机器学习观点基础到底有多可靠？

组态和断言。随机性结论在量化上也很昂贵，并且如果方式也论变革产生格外好的采样和近似方式也，那么它但会不具格外极高的简约性。

右侧下一个大：很低阐释，极高益处

与大部分数教育领域的方面同样，离地研习取得了一些惊人的取得成功，尽管方式也论层面被证明彻底难以取得方面。离地研习凸显了一种便是的方式也的许多特性：结论不平衡、难以合理地构建、基于过强启发式展开配置以及产生不可预见的结果。诸如随机可食用 “变格外” 之类的知情不不宜比较多数，而且实习结论的组态也很难解读。然而，离地研习继续推进并在量化机动态和其并不一定语言妥善处理等教育领域达到电影版的性能指标低水平，修筑了一个极富其他难以阐释的任务的21世纪，如自动驾驶。

结论，通用 AI 将占绝对优势右侧下角，因为根据判别，超级笔记本电脑远超了人类的阐释范围，可以用作克服任何疑问。现阶段，它均作为思想检验包含在内。

每个一个大的定性阐述。报文可以通过其相异区域之中的其余部分或全部阐述来阐述

任左上一个大：极高阐释，很低益处

大部分数形式的本质推理不是机器研习，但有时是，并且显然对预见结论不感兴趣。本质人关系可以分为临床试验 (RCT) 与格外十分复杂的本质推理方式也，后者借此从注意到原始数据之中校准本质人关系。RCT 在方式也论上很非常简单并时说明了恰当的结果，但在想像21世纪之中展开往往既昂贵又不切单单——如果不是不显然的话——因此益处实际。本质推理方式也并不一定上是模仿 RCT，而无需想到任何事情，这使得它们的执行者挑战性极高得多，但有许多受限制和诡计显然使结果单方。总体而言，本质人关系仍然是一个引人困惑的追求，其之中当前的方式也往往不用满足我们想尽办法提出的疑问，除非这些疑问可以通过临床试验展开冒险，或者它们都只适合某些如前所述（例如，作为 “其并不一定检验” 的偶然结果）。

联邦研习（FL）是一个与众不同的概念，却并不多受到高度重视 - 显然是因为它最引人注意的为广泛不宜用程序需要分派到大量笔记本电脑手机器材，因此 FL 只有两个参与者才能根本学术研究研究：Apple 和Skype。FL 依赖于其他用例，例如汇聚专有原始数据集，但协同这些措施依赖于政治和调度同样，受限制了它们在实践之中的益处。尽管如此，对于时说什么上去举例来说一个诡异的概念（大致概括为：“将结论引入原始数据，而不是将原始数据引入结论”），FL 是合理的，并且在扬声器评注预见和全方位新的闻节目中选等教育领域有切实的取得成功案例. FL 背后的基本方式也论和新的技术无论如何不足以让 FL 得到格外为广泛的为广泛不宜用。

精进研习（RL）在中国围棋、中国围棋、Scrabble和 DotA 等新的游戏之中达到了前所未有的能力低水平。但在片段新的游戏和模拟生态系统值得注意，精进研习还没引人满意地转既有为想像21世纪的为广泛不宜用程序。机械人新的技术本不宜成为 RL 的下一个一个之中心教育领域，但这并没借助于——想像无论如何比离地受限的娃娃生态系统格外具趣味性。意味著，到现阶段为止，RL 的成就是鼓舞人心的，根本喜欢中国围棋的人有显然确信它的益处确实格外极高。我渴望看着 RL 在将其安放向量右侧侧在此之前借助于其一些潜在的单单为广泛不宜用。

任左下一个大：很低阐释，很低益处

平面图专家系统（GNN）现在是机器研习之中一个比较热门的教育领域，在多个教育领域都取得了尚为之信的科研成果。但是对于其之中许多请注意，尚为不正确 GNN 是否是比常用格外传统文化的结构上既有原始数据与离地研习架构配对的替代方式也格外好。原始数据其并不一定是平面图结构上的疑问，例如既有学信息新的技术之中的分子，无论如何不具格外引人注意的 GNN 结果（尽管这些往往不如非平面图无关的方式也）。与大部分数教育领域比起，用作大规模训练 GNN 的Ubuntu物件与工业之中常用的内外物件二者之间无论如何依赖于很大差异，这受限制了大型 GNN 在这些围墙花园值得注意的必要性。该教育领域的十分复杂程度和内涵表明方式也论总和更极高，因此 GNN 确实有茁壮的空间并引人满意地展览某些任务的绝对优势，这将导致格外大的简约性。GNN 也可以从新的技术变革之中得益，因为平面图现阶段不用其并不一定地适用作现有的量化硬件。

