机器学习目前尚处于模拟人脑的思考模式的阶段。但是人脑目前的思考模式，并非已经完全解密。
所以学习一个其实并不了解的过程，再制造出来的学习方法，并不应该是一种非常科学和优秀的方法。
火星哥认为，从宏观上去查看人类的学习和看待世界的方法，跟计算机有很大的不同。在图像识别、策略和艺术方面，人类依旧远胜计算机。
很多人会抬杠说计算机的图像识别可以比人类的眼睛更精准，机器学习已经完全战胜了人类的多项专有技能，比如象棋，国际象棋，围棋，甚至危险预警，自动驾驶已经比人类开车更安全等等。
火星哥想说，人类的最大优势，就是拥有不确定性。同样的输入进来，人类可以输出完全不同的答案。同样的一幅画，要求你看完之后说一个词语，今天和明天的答案不一定一样。你和我的答案也不一定一样。
这是保持进化、保持优势的基础方法。人类并非有意识的这么做。而是人类本身就是一台混沌的克鲁机。也正是因为克鲁机的不确定机制，让人们的决定和反应拥有了无限的可能性。
那么，机器学习，如果是模拟人类的计算方法和方式。同样的输入，也不应该得到完全一样的输出。
而就目前的机器学习算法而言，模型的训练过程，就是寻找输入和输出对应函数的一个过程。找到这个函数之后，一旦确定了输入，那么输出也是确定的。比如计算一次扔飞镖击中红心的概率，第一次拿到的概率是：87.33142345%，那么，在第二次计算的时候，如果输入参数没有任何改变，这个概率也不会发生任何改变。哪怕是小数点后7、8位。哪怕这个87%本身就不是精确的。
而这，正是机器学习无法自己进步的原因。
机器学习是人类发明的，随着人类的进步，机器学习也在不断进行着迭代。在计算过程中引入随机过程，可以让计算结果更具有说服力和拓展性。
火星哥预言，机器学习想要进步的下一个阶段，一定是固定的输入对应不固定的输出。自我进化，一定是机器学习的下一个阶段。感觉alphago就有点类似的意思，输入和输出并非简单的对应关系。而是每一次的计算结果，都是在无数的不确定结果中查找出来相对优化的答案。
胡思乱想，诸位见笑！
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