今日头条懂你喜欢看什么，可是你懂背后的“学习算法”是什么吗？

现如今，当在今日头条上阅读资讯的时候，当在淘宝上逛商品的时候，当在百度上搜索关键字的时候，当在QQ音乐上查看推荐歌单的时候，甚至是在挑逗基于人工智能的聊天机器人的时候，你是不是会感到疑惑，这些应用是如何知道我的兴趣和关注点是什么？其实这背后都是机器学习算法在背后云端为你提供着各种各样的服务。

目前，很多人可能都没有意识到机器学习算法已经深入到我们生活的各个方面，但是绝大多数人对机器接管我们现实世界的认知程度还远远无法匹配机器学习技术发展的脚步。资讯推荐、购物推荐、旅游推荐、美食推荐、行程推荐等已经涉及我们生活衣食住行的方方面面。

社会不断发生变化，学习算法也在不断发生变化。没有人把我们自己的兴趣爱好告诉今日头条、淘宝等平台推荐算法，学习算法只是根据我们过去的游览经历、购买经历等等来确定我们的喜好。比如百度的自动驾驶汽车通过自我学习和大量训练，掌握了自动行驶过程中的道路车况处置技能，没有一个算法工程师能够在算法中设定和规划每一步该如何走，这是不现实也是没有必要的。

机器学习的核心就是预测我们的心里想法、行为结果、行为目标和决策改变。尽管机器学习算法取得了非常好的效果，但是具体算法本身仍然处于神秘之中，换句话就是，机器学习算法到底是如何起作用的，目前还是不知道的。计算机输入数万亿数据之后，产生很多新的想法，就算一些大数据研究的书籍也避而不谈“这个过程中到底发生了什么”。

什么是算法？

如今，我们已经处于数据驱动算法的时代，但是可能大部分对于算法的了解还是比较茫然。为什么要了解算法？因为一个新技术类似于机器学习一样具有革命性的时候，不了解其中的奥秘实在是一件遗憾可惜的事情。

你不可能对你不了解的事情进行控制、改造，模棱两可只会出现更大的偏差和滥用，这就是大家了解机器学习算法的原因。

算法不仅仅存在你的手机之中，还存在于你的汽车、房子、家电等等。银行交易、货物物流、交通工具导航等等都背后运行着强大的算法，一旦所有的算法停止工作，那基本就是世界末日。算法，简单来说，就是一系列指令，告诉计算机该做什么。

计算机是有几十亿个微型晶体管组成，而算法就是在控制这些微型晶体管的打开和关闭。一个晶体管就是一个比特信息，打开就是信息“1”，关闭就是信息“0”。这个“0”、“1”反映在现实中就是是否网络在线、是否完成一项工作等等。

信息论之父“香农”在麻省理工学院的硕士论文表示，晶体管的活动就是在运算，因为一个晶体管的开或者关闭是对其他晶体管的响应。这篇硕士论文也被评为有史以来最有意义的硕士论文。

如果晶体管A在晶体管B和晶体管C都打开的时候才打开，这就是逻辑“与”关系。如果晶体管A在晶体管B或者晶体管C打开的时候才打开，这就是逻辑“或”关系。如果晶体管A在晶体管B打开的时候关闭，这就是逻辑“非”关系。

再复杂的算法，最终都是由“与、或、非”三种逻辑组成。通过组合这些逻辑，我们就能实现极其负责的逻辑推理。

算法的指令必须清晰而且准确，这样才能够让计算机执行。就像我们平时按照菜谱做一道菜，但是这只是一个程序过程，“先放什么，后放什么，放多少”虽然都是清晰的，但是计算机根本不知道什么是菜、什么是盐，计算机还是不知道怎么做。因此我们还需要告诉计算机什么是菜、什么是盐，这样计算机才能知道如何执行算法，从而控制晶体管开与闭。因此必须分清什么是算法，什么是程序过程。菜谱距离算法本身还有很远的距离。

算法绝对不是想当然，算法是有一套严格的规范。类似于我们在用C语言编写程序的时候，不仅仅会出现语法错误，还会出现逻辑错误。因此编写一种算法必须按照一套严格的规范，不断修正和调试，才能够达到满意的结果。