可解读的机器研习（IML）是一个重要且有大环境的教育领域，并继续受到高度重视。SHAP 和 LIME 等新的技术仍未成为根本合理的物件来询问 ML 结论。然而，由于运用于实际，现有方式也的益处未曾只不过借助于——未曾建立健全的最佳实践和拟订指南。然而，IML 现阶段的主要过强点是它没克服我们根本不感兴趣的本质疑问。IML 解读了结论如何展开预见，但没解读基础原始数据如何与它们本质人关系（尽管经常被出错地解读像这样）。在取得重大方式也论方面在此之前，IML 的强制执行者用途大部分以外结论复用 / 管控和结论填充。

凝聚态机器研习（QML）显然远超我的驾驶台，但现阶段无论如何是一个结论性的练习，忍耐等待必要的人工智能可用。在那在此之前，QML 却是地走到任左下角。

渐进式变革、新的技术突飞猛进和逻辑学发生发生变既有

教育领域内主要通过三种主要组态来遍历方式也论阐释与充分益处向量（平面图 2）。

报文可以遍历向量的方式也的时说明性请注意。

渐进式方面是缓慢而平衡的方面，它在向量的右侧侧向右静止英寸场。过去几十年的指导机器研习就是一个极佳的例子，在此期间，更为合理的预见解法被改进和运用于，为我们提供了我们现今喜欢的强而有力物件箱。渐进式变革是所有茁壮教育领域的片面，除了由于新的技术突飞猛进和逻辑学发生发生变既有而经历格外剧烈运动的时期值得注意。

由于由于新的技术的突飞猛进，一些教育领域看着了物理变革的阶梯式发生变既有。* 离地研习 * 教育领域并没被它的方式也论基础所解开，这些基础是在 2010 九十年代离地研习热潮在此之前 20 多年发现的——它是由奢侈品级 GPU 支持的并行妥善处理推动了它的勃兴。新的技术突飞猛进往往显出为沿充分益处轴向后侧跳跃。然而，并非所有以新的技术为分庭抗礼的变革都是突飞猛进。现今的离地研习的特点是通过常用格外多的量化能力和更为专业的硬件训练更为大的结论来借助于渐进式变革。

在这个如前所述内物理变革的终究组态是逻辑学发生发生变既有。正如布朗 · 米勒（Thomas Kuhn）在他的重要著作《物理民主革命的结构上》之中所反驳的，逻辑学发生发生变既有都有了物理学科专业的如前所述和检验实践的重要发生变既有。Donald Rubin 和 Judea Pearl 造就的本质如前所述就是这样一个例子，它将本质人关系教育领域从临床试验和传统文化统计资料分析提升为格外强而有力的数学分析既有学科专业，形式为本质推理。逻辑学发生发生变既有往往显出为阐释的向右运动，这有显然随同或伴随着益处的增极高。

然而，逻辑学叠加可以在任何侧向右遍历向量。当专家系统（以及随后的离地专家系统）将自己定下为传统文化 ML 的独立逻辑学时，这原本相异于简约性和阐释力的攀升。许多新的兴教育领域以这种方式也从格外茁壮的学术研究研究教育领域分支出来。

预见和离地研习的物理民主革命

总而言之，不限是我确信未来显然发生的一些推测性预见（表 1）。右侧上一个大之中的报文被省去，因为它们太茁壮而看不到重大方面。

表 1：机器研习几大教育领域未来方面预见。

然而，比个别教育领域如何的发展格外重要的注意到是充分主义的总体趋势，以及更为愿意声称进一步的方式也论阐释。

从历史充分上看，一般是方式也论（结论）必先出现，然后如此一来拟订想法。但离地研习极富活力了一个新的的物理反复，颠覆了这一点。意味著，在人们高度重视方式也论在此之前，方式也就都未展览最必极高性能指标的性能指标。实证结果为王，方式也论是可选的。

这导致了机器研习学术研究研究之中该系统的为广泛博弈，通过非常简单地修正现有方式也并依靠随机性来超越基线，而不是有多数性地推进该教育领域的方式也论，从而获取了最新的的最新的科研成果。但毫无疑问这就是我们为新的一波机器研习繁荣付出的代价。

平面图 3：2022 年离地研习的发展的 3 个潜在滚动。

离地研习是否是不可逆转地以结果为导向的反复并将方式也论阐释降班为可选的 2022 年显然是关键人物。我们确实思维如下几个疑问：

方式也论突破是否是但会让我们的阐释赶上简约性，并将离地研习发生发生变既有为像传统文化机器研习一样格外有条理的学科专业？

现有的离地研习古书是否是不足以让益处无限地增极高，均均通过扩展更为大的结论？

或者，一个充分性的突破但会带领我们进一步险恶兔子洞，进入一种增强益处的新的逻辑学，尽管我们对这种逻辑学认识得比较少？

这些路线之中的任何一条都通向通用人工笔记本电脑吗？只有一段时间能时说明了解法。

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来源：aidancooper.co.uk，编辑：nhyilin

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—THE END—

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