与其为每种情况编写规则，不如向计算机展示示例，让它从中发现规律。这就是机器学习——算法通过数据学习来进行预测。垃圾邮件过滤器会从数百万封已标记的电子邮件中学习。推荐引擎会从你观看过的内容和跳过的内容中学习。

机器学习有三大范式。监督学习使用已标注的数据。无监督学习在未标注的数据中寻找结构。强化学习通过奖惩机制训练智能体。深度学习使用多层神经网络来处理图像、语音和文本。

常用应用程序

• 图像识别：人脸、物体、医学扫描
• 自然语言：翻译、聊天机器人、情感分析
• 推荐：产品、电影、音乐
• 欺诈检测：信用卡、保险索赔
• 自主系统：汽车、无人机、机器人

机器学习功能强大，但并不完美。模型可能存在偏差、脆弱且难以解释。它们需要大量干净的数据。它们的失败方式往往是人类显而易见的。该领域发展迅速，但相应的保障措施却不足。