學界 | 不！機器學習纔不僅是統計學的美化！

題圖上這張在社交媒體上瘋狂傳播的惡搞漫畫博得了很多轉發，這彷佛暗示着，對機器學習的炒做熱度開始消退。然而，機器學習真的只是被美化的統計學嗎？

哈佛大學數據科學碩士、機器學習從業者Joe Davison認爲，遠不止如此。

他從統計學和機器學習分別出發，對比了二者的不一樣之處，但願讓人們正確認知機器學習和人工智能。這篇博客在海外科技網站Medium上得到了超過7.4k的認同。

愈來愈多的人都開始認爲機器學習真的沒有什麼可值得興奮的，它只不過是對老舊的統計技術的從新包裝罷了。

然而問題是，事實並不是如此。

能夠看出，深度學習傳播的狂熱分子不流行了。甚至是那些站在科學頂端的專家們，如今對使用這個術語都失去了極大的熱情，僅剩些許懊惱，反而更傾向於淡化現代神經網絡的力量，避免讓大量羣衆認爲 import keras 可以克服每個障礙。

就像Yann LeCun所說的那樣，雖然深度學習已經超過機器學習成爲新的流行詞，可是這種對態度的過分矯正致使了人們對人工智能的發展、將來和實用性產生了不良的懷疑。另外，如今流傳着人工智能冬季即將逼近的說法，從這一點就能夠預見，人工智能研究會像過去幾十年那樣停滯不前。

本文不是要反對人工智能冬季的說法，也並不是要爭論機器學習的發展都應歸功於某一個學術團體而非其餘。本文論述的目的在於要正確的評估機器學習。人工智能可見的發展不單單侷限於大型計算機和更優的數據集。近期在深度神經網絡及其相關領域的成功，正說明了機器學習表明着科學技術進步的最前沿。