什么是学习算法？

每个算法都有输入和输出，而且机器学习可以当做是一个逆运算的过程。开方和平方、微分和积分、乘除、加减等就是典型的逆运算过程。

传统的算法就是利用一套明确的规则将输入进行运算，然后输出结果。比如1+1=2这个案例中，两个“1”就是输入，“+”就是十进制加法运算规则。但是学习算法则颠倒了这个顺序，输入的是数据和结果，输出的是运算规则。

通过机器学习，计算机可以创造出很多算法，似乎就像计算机自己编写程序一样的过程。这太可怕，整个过程中基本不需要我们，那我们该如何控制学习算法？到目前为止，人类编写了很多不具有学习能力的算法，但是可怕的是，计算机能够学习出来很多人类无法编写出来的程序。

例如，我们能够通过长期训练会学会开车，但是我们如何能够精准精确地描述成让计算机能够理解的指令。再比如，我们能够通过眼睛大致分别出我们距离物体的远近，但是我们很难准确的说到底是多远？但是，我们将这些案例交给学习算法，学习算法就能实现如何自动驾驶，怎么分辨出远近。

如何解释和理解这个学习算法？有一个很好的比喻，学习算法是种子，数据是土壤，机器学习就像是农民，播种种子，施肥，松土，并关注种子的生长情况。悉心照顾就会长成参天树，弃之不管则会出现很多意想不到的结果。

从这个比喻，我们也可以看出，机器学习需要数据，而且需要大量数据。没有数据，机器学习就会失效。从另一个角度上来说，数据越多，机器学习越能够解决更多复杂的问题。就像人类通过日复一日的学习才能掌握许多复杂的技能。

有些机器学习是学习知识，有些则是学习技能。“什么是猫”是计算机学习知识，“如何开车”则是学习技能。而在机器学习领域，知识往往又是统计学概念，这又是区别过去的精确思维。比如，基于机器学习的图像分类的准确度为95%，并不意味着这个系统是有缺陷的，而应该是系统还是比较好用。

机器学习因为有学习，所以与时俱进。

机器学习为什么成为商场中的香饽饽

北京字节跳动作为最早将人工智能运用于移动互联网场景的公司之一，如今凭借着精准资讯投送、用户兴趣分析等人工智能技术，跻身最受人才关注的中国互联网公司头三强，打造全新个性化资讯服务。

一个很典型的例子。曾经谷歌和雅虎都是全球用户最多的网站，而且基本都是采用同样的广告赚钱商业模式。但是为什么谷歌的价值要比雅虎高？原因在于谷歌的广告转化率要高于雅虎。谷歌利用机器学习预测用户关注的领域，并定向投送广告，大幅增加用户点击广告的概率。

要知道如果广告点击没有达到预期，对广告商是一种浪费，对网站也是一种损失。

同样，机器学习也深刻变革着网络营销的模式。面对目前商品数量也来越多的情况，依托传统的实体店将根本无法在数百上千的商品中寻找到自己感兴趣的。选择越来越多，这对消费者来说也是一件非常头疼的事情。那么这时候，机器学习就能够为这种情况提供解决办法。

可以这样说，一个互联网企业发展壮大的过程中一定会经历三个阶段。第一阶段是靠人工完成，包括销售、订货、发货等等。第二阶段则是招募程序员实现一些公司内部功能的自动化，但是做不到精准定位服务，因此确定的算法还是不能满足业务发展带来的现实矛盾。第三个阶段，当程序员和顾问无法满足需求的时候，企业开始向机器学习算法寻求帮助。

学习算法能够让客户更好找到商家，同时商家也能更快定位具有消费潜力的客户，而且大幅度降低成本。

因此，到最后，互联网公司之间的竞争则是机器学习算法的优劣之争。谁拥有最佳学习算法模型，谁拥有最多的数据，谁就赢了。谁积累了最多的用户，谁就拥有最多的数据，谁就能够学习到更好的算法，谁就能够吸引更多用户，这是一个良性循环。

不进则退，互联网过渡到机器学习时代，不掌握机器学习，就真的无法立足。

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