盡管計(jì)算機(jī)處理某些數(shù)據(jù)可以比人類更快或更準(zhǔn)確，但那終究不是智能。計(jì)算機(jī)編程的傳統(tǒng)模型隨時(shí)都要提前告訴計(jì)算機(jī)該做什么；如果正好發(fā)生了這種情況，那就完完全全照這么做。但是，如果情況稍微有所變化該怎么辦？那程序員就得發(fā)揮創(chuàng)意，詳盡地定義好所有的復(fù)雜行為，但是機(jī)器是沒(méi)法自行判斷的。

但機(jī)器學(xué)習(xí)不一樣，除了要告訴計(jì)算機(jī)該做什么之外，程序員只需要給機(jī)器一個(gè)跟任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集，以及一種用于分析這一數(shù)據(jù)集的方法論。然后，機(jī)器就會(huì)基于收到的正反饋或負(fù)反饋，不斷地給數(shù)據(jù)打標(biāo)簽和進(jìn)行解釋，然后慢慢地變得越來(lái)越精確。如果新數(shù)據(jù)跟經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)類似的話，機(jī)器就可以通過(guò)算法對(duì)之前未遇到過(guò)的數(shù)據(jù)做出靠譜的猜測(cè)。

今天的大型科技公司在談?wù)撊斯ぶ悄艿臅r(shí)候，一般都是指機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的子集。許多值得稱道的電子產(chǎn)品功能（比方說(shuō)圖像識(shí)別），背后是由機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，也就是所謂的“深度”學(xué)習(xí)來(lái)驅(qū)動(dòng)的。