在传统的计算机工作中，任务越复杂，我们需要制定的指令也会越复杂。但机器学习有着本质区别。程序员不用去告诉计算机如何正确地解决问题，而是让机器去自己学习解决问题。

在商业领域，将机器学习与大数据结合起来，能为企业的发展带来巨大的推动力。让机器学习识别数据模型，然后做出预测，这是目前大数据领域中最先进的技术之一。

1.机器会看

由于计算机能够查看庞大的数据集，并使用机器学习算法将图像进行分类，所以在一组图像中识别特征并正确地将它们进行分类的算法很容易实现。

例如，查看一个乳腺癌检查图像需要四个训练有素的医疗病理学家，结论是基于他们的观察得出的。现在，算法可以比最好的病理学家更加快速准确地检测出癌症，从而帮助医生节约时间，提高诊治效率。

事实上，计算机能看见也是无人驾驶汽车得以实现的基础。一台计算机可以识别周围的物体是一棵树还是一个行人，是一个停止标志还是一个让路标志，是一条道路还是一个场地，这是实现无人驾驶汽车的关键技术。这种创新也可以彻底改变许多商业模式，从供应链到交付，再到个人交通，多个环节都将涉及到机器学习。

2.机器会读

Google很早就证明了程序可以读取文本的价值。他们的搜索引擎算法彻底改变了互联网搜索，并在继续向前发展。

但确定一个文件中是否包含有某个单词或短语，与完全理解上下文还是两件不同的事。目前正在开发的新算法能够确定文档中句子的褒贬义，上下文等信息。

3.机器会听

近年来一个最大的创新可能现在就你的口袋里。Siri，Cortanan，GoogleNow代表了机器理解人类语言的一个巨大飞跃。

如今，虚拟个人助理能够识别各种各样的命令，并且能够给出同样丰富的回答。Google及其竞争对手目前正在专注于训练他们的搜索算法理解自然语音，语音搜索技术将会越来越成熟。

在过去，你会通过输入“咖啡厅”+“伦敦”+“邮政编码”等关键词来查找一个地区的咖啡馆列表。如今，你可以输入或者说一句话，比如“最近哪里有正在营业的咖啡馆？”Google不仅能明白你的意思，也知道你在哪里，现在是什么时候，以及如何回应。

4.机器会说

Siri可以给你讲笑话，但是这并不是真正我想要说的。

机器翻译本身在很大程度上就很搞笑。语言有很多的细微差别，包括俚语、习语、文化内涵，把这样的一段文字输入到翻译软件里，可能会产生出一些有趣的错误结果。

但是，新的机器学习算法越来越准确，让实时翻译变成可能。去年底，微软推出了英语和西班牙语的Skype视频会议即时翻译服务，并计划支持超过40种语言的即时翻译。

机器翻译涉及听用户说话，理解用户的话，并翻译这些话的一个过程。由于该方案基于机器学习，所以它会随着实践变得越来越优秀。

5.机器会写

计算机可以很好地进行创作性的写作。

在一个项目中，科学家训练一台计算机为照片写标题来描述图片。在第一代产品中，人类的读者认为计算机生成的描述好过人类产生的描述的概率是四分之一。

这对于各种在以前需要人工干预的数据录入和分类任务具有广泛影响。如果一台计算机能够识别图像、文档和文件等信息材料，并且能准确地描述它们，这种自动化技术会有许多的应用前景。再比如，机器学习算法曾在2015年温网比赛中被用来将比赛的统计数据自动转换为新闻报道，这些内容看起来就像是专业的体育记者撰写的。

机器学习这些听、说、读、写、看的技能证明，计算机现在可以大胆地走进那些曾经被坚定地认为是专属于人类的领域。虽然这些技术仍然是不完美的，但机器学习本身也在不断地提高和完善自己，他们会越来越好。