機器能否學習，學習能力是否強大？

首先我要告訴你的是，機器也會學習。可能你會感到疑惑，機器不是一個死物嗎？怎麼也會思考呢？如果你對此感到疑惑，可以參考 探索時刻：機器也會學習嗎？

然後還有一點就是機器學習在某些領域可能表現出非常強大的學習能力。可能你也會感到十分驚訝，甚至你可能會麼機器會取代我們思考嗎？但這個強大的學習能力和我們通常意義上的能力還有點不同。 機器學習是透過輸入資料來生成一定的模型，然後用這個模型來解決現實中的問題。

機器學習是要歸納資料中的特徵，從中找出這一類問題的共性。

那麼問題就來了，如果機器它的學習能力太過強大。那麼它可能會把本不是這類資料的共有特徵也判斷為共有特徵了。就比如說，我們用一些樹的照片來訓練我們的機器，從而得到一個模型。然後我們想用機器來判斷其它的照片是不是樹。

如果這個機器的學習能力非常強大的話，那麼可能會出現這麼一個問題。你給機器一張綠草的照片，也許機器也會認為這是樹！怎麼會出現這麼奇怪的結果呢？ 問題在於機器的學習能力太強大了。 可能機器把綠色這個特徵給讀取到了，那麼它就傻乎乎的認為是綠色的植物就是樹了。

所以對機器來說，學習能力不是越強越好。

如果太強了，甚至可能鬧出笑話。不知道你是怎麼看的呢？