机器学习和人类学习的区别到底是什么？

人类的学习能力是智能行为的一个重要特征，没有学习，就没有人类知识的传承与积累，也就没有了人类文明。虽然人类和机器学习都能产生知识，但两者之间的差别很大。人类和机器学习都能产生知识，但一个产生于人类大脑，而另一个则产生于机器。

但这真的是这两者之间唯一的区别吗？

学习是生物中枢神经系统的高级整合技能之一，是获得新的或加强已有的知识、行为、技能或价值观的行为，也是人类获取知识的重要途径。机器学习则是计算机获取知识的重要途径和人工智能的重要标志，是一门研究怎样用计算机来模拟和实现人类学习活动的学科。人类学习的研究和机器学习研究两者是一种相互影响、相互促进的关系，但是至今为止人们对学习的机理还不太清楚。

人类有学习的能力，然而随着人工智能的进步，机器学习已经成为一种资源，它可以增强甚至取代人类的学习。

一、人类学习的本质

人类学习是一个积极主动的建构过程，学习者不是被动的接受外在信息，而是根据先前认知结构主动的有选择性的感知外界信息建构当前事物的意义。

这一学习的本质要点在于：

1、学习是人类所特有的个性化、社会性的活动；

2、学习的对象是一切人类的知识及创造的文明；

3、学习的机制是将外部信息不断转化为学习者的内在智慧；

4、学习的结果是学习者学习系统的完善和转化；

5、学习的目的是认识和改造主客观的世界。

二、机器学习的本质

学习能力是智能行为的一个非常重要的特征。

人在一生中都在不断地积累知识。但是我们不得不面对的事实是，如果我们的生命一旦结束，这些知识也就和生命一起消失了，因为人类的学习过程受到生命年限的限制。

随着计算机及人工智能科学的进一步发展，人们越来越意识到,如果机器能够成功地实现人类的学习过程，那么就可以把学习不断地延续下去，这样就避免了大量的重复学习，使知识积累达到了一个新的高度。

因此,从人类的学习本质到机器学习的实现，是科学技术的发展,也是社会的进步及下一步的进化方向。

机器学习的研究目的是使机器具有学习能力，但是机器具有智能和机器能够思维毕竟是两个概念，虽然让机器具有思维是人工智能学者们研究的最终目的。

机器结构的分离性与人脑结构分离性的不同之处在于，机器智能不在于离散处理信息的方式，而在于机器只“理解”信息的形式，而人却能够理解信息的内容。

现代思维科学的研究指出，我们不仅要肯定多种思维形式的存在，而且还要认定多种思维形式的结合，乃是人类的最佳思维方式。所以从功能主义的角度上讲,即使机器学习“功能实现”了人类的学习，但两者之间的差异还是难以弥补的,因此严格的说法应该是：机器学习只是模拟和实现人类的部分学习功能，这就是从人类学习到机器学习的本质差异。

机器学习已经成为人工智能研究领域一个快速增长的分支。所谓的神经网络软件的应用，模仿人类大脑的功能，使用大量低成本的硬件资源，为解决那些目前只能依赖于人脑的问题提供了可能性。庞大的数据池（大数据）包括医疗或金融信息、图片库或关于客户行为的信息，这些信息都是用不同类型的高度复杂的算法处理的，这些算法可以在没有传统编程的情况下产生数字知识。

人类的大脑不像计算机，计算机也不像人类大脑。尽管计算机可以执行“神经网络”的过程，可以受到大脑神经元的启发，但它们并不是自组织和自适应的。此外，机器学习不能代替人类学习。

事实证明，在记忆知识、理解和领会信息方面，基于机器的知识远远超过人类大脑的能力。机器的另外一个优势是，这种知识总是可以“在线”的，所以不会有保留问题。

未来，人类越来越倾向于依赖于机器的知识。

作者丨Tech洞态（Chat_Tech）