转自 飞鸟各投林
最后，作者想谈一谈关于机器学习的一些思考。主要是作者在日常生活总结出来的一些感悟。
回想一下我在节1里所说的故事，我把小Y过往跟我相约的经历做了一个罗列。但是这种罗列以往所有经历的方法只有少数人会这么做，大部分的人采用的是更直接的方法，即利用直觉。那么，直觉是什么？
其实直觉也是你在潜意识状态下思考经验后得出的规律。就像你通过机器学习算法，得到了一个模型，那么你下次只要直接使用就行了。那么这个规律你是什么时候思考的？可能是在你无意识的情况下，例如睡觉，走路等情况。
这种时候，大脑其实也在默默地做一些你察觉不到的工作。
这种直觉与潜意识，我把它与另一种人类思考经验的方式做了区分。如果一个人勤于思考，例如他会每天做一个小结，譬如“吾日三省吾身”，或者他经常与同伴讨论最近工作的得失，那么他这种训练模型的方式是直接的，
明意识的思考与归纳。这样的效果很好，记忆性强，并且更能得出有效反应现实的规律。但是大部分的人可能很少做这样的总结，那么他们得出生活中规律的方法使用的就是潜意识法。
举一个作者本人关于潜意识的例子。作者本人以前没开过车，最近一段时间买了车后，天天开车上班。我每天都走固定的路线。有趣的是，在一开始的几天，我非常紧张的注意着前方的路况，而现在我已经在无意识中就把车开到了目标。
这个过程中我的眼睛是注视着前方的，我的大脑是没有思考，但是我手握着的方向盘会自动的调整方向。也就是说。随着我开车次数的增多，我已经把我开车的动作交给了潜意识。这是非常有趣的一件事。在这段过程中，
我的大脑将前方路况的图像记录了下来，同时大脑也记忆了我转动方向盘的动作。经过大脑自己的潜意识思考，最后生成的潜意识可以直接根据前方的图像调整我手的动作。假设我们将前方的录像交给计算机，
然后让计算机记录与图像对应的驾驶员的动作。经过一段时间的学习，计算机生成的机器学习模型就可以进行自动驾驶了。这很神奇，不是么。其实包括Google、特斯拉在内的自动驾驶汽车技术的原理就是这样。
除了自动驾驶汽车以外，潜意识的思想还可以扩展到人的交际。譬如说服别人，一个最佳的方法就是给他展示一些信息，然后让他自己去归纳得出我们想要的结论。这就好比在阐述一个观点时，用一个事实，或者一个故事，
比大段的道理要好很多。古往今来，但凡优秀的说客，无不采用的是这种方法。春秋战国时期，各国合纵连横，经常有各种说客去跟一国之君交流，直接告诉君主该做什么，无异于自寻死路，但是跟君主讲故事，
通过这些故事让君主恍然大悟，就是一种正确的过程。这里面有许多杰出的代表，如墨子，苏秦等等。
基本上所有的交流过程，使用故事说明的效果都要远胜于阐述道义之类的效果好很多。为什么用故事的方法比道理或者其他的方法好很多，这是因为在人成长的过程，经过自己的思考，已经形成了很多规律与潜意识。
如果你告诉的规律与对方的不相符，很有可能出于保护，他们会本能的拒绝你的新规律，但是如果你跟他讲一个故事，传递一些信息，输送一些数据给他，他会思考并自我改变。他的思考过程实际上就是机器学习的过程，
他把新的数据纳入到他的旧有的记忆与数据中，经过重新训练。如果你给出的数据的信息量非常大，大到调整了他的模型，那么他就会按照你希望的规律去做事。有的时候，他会本能的拒绝执行这个思考过程，但是数据一旦输入，
无论他希望与否，他的大脑都会在潜意识状态下思考，并且可能改变他的看法。
如果计算机也拥有潜意识(正如本博客的名称一样)，那么会怎么样？譬如让计算机在工作的过程中，逐渐产生了自身的潜意识，于是甚至可以在你不需要告诉它做什么时它就会完成那件事。这是个非常有意思的设想，
这里留给各位读者去发散思考吧。
总结
本文首先介绍了互联网界与机器学习大牛结合的趋势，以及使用机器学习的相关应用，接着以一个“等人故事”展开对机器学习的介绍。介绍中首先是机器学习的概念与定义，然后是机器学习的相关学科，机器学习中包含的各类学习算法，
接着介绍机器学习与大数据的关系，机器学习的新子类深度学习，最后探讨了一下机器学习与人工智能发展的联系以及机器学习与潜意识的关联。经过本文的介绍，相信大家对机器学习技术有一定的了解，例如机器学习是什么，
它的内核思想是什么(即统计和归纳)，通过了解机器学习与人类思考的近似联系可以知晓机器学习为什么具有智慧能力的原因等等。其次，本文漫谈了机器学习与外延学科的关系，机器学习与大数据相互促进相得益彰的联系，
机器学习界最新的深度学习的迅猛发展，以及对于人类基于机器学习开发智能机器人的一种展望与思考，最后作者简单谈了一点关于让计算机拥有潜意识的设想。
机器学习是目前业界最为Amazing与火热的一项技术，从网上的每一次淘宝的购买东西，到自动驾驶汽车技术，以及网络攻击抵御系统等等，都有机器学习的因子在内，同时机器学习也是最有可能使人类完成AI dream的一项技术，
各种人工智能目前的应用，如微软小冰聊天机器人，到计算机视觉技术的进步，都有机器学习努力的成分。作为一名当代的计算机领域的开发或管理人员，以及身处这个世界，使用者IT技术带来便利的人们，
最好都应该了解一些机器学习的相关知识与概念，因为这可以帮你更好的理解为你带来莫大便利技术的背后原理，以及让你更好的理解当代科技的进程。
后记
这篇文档花了作者两个月的时间，终于在2014年的最后一天的前一天基本完成。通过这篇文章，作者希望对机器学习在国内的普及做一点贡献，同时也是作者本人自己对于所学机器学习知识的一个融汇贯通，整体归纳的提高过程。
作者把这么多的知识经过自己的大脑思考，训练出了一个模型，形成了这篇文档，可以说这也是一种机器学习的过程吧(笑)。
作者所在的行业会接触到大量的数据，因此对于数据的处理和分析是平常非常重要的工作，机器学习课程的思想和理念对于作者日常的工作指引作用极大，几乎导致了作者对于数据价值的重新认识。想想半年前，作者还对机器学习似懂非懂，
如今也可以算是一个机器学习的Expert了(笑)。但作者始终认为，机器学习的真正应用不是通过概念或者思想的方式，而是通过实践。只有当把机器学习技术真正应用时，才可算是对机器学习的理解进入了一个层次。正所谓再“阳春白雪”的技术，
也必须落到“下里巴人”的场景下运用。目前有一种风气，国内外研究机器学习的某些学者，有一种高贵的逼格，认为自己的研究是普通人无法理解的，但是这样的理念是根本错误的，没有在真正实际的地方发挥作用，
凭什么证明你的研究有所价值呢？作者认为必须将高大上的技术用在改变普通人的生活上，才能发挥其根本的价值。一些简单的场景，恰恰是实践机器学习技术的最好地方。