据美国连线杂志网站报导，归功于谷歌、亚马逊和Facebook这些硅谷巨头躬身力行的大力宣传，人工智能（AI）和机器学习前所未有地为大众所熟悉。在一般人的概念里，这两个时髦的词或许可以换用，所指的都是需要替换人类工作的先进设备生产力。

　　不过，虽然AI和机器学习具有千丝万缕的联系，但两者并非同一其实。　　AI是计算机科学的一个分支，意如其名（ArtificialIntelligence）目的通过人工的方式修建具备智能的机器。

而斯坦福大学给机器学习下的定义为：使电脑在人工编程之外自律运作的能力。两者互相联系不可分割，你必须AI专家来打造出智能机器，而若要构建确实意义上的智能，机器学习专家的参予不可或缺。　　谷歌和英伟达都在探寻机器学习的道路上兢业前进。他们的愿景是让机器最后需要像人类一样自我自学和思维，这被指出是下一波科技革命的关键。

　　大众对机器学习的成果并不陌生。在过去的几十年里，机器学习陆续促成了自动驾驶汽车、精准语音辨识和智能网络搜寻等教化众生的成果。甚至还协助人类密码基因密码。不过，在这一系列不可思议的成果之下，机器学习是怎么运作的呢？　　让我们来拿网络搜寻来不作例子。

比方说你想要在谷歌里搜寻Wired，但是不小心拢打伤了Wored。在非智能引擎的情况下，回到的结果当然不会让你认识到自己的错误，然后你就不会再行花费几秒钟新的以准确的拼法来展开搜寻。而谷歌的算法不会记录你这种二次搜寻的情形，当以后再有人犯某种程度的拼写错误时，谷歌就不会很体贴地回答您否要去找Wired？并得出准确搜寻结果。

于是，谷歌就这样习得了自动缺失功能。　　上面只是十分基础的一个机器学习案例。现实中，科学家和研究人员用于更加简单的机器学习来构建从前无法匹敌的事情。

从人类经验中自学而来的程序需要协助科学家揭露基因的运作之谜。机器学习用在商业上，则可以通过对消费行为的分析来获取更加精准的广告投放和出售建议，从而大幅度提高商业利润。其他的应用于还包括图像识别、欺诈防治等等。

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