机器学习到底在学啥？一些最小模型实践

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摘要 这是一篇关于机器学习的有趣长文，翻译自 Stephen Wolfram 的 《What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models》， 阅读原文 可以看英文原版。下面是对文章的两则摘要： From GPT 👾 沃尔夫勒姆解释说，虽然机器学习（尤其是通过神经网络）取得了令人印象深刻的成果，但我们仍然不完全了解how and why it works。 此篇的核心见解是，机器学习不一定会创建有组织的系统来解决问题；相反，它利用简单计算规则中固有的复杂性，而这些规则通常表现得不可预测。这种随机性和复杂性使得机器学习模型能够以类似于自然进化的方式找到解决方案——通过探索多种可能性并坚持有效的方法，而不是遵循清晰的、合乎逻辑的路径。 这种理解可以通过关注 计算的简单性和自然丰富性 来更有效的构建和改进机器学习系统，而不是试图设计高度结构化的解 ………………………………