機器學習和人類學習到底有什麼區別？

人類和機器學習都能產生知識，但兩者之間的差別很大。

學習是獲得新的或加強已有的知識、行為、技能或價值觀的行為。「人類有學習的能力，然而隨著人工智慧的進步，機器學習已經成為一種資源，它可以增強甚至取代人類的學習，」工程師兼心理學家Peter Rudin對Singularity2030網站說。

Rudin說，人類和機器學習都能產生知識，但一個產生於人類大腦，而另一個則產生於機器。

但這真的是這兩者之間唯一的區別嗎？而且，更重要的是，我們該如何運用哪些知識？該如何平衡這些知識資源以獲得最佳的結果？

機器學習已經成為人工智慧研究領域一個快速增長的分支。所謂的神經網路軟體的應用，模仿人類大腦的功能，使用大量低成本的硬體資源，為解決那些目前只能依賴於人腦的問題提供了可能性。龐大的數據池（大數據）包括醫療或金融信息、圖片庫或關於客戶行為的信息，這些信息都是用不同類型的高度複雜的演算法處理的，這些演算法可以在沒有傳統編程的情況下產生數字知識。

人類的大腦不像計算機，計算機也不像人類大腦。儘管計算機可以執行「神經網路」的過程，可以受到大腦神經元的啟發，但它們並不是自組織和自適應的。此外，機器學習不能代替人類學習。

事實證明，在記憶知識、理解和領會信息方面，基於機器的知識遠遠超過人類大腦的能力。機器的另外一個優勢是，這種知識總是可以「在線」的，所以不會有保留問題。因此，人類越來越傾向於依賴於機器的知識。

一旦我們將知識、抽象和問題分析等更具挑戰性的能力運用到人類和機器學習知識的結合中，這就代表了不同商業領域的最新情況。

在大數據分析中，一個有趣的機器學習應用是由一家名為Behaviour Exchange的創業公司開發的。他們使用了數十億的在線互動，創造了數百萬的用戶檔案，例如，電子營銷人員可以實時調整網站內容，以滿足特定用戶的興趣。他們的系統能夠理解網路訪問者的人口統計學特徵和心理特徵，以及他們的短期和長期情緒。毫無疑問，這是一種先進的機器學習、大數據和人類智能的結合，也為我們指明了未來數字時代的發展方向。

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