在《人工智能时代》P42，讲到了人工智能的演变。人工智能的核心，就是让机器执行任务。开始的时候，计算机人员通过编码明确规则，但机器不能完成复杂的任务，标准的说法是机器不能通过图灵测试，不能模拟人类的复杂表现。这个时间段是1980末~1990初，计算机进入“人工智能寒冬”时期。

这里的传统学习，是指基于传统的计算机程序和算法，这些程序和算法是根据人类专家的知识和经验，进行设计和编写，通过执行预设的逻辑和计算来解决问题。

这里的机器学习，是一种通过利用数据训练出来模型，然后使用模型预测。它能够赋予机器自己学习的能力，以此完成直接编程无法完成的事情。机器学习的概念，就是通过海量数据，组建模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。

人类进入机器学习以后，有大门被打开点豁然开朗的感觉。现在的人工智能主要应用场景非常广泛，它包括：自然语言处理（机器翻译、情感分析、文本生成、语音识别、语音合成、智能客服）；计算机视觉（图像识别、目标检测、人脸识别、自动驾驶、无人机监视）；推荐系统（电影、音乐、商品、新闻等内容的推荐）；机器学习（数据挖掘、预测分析、异常检测、金融风险评估）；游戏娱乐；机器人技术；医疗健康（疾病诊断、药物研发、基因编辑、医疗影像分析）；教育培训；物联网；金融科技。

业界认为，机器学习到三大能力包括：为人工智能的发展提供了数据驱动的能力；使人工智能系统具备了自主学习和优化的能力；为人工智能提供了丰富的算法模型和方法论。

我们将计算机的传统学习和机器学习，再简单一些表述：传统学习是人先自己完成学习过程，然后把见解编码到机器里，让机器执行任务；机器学习是人把学习过程直接委托给机器。

那么，是不是说，机器已经会思考了？越来越多的人已经持有了这样的观点。问题来了：在机器执行各种各样的任务后，我们人的作用在哪里？这个世界的将来还需要人这个物种吗？483