首先，这是一个很高端的话题，而这篇文章显然达不到这个高度。只是想在这里利用现有知识储备，保存这灵光一现。
有人说现在这个时代谁掌握了数据，谁就掌握了发展趋势。然而大数据又是如何收集保存并处理？机器又要如何像人一样不断学习，服务社会？生活中有一些人，可能是长得好看也可能是善解人意很多理由，更多的人愿意与他们交流，他们有整合资源的能力，或先天或后天培养。经由时间推移，人本能开始处理越来越多的数据。分析自己做错的事，回想并肯定自己做对的事，不断更新刺激各种神经元的权重。因而随着时间的变化，一个人会因为处理事物的神经元权重的改变而作出和以往不同的更正确的选择。这中间神经网络运作的刺激与算法细节，由每个人的天赋决定。以前，古老的hmm-gmm方法用于机器学习就有很好的效果，但是数据的预处理，提取特征非常重要，对人而言，这是一个人的出生，一个人受到的教育，它跟原生家庭的社会阶层有很大关系。发达国家的权威机构有调查，一个人的出生大概率就决定了这个人一生的社会阶层。但由信息时代催化出的新影响也在不断发生，而这些新影响才是我们应该关注的，这是这个时代欧美那些实验室在关注调查的事情。互联网在人类社会中的出现，就好比机器学习浪潮中神经网络的出现。一个人成就的高度越来越多取决于天赋，取决于机会。就好像，一个好的机器学习模型，取决于数据的收集处理+更多合适权重活跃神经元合适结构的神经网络+对的样本。样本的话不是必须，因为还有无监督学习等方法。
有一点需要强调。一个可信赖的学习器才能走得更远。
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