编译：刘小芹 文强

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　　【新智元导读】什么是终极算法？算法已在多大程度上影响我们的生活？本文介绍了著名算法专家，机器学习领域的先驱人物 Pedro Domingos 的新书《终极算法》，详解了机器学习的五大学派。文章总结道，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。本书提出的问题令人深思。

　　机器学习并不新颖。我们从20世纪90年代就开始见证机器学习了。当时亚马逊推出了一个新的“为你推荐”功能，为用户显示更加个性化的推荐结果。当我们在 Google 上搜索时，这些搜索结果的背后也有机器学习技术。Facebook 上的“朋友”推荐或建议页面，以及任何电商网站上的产品推荐的背后都是机器学习在起作用。

　　换句话说，这些网站对我们的了解很多。我们在网站上的每次点击或搜索都会被记录下来，并为我们提供更多有关这些网站的信息。但这些网站都不是完全意义上的了解我们。Google 会知道我们正在搜索什么，亚马逊会知道我们想买什么，苹果知道我们喜欢听什么音乐，Facebook 知道我们的社交行为偏好。但这些网站没有一个知道我们在一天里所有的喜好和选择。它们只能通过我们先前的点击，而非通过了解我们整个人进行预测。

　　什么是终极算法（Master Algorithm）？

　　但是，假设有一个算法能同时知道我们在 Google 上搜索什么，我们在亚马逊上购买什么，以及我们正在 Apple Music 上听的音乐，或在 Netflix 上观看的视频。它也知道我们最近的状态和我们在 Facebook 上的分享。

　　关于我们的事，这个算法知道得很多，并且对我们形成了一个更准确、更全面的了解。

　　这种强大的“终极算法”（master algorithm）是 Pedro Domingos 提出的假设的核心，他是《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》（The Master Algorithm：How the Quest for the Ultimate Learning Machine will Remake Our World）的作者。

　　机器学习有不同的学派，每个学派从不同的角度看问题。符号学派（symbolists）更多关注哲学，逻辑学和心理学，并将学习视为逆向演绎（inverse of deduction）。联结学派（connectionists）专注物理学和神经科学，并相信大脑的逆向工程。进化学派，正如其名称所示，在遗传学和进化生物学的基础上得出结论。贝叶斯学派（Bayesians）注重统计学和概率推理。而类推学派（analogizers）更多是关注心理学和数学优化来推断相似性判断。

　　详解机器学习不同学派

　　联结学派（The connectionists）

　　联结学派的主要思想是通过神经元之间的连接来推导知识。联结学派聚焦于物理学和神经科学，并相信大脑的逆向工程（reverse engineering）。他们相信用反向传播算法或“向后传播错误”的算法来训练人工神经网络以获取结果。

　　多伦多大学的 Geoff Hinton 是机器学习领域的顶尖研究者之一。Hinton 积极与谷歌合作，也是推动“深度学习”模式的人物。深度学习在许多不同领域彻底变革了 AI，如语音识别，图像描述及生成有意义的句子。

　　几乎所有大科技公司，包括 Facebook，微软，谷歌等，都正在使用这种模式来改进它们的系统。Navdeep Jaitly 是谷歌大脑团队的研究科学家，他在 Hinton 门下进行研究，使用深度学习模型超越了 Android 系统中已经“精细调好”（fine-tuned）的语音识别算法。

　　Facebook AI Research（FAIR）的主管 Yann LeCun 是这个研究领域的另一位大牛。Yann 也是在 Hinton 门下读博士学位，并致力于深度学习领域。