不久以前读的一篇好文，主要是讲机器学习到底是属于什么学科或者研究领域，同时也介绍到了ML与AI之间的关系。作者是南京大学的周志华老师。废话少说，直接上文章。
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机器学习现在是一大热门，研究的人特多，越来越多的新人涌进来。
不少人其实并没有真正想过，这是不是自己喜欢搞的东西，只不过看见别人都在搞，觉着跟大伙儿走总不会吃亏吧。
问题是，真有个“大伙儿”吗？就不会是“两伙儿”、“三伙儿”？如果有“几伙儿”，那到底该跟着“哪伙儿”走呢？
很多人可能没有意识到，所谓的machine learning community，现在至少包含了两个有着完全不同的文化、完全不同的价值观的群体，称为machine learning "communities"也许更合适一些。
第一个community，是把机器学习看作人工智能分支的一个群体，这群人的主体是计算机科学家。现在的“机器学习研究者”可能很少有人读过1983年出的“Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach”这本书。这本书的出版标志着机器学习成为人工智能中一个独立的领域。它其实是一部集早期机器学习研究之大成的文集，收罗了若干先贤（例 如Herbert Simon，那位把诺贝尔奖、图灵奖以及各种各样和他相关的奖几乎拿遍了的科学天才）的大作，主编是Ryszard S. Michalski（此君已去世多年了，他可算是机器学习的奠基人之一）、Jaime G. Carbonell（此君曾是Springer的LNAI的总编）、Tom Mitchell（此君是CMU机器学习系首任系主任、著名教材的作者，机器学习界没人不知道他吧）。Machine Learning杂志的创刊，正是这群人努力的结果。这本书值得一读。虽然技术手段早就日新月异了，但有一些深刻的思想现在并没有过时。各个学科领域总有 不少东西，换了新装之后又粉墨登场，现在热火朝天的transfer learning，其实就是learning by analogy的升级版。
人工智能的研究从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，是有一条自然、清晰的脉络（打个现在火热的比方，从设计特征到学习特征，转载者注）。人工智能出身的机器学习研究者，绝大部分是把机器学习作为实现人工智能的一个途径，正如1983年的书名那样。他们关注的是人工智能中的问题，希望以机器学习为手段，但具体采用什么样的学习手段，是基于统计的、代数的、还是逻辑的、几何的，他们并不care。
这群人可能对统计学习目前dominating的地位未必满意。靠统计学习是不可能解决人工智能中大部分问题的，如果统计学习压制了对其他手段的研究，可能不是好事。这群人往往也不care在文章里show自己的数学水平，甚至可能是以简化表达自己的思想为荣。人工智能问题不是数学问题，甚至未必是依靠数学能够解决的问题。人工智能中许多事情的难处，往往在于我们不知道困难的本质在哪里，不知道“问题”在哪里。一旦“问题”清楚了，解决起来可能并不困难。
第二个community，是把机器学习看作“应用统计学”的一个群体，这群人的主体是统计学家。
和纯数学相比，统计学不太“干净”，不少数学家甚至拒绝承认统计学是数学。但如果和人工智能相比，统计学就太干净了，统计学研究的问题是清楚的，不象人工智能那样，连问题到底在哪里都不知道。在相当长时间里，统计学家和机器学习一直保持着距离。慢慢地，不少统计学家逐渐意识到，统计学本来就该面向应用，而机器学习天生就是一个很好的切入点。因为机器学习虽然用到各种各样的数学，但要分析大 量数据中蕴涵的规律，统计学是必不可少的。统计学出身的机器学习研究者，绝大部分是把机器学习当作应用统计学。他们关注的是如何把统计学中的理论和方法变 成可以在计算机上有效实现的算法，至于这样的算法对人工智能中的什么问题有用，他们并不care。
这群人可能对人工智能毫无兴趣，在他们眼中，机器学习就是统计学习，是统计学比较偏向应用的一个分支，充其量是统计学与计算机科学的交叉。这群人对统计学习之外的学习手段往往是排斥的，这很自然，基于代数的、逻辑的、几何的学习，很难纳入统计学的范畴。
两个群体的文化和价值观完全不同。第一个群体认为好的工作，第二个群体可能觉得没有技术含量（甚至读到第一个群体的论文时，你会觉得这很“水”，这没什么太大的contribution。这表明你已经不知不觉受第二类群体影响了。转载者注）。但第一个群体可能恰恰认为，简单的才好，正因为很好地抓住了问题本质，所以问题变得容易解决。第二个群体欣赏的工作，第一个群体可能觉得是故弄玄虚，看不出他想解决什么人工智能问题，根本就不是在搞人工智能、搞计算机，但别人本来也没说自己是在“搞人工智能”、“搞计算机”，本来就不是在为人工智能做研究。
两个群体各有其存在的意义，应该宽容一点，不需要去互较什么短长。但是既然顶着Machine Learning这个帽子的不是“一伙儿”，而是“两伙儿”，那么要“跟进”的新人就要谨慎了，先搞清楚自己更喜欢“哪伙儿”。
引两位著名学者的话结尾，一位是人工智能大奖得主、一位是统计学习大家，名字我不说了，省得惹麻烦：
“I do not come to AI to do statistics”
“I do not have interest in AI”