完全全地取代医生这个职业。

（3）警民间的交流。公安系统，人工智能在案件侦破过程中被广泛应用，通过搜索海量视频，对犯罪嫌疑人或嫌疑车辆进行智能分析，从而实现对特定目标的快速定位、查找和检索，给出最可能的线索建议，为案件的侦破节约宝贵的时间。然而人民警察的任务并不只是对已发生的案件进行侦破，维护社会治安秩序，维护交通安全和交通秩序，处理交通事故等等，这才是每天都要接触到的警察的工作，这些繁琐的工作无不需要“警察”这个个体来完成，当遇到“有困难，找警察”时，不是仅仅依靠人工智能能够解决的。

2.2 人类的审美能力和创造能力

翻译一本小说要远比翻译一本科学著作困难，今天，谷歌翻译是众多机器翻译工具中支持语种最多，翻译效果最好的。2019年，谷歌翻译的中译英模块应用了深度学习的一种最新算法，并大幅提高了中文到英文的准确率。翻译出的英文段落，几乎没有什么歧义或理解障碍。不久的将来，和翻译有关的工作包括笔译、口译、同传可能都能够被机器翻译取代。我们不妨假设一下，一个学习翻译的同学同时又具备足够深的文学素养，和谷歌翻译一起进行一场比试——将《诗经》翻译成英文，胜败一目了然，文章中人类的情感，人文背景，审美和创造力，都不是一个机器能够轻易解决的问题。

3 机器学习和人类学习的关系

人类已经无法阻止AI的脚步，当然作为科技的巨大进步，人类也不应该对AI抱有恐惧或者怀疑的态度。而今不论是否承认这已经是一个人工智能高速发展的时代，事实是这已经是一个人机共存的时代。AI和人类相互协作才能够更快地促进人类的发展，作为机器的造物主，人类应该对此有足够的信心。人工智能技术是人类社会发展的好帮手，在改善我们的生活品质的同时，还承担了人类社会工作中一些简单的、机械性的、能够通过机器学习掌握的工作。而我们从这些工作中解脱出来，不是为了无所事事、停滞不前，是通过解放出更多的生产力来学习和提高人类无可替代创造能力、审美能力等等，这是我们作为不同于机器的人类所拥有的独特价值——情感。