用众多的电脑模拟人脑中的神经元，形成一个人的神经网络。

谷歌母公司董事长斯密特曾经说：不用担心机器人成为坏人。

他说这句话的起因是什么？

因为谷歌，在安卓系统改变了移动世界之后，希望用开源的机器学习系统，通俗讲，就是让机器人自发地学习知识，斯密特认为机器人学习是为了让人类能够不用像机器那样去做事。

他说的话当然是有道理的，比如他对记者说，你们在会场现在还要不停的用电脑打字，而不能专心的听和说，那为什么不能让机器人去做这种重复性的打字工作呢？其实他说的对，仔细想想，人类比如说那些工人，把很多的时间都放在不断重复的机械的劳动上去了。

尤其他觉得，如果机器人学习系统开发出来之后，要开源，就是说他会把机器系统开源，在医疗、游戏和教育等领域，机器学习将发挥巨大的价值，谷歌的研究员说，机器学习就像是火箭助推器，大量的数据，就是火箭的燃料，能够让机器学习速度越来越快，学的东西也会越来越多，发展会越来越快。

原理就是用众多的电脑模拟人脑中的神经元，形成一个人的神经网络，不需要借助大批的研究人员帮助电脑去标明事物之间的差异，只需要为算法提供海量的数据，那么神经元与神经元之间的关系，就会发生变化，让数据自己去说话，这个时候，就可以让组成神经网络的机器具备自动学习识别数据的能力，在新的输入中找出与学到的概念相对应的部分，达到机器学习的效果。

比如当人们需要计算机辨别图片内容的时候，每一个人工的神经元就会把抓取到的信息传递到被设置为决策者的那一颗神经元上，它们通过统观下层所有神经元所展示的信息，结合案例数据的分析以及算法，最终得出结论。

其实谷歌在差不多十年前就已经从语音技术开始做研究机器学习，而且斯密特透露，这个技术已经取得了突破性的进展，是发生在计算机的视觉领域。

这个是很可怕的信息，因为谷歌是追求新科技出名的一家超级企业，尤其是在涉及到未来发展的一些科技上面，它一直走在最前端。

在三年前，谷歌的科学家就曾经说过，谷歌X的实验室，通过连接16000台计算机的处理器，创建了一个机器学习的神经元网络系统，结果发现这个系统自行地创建了猫这个概念，并且自学了对猫的辩认。

这就是自我学习，已经很可怕了，就是无数台计算机连在一起，已经可以自己创建一些概念，并且学习一些人类从来没有输入过的一些信息知识，这让我想到了终结者。终结者其实讲的就是未来的机器人回到了过去，去改变那个世界，在电影里面好的机器人和坏的机器人，在他们回到过去的那个世界里面，展开斗争，坏的机器人更加先进，但最终，由于人类的帮助，好的机器人消灭了坏的机器人。

但其实有没有想过，这只是电影，如果换过来说，回到过去的是先进的那个机器人是坏人，那它对这个世界整个的摧毁程度是难以想象的。

就像终结者里面的液态机器人，你怎么去对付它？我们目前根本没有办法去对付它，一个机器人就可以毁灭整个世界，所以说这个概念还是挺可怕的。

但是谷歌通过这样的一个学习系技术，让谷歌的电子邮件服务垃圾系统的拦截率提高到了99.9%，而误报率降低到了0.05%，就是因为机器学习让这个机器系统自动的去不断去学习，去识别垃圾，系统不用人类去预先设置好一些固定的规则去拦截垃圾，它可以在运行的过程当中，自己创建新的规则，这也是一个非常突破性的科技。

另外还推出智能自动的回复功能，可以帮助用户筛选在适合的语境下的回复短句，他可以对你的邮件写作风格和写作语气进行分析，会符合你的语气和你的风格来进行回复，也就是说，就像斯密特说的，如果这样一来，在未来的世界真的这样发展下去，人就不用干活了，因为我们人类可以干的活，机器全都可以干了，他可以自己干，而且你只要设定一个基础，他可以自己去学习。

然后科学家觉得计算机的视觉效果开发出来之后比人还要更好。

那为什么还要人去开车，应该让机器来开车，那为什么要让医生去看X光可能还会出现偏差，应该是让机器来看，可以做出更准确的诊断。

施密特说开源之后，如果全世界的聪明人都将给谷歌很好的回馈，会有更多的发现让产品和服务更完美。

他比较看好机器学习在医疗、游戏、教育这些领域发挥的价值，他认为，甚至于他们的竞争对手、团队，会用它。他的意思是谷歌会把技术公布给全社会。