机器学习的未来
知识点概述
基于数字化、自动化和目标规范不完善三大前提，本书作者对机器学习的未来发展做出了预测。核心观点是，机器学习将缓慢但稳定地渗透到社会和商业的各个角落，而可解释性将是推动这一进程的关键催化剂。
教材原文
我的“预测”基于三个前提：
- 数字化：任何（有趣的）信息都将被数字化。
- 自动化：当一个任务可以被自动化，并且自动化的成本低于一段时间内执行该任务的成本时，该任务将被自动化。
- 错误的指定：我们不可能完美地指定一个有所限制的目标。 … 我认为这种冲突部分是由解释方法来调解的。
详细解释
预测1：机器学习将缓慢而稳定地增长
- 现状: 尽管AI和机器学习的炒作非常火热，但在许多传统公司和机构中，其落地应用仍然面临挑战，如数据准备不足、过高的期望、组织结构不匹配等。
- 未来趋势: 随着数字化进程的不断推进和自动化需求的持续增长，机器学习将克服这些初期障碍，逐渐、稳定地融入到更多的业务流程和产品中。易用性的提升（如云服务）将加速这一进程。
预测2：机器学习将驱动万物 (Machine learning will power many things)
- 核心逻辑: “凡是可以自动化的东西都将被自动化”。机器学习作为一种强大的自动化工具，将被用于解决各种预测问题，从而替代或辅助人类完成大量任务。
- 应用示例: 文件处理、数据驱动决策、药物发现、质量控制、自动驾驶、疾病诊断、语言翻译等。
预测3：可解释性工具将促进机器学习的采用
- 核心矛盾: 自动化的需求（由机器学习驱动）与我们无法完美定义目标（错误的指定）之间存在冲突。
- 可解释性的作用: 可解释的机器学习（Interpretable Machine Learning, IML）是弥合这一差距的关键。它能够：
- 解决信任问题: 使得对透明度有要求的组织和个人能够接受和使用机器学习。
- 满足合规需求: 满足法律、法规对决策过程透明度的要求。
- 降低风险: 帮助识别和修复由数据问题、模型偏见等引起的错误，提高系统的鲁棒性。
学习要点
- 理解驱动机器学习发展的三个核心前提：数字化、自动化、目标规范不完善。
- 认识到机器学习的应用落地是一个渐进的过程，而非一蹴而就。
- 掌握可解释性在解决机器学习应用挑战（如信任、合规、安全）中的关键作用，它是推动机器学习被更广泛采用的催化剂。
关联知识点
- 前置知识: 1-核心概念-机器学习, 5-核心概念-可解释性的重要性
- 后续知识: 45-核心概念-可解释性的未来