這是本科“機器學習”作業，全是網上找的段落，稍微編排了一下，若對你有幫助，請點贊、關注我呦！
上圖是我爲某項目畫的Logo，可惜未被採納，自我欣賞還是可以的。(●ˇ∀ˇ●)
論機器學習對社會、經濟、政治、文化發展的影響
由人工智能驅動的機器越來越多參與到我們的社會、經濟、政治和文化的互動調節上。而人工智能備受關注、取得革命性進步背後的推手，其實是“機器學習”。
機器學習是一門多領域交叉學科，它涉及到計算機科學、概率統計、函數逼近論、最優化理論、控制論、決策論、算法複雜度理論、實驗科學等多個學科。機器學習的具體定義也因此有許多不同的說法，分別以某個相關學科的視角切入。但總體上講，與傳統的爲解決特定任務、硬編碼的軟件程序不同，機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。舉個簡單的例子，當我們瀏覽網上商城時，經常會出現商品推薦的信息。這是商城根據你往期的購物記錄和冗長的收藏清單，識別出這其中哪些是你真正感興趣，並且願意購買的產品。這樣的決策模型，可以幫助商城爲客戶提供建議並鼓勵產品消費。
創新對價值的創造和生活水平的提高都起到關鍵作用，所以機器學習誕生以來的信息技術系統就爲人們創造了第一波價值（數萬億美元），對此，在美國國家科學、工程和醫學科學委員會提交的一份報告中就指出了其影響力“技術的進步導致了嚴重的工資不平等”。其實，因爲技術的進度而帶來的不平等還有很多，如在經濟全球化和近十年來技術鉅變的雙項因素下，未來經濟的影響將會具有高度破壞性，這也就意味着，即便你是贏家，賺了很多錢，但因爲經濟危機受牽連，你依然是失敗者。而這一問題，就需要制定政策的政府領導、商業領袖、技術人員和研究學者的高度重視。
不過儘管機器學習正在爲我們帶來很多不良的影響，在談論機器學習可以做什麼，不可以做什麼之前，我們仍需明確這兩點：1.離機器取代人類還有很長時間；2.機器不可能完全取代人類。
從價值層面來看，當機器執行特定的作業或者某一部分任務時，剩下的非機器學習可以完成的任務就會變得更有價值。另一方面，機器將會增加人的生產力，使全新的產品、服務和工作流程的產生變爲可能。因此，在對勞動力需求的影響上，即便是對那種需要機器的工作崗位，機器學習帶來的影響可能是消極的，也可能是積極的。當機器學習系統接近於某些崗位的人類的能力時，作爲這些系統的補充的職位就會出現。而當機器學習系統比人類更具成本效益時，企業家或商人就自然會採用機器來取代人類，以達到利潤最大化。進而，這樣將會提高生產力、降低價格、轉移勞動力需求並重組整個行業。
機器學習也對人類的文化生活產生了深刻的影響。比如勞動就業方式的改變、社會結構的改變、以及思維方式的變革等等。
首先，在勞動就業問題上矛盾將會比較突出。由於機器學習能夠代替人類進行各種腦力勞動整個社會的勞動效率將會有極大地提高，但同時也會使一部分人不得不改變他們的工種，甚至造成失業。尤其是機器學習在高科技和工程中的應用，會使一些高級人才也失去介入信息處理活動的機會，甚至不得不改變自己的工作方式。如果不能很好的處理機器學習和人類的合作關係，技術的進步不僅不會給人類帶來福音，帶來的反而是人類對自身價值的否定。
其次，是社會結構的變化。人們一方面希望人工智能和智能機器能夠代替人類從事各種勞動，另一方面又擔心它們的發展會引起新的社會問題。實際上，未來的社會結構將會由“人——機器”的社會結構，發展爲“人——智能機器——機器”的社會結構。現在和將來的很多本來是由人承擔的工作將由機器人來擔任，因此，人們將不得不學會與有智能的機器相處，並適應這種變化了的社會結構。
再次，是思維方式與觀念的變化。機器學習的發展與推廣應用，將影響到人類的思維方式和傳統觀念，並使它們發生改變。例如，傳統知識一般印在書本報刊或雜誌上，因而是固定不變的，而機器學習系統的知識庫的知識卻是可以不斷修改、擴充和更新的。又如，一旦專家系統的用戶開始相信智能系統的判斷和決定，那麼他們就可能不願多動腦筋，變得懶惰，並失去對許多問題及其求解任務的責任感和敏感性。那些過分依賴計算器的學生，他們的主動思維能力和計算能力也會明顯下降。過分地依賴計算機的建議而不加分析地接受，將會使智能機器用戶的認知能力下降，並增加誤解。因此在設計和研製智能系統時，應考慮到上述問題，儘量鼓勵用戶在問題求解中的主動性，讓他們的智力積極參與問題求解過程。
當前的“Net Generation”也是計算機與互聯網對人類文化及發展的影響的例子。“Net Generation”這一代人是精通互聯網的一代，他們沿着科技進步的軌道，在日常生活的許多領域都超越了父輩，並且相信他們自己更能促進時代的快速發展。在人類教育過程中，這一代的思維模式及教育方式對以往的文化、價值觀教育模式都有着很大的衝擊，同時也對人類的社會進步、經濟發展和文化提高都有巨大的影響，隨着時間的推進和技術的進步，這種影響將越來越明顯地表現出來。
機器學習使得人們獲得了以前通過人工投入無法獲得的海量數據，檢驗了一些依靠傳統方法無法有效的假設，這在一定程度上拓展了社會、經濟、政治、文化等研究的邊界。我相信未來幾年會有越來越多的學者和企業會在研究和生產中嘗試機器學習技術。
