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现在我们就让ChatGPT讲解一下机器学习的基本概念吧。在ChatGPT对话框中输入“什么是机器学习”，稍等几秒，ChatGPT就会给我们如下答复。
ChatGPT机器学习是一种人工智能的分支，其目的是通过计算机算法和数学模型让计算机从数据中学习规律和知识，从而不断优化自己的性能。机器学习的关键在于算法和模型的训练，使计算机能够从样本数据中识别出规律和特征，并使用这些知识做出准确的预测和决策。机器学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、金融预测等领域。
ChatGPT是一个基于海量数据训练的语言模型，其生成的内容会有一定的随机性。因此，如果读者在和ChatGPT交互过程中得到与本书不同的答复，是非常正常的现象。
如果读者并不从事机器学习相关领域的工作，看到这段答复可能会觉得有一些抽象。不要担心，我们可以试着让ChatGPT用更通俗的语言进一步进行解释。
例如，在ChatGPT对话框中输入“能不能讲得通俗一点”，稍等片刻，就可以看到ChatGPT生成了新的答复。
ChatGPT当我们在面对大量数据时，如果我们想要从中找到有用的信息并做出有意义的预测和决策，我们可以使用机器学习技术帮助我们完成这个任务。机器学习就像是让计算机去学习一些人类无法或很难直接编程实现的规律，如自然语言处理、图像识别、人脸识别等。简单来说，机器学习就是让计算机从数据中学习，并能够自主地对新的数据进行分类、预测和决策。
从ChatGPT给出的这段答复中，我们可以看到，机器学习可以让计算机学习一些人类无法或很难直接编程实现的规律。这一点在如今这个数据大爆发的时代尤其常见。如果让人类在数以亿计的样本中快速找到规律，并做出决策，确实是“难于上青天”。但在强大算力的加持下，计算机可以轻松做到。
我们还可以让ChatGPT用一个例子来解释机器学习。在ChatGPT对话框中输入“请举一个例子来说明”，ChatGPT就会给出下面的答复。
ChatGPT好的，一个例子是手写数字识别。
假设我们有一个大型的手写数字数据集，其中包含许多人手写的数字图片。我们想要让计算机能够自动地对这些数字进行分类和识别。这时，我们可以使用机器学习技术帮助我们实现这个任务。
具体来说，我们可以使用一个基于深度学习的神经网络模型训练计算机，让计算机从这些手写数字图片中学习一些特征和规律。我们将这些手写数字图片作为模型的输入，让模型通过多层神经网络的计算，最终输出一个分类结果，表示该图片所代表的数字是几。
我们可以将手写数字图片分为训练集和测试集，先让模型使用训练集进行学习和优化，然后使用测试集评估模型的准确性和泛化能力。如果模型在测试集上的表现良好，我们就可以将其应用到实际场景中，如自动识别手写数字的应用场景。
可以看到，ChatGPT使用一个手写数字识别的例子解释了机器学习的概念。有趣的是，解决手写数字识别任务正好也是很多机器学习初学者的必经之路，甚至有人把它比喻成机器学习的“Hello World”。而且，手写数字识别在很多年前就已经应用在实际场景当中了。关于这一点，我们也可以问问ChatGPT。在ChatGPT对话框中输入“手写数字识别最早应用在哪里”，ChatGPT就会给出下面的答复。
ChatGPT手写数字识别最早应用在邮政编码识别上。
20世纪60年代，美国邮政部门需要处理大量的邮件和信件，而手工识别邮政编码非常耗时耗力。于是，美国邮政部门开始尝试使用计算机技术自动识别邮政编码，这就是手写数字识别技术的最早应用之一。
邮政编码识别需要将邮件的邮政编码从信封上提取出来，然后与邮政部门的数据库进行匹配，以便快速准确地进行邮件分拣和派送。通过使用手写数字识别技术，邮政部门可以大大提高邮件处理的速度和准确性，同时也减轻了工作人员的工作量。随着技术的不断发展，手写数字识别技术也被应用到了许多其他领域，如银行支票识别、身份证号码识别、手写输入识别等。
从上面的答复中可以看到，ChatGPT告诉我们手写数字识别最早应用在邮政编码识别当中，而且应用的时间是20世纪60年代，距今已有五六十年。也就是说，机器学习相关的技术并不是最近才被发明出来的。