在互聯網大潮中，機器學習是做什麼的？

自動駕駛汽車和智能對話機有什麼共同點？兩者都利用了一種叫做「機器學習」的東西。這就是當我們讓系統訪問數據，使他們能夠識別模式並提高他們的表現，或者「學習」，而無需人工編程。

機器學習經常與人工智慧（AI）混淆，雖然它們經常一起工作，但人工智慧（AI）只是機器和應用程序模仿人類行為，機器學習卻在系統獲得更多信息時，更進一步的將類人的行為變得更加智能。這就是為什麼一些設備或者軟體可以根據你以前說過的話提出建議。

儘管術語「機器學習」是1959年由英國人AI先驅者亞瑟塞繆爾創造的，但直到互聯網足夠成熟，提供豐富的數據訪問時才使機器學習成為可能。計算機系統通過訪問足夠的數字信息來分析、分類和存儲信息，然後做出預測。現在，機器學習讓我們與設備交互時就像與人交談一樣，並且監控我們的健康狀況，提出個性化的建議，甚至可以改善我們的在線安全。舉例來說，Google說它已經使用機器學習來幫助減少Play商店中的安全問題。該公司表示，2017年，使用機器學習技術檢測到60.3％的潛在有害應用程序。

更重要的是，一些安全開發人員正在使用這項技術，結合人工智慧和遊戲理論，找出潛在的漏洞並在網路攻擊者利用這些漏洞之前對其進行修補。研究人員正在研究將機器學習和感測器添加到電網中，以檢測和分析潛在的網路攻擊，使電網本身更有效。但是這些智能技術的進步也可能以另一種方式發展。安全研究人員認為，網路犯罪分子很快將使用相同的技術來尋找新的入口點和攻擊手段。所以，雖然很多人認為機器學習將使我們的生活更加便利，通過機器學習完成許多人類以前可以做的甚至不能完成的任務，但了解機器學習的風險也很重要。畢竟，任何一種新技術都是一把雙刃劍，就看拿劍的人怎麼使用。

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