導(dǎo)語 戰(zhàn)勝柯潔后，Google AlphaGo再次成為熱門話題，網(wǎng)絡(luò)上宣揚(yáng)人工智能將奪去人類工作的文章比比皆是。與其擔(dān)心將來失去工作，或者我們可以更進(jìn)取一點(diǎn)，了解“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個(gè)熱門的概念，畢竟既然要面對(duì)將來跟你搶飯碗的家伙，知己知彼更能出奇制勝。
在網(wǎng)上查找了一些資料，還專門找來吳軍博士等技術(shù)大牛的文章和書研讀一番，驚訝的發(fā)現(xiàn)這個(gè)讓機(jī)器更智能的“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”，竟對(duì)獵頭公司如何培養(yǎng)高產(chǎn)值顧問有著深刻的啟發(fā)意義。你可能會(huì)說：不能吧，人腦和電腦是一回事嗎？好吧，不管怎么說，我先試著分析給你看，相信伶俐如你，很快能判斷是不是這么一回事。 為了更好的說明我的想法，首先從機(jī)器是如何學(xué)習(xí)開始說。這里關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的觀點(diǎn)來自吳軍博士，如果想宏觀地深入了解，建議去看看他寫的《智能時(shí)代》。 “機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)數(shù)據(jù)使用的不同分兩種方法，一種是提供一堆數(shù)據(jù)給它，計(jì)算機(jī)從這些雜亂無章的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并且得到規(guī)律，這叫無監(jiān)督學(xué)習(xí)；另外一種是由人來標(biāo)識(shí)出具體的方向和重點(diǎn)，計(jì)算機(jī)憑其強(qiáng)大的運(yùn)算能力據(jù)此得出規(guī)律，這叫有監(jiān)督學(xué)習(xí)。 例如
舉個(gè)例子，從一堆資料中找出合適的人才，無監(jiān)督的學(xué)習(xí)就是事先不向你講清楚這個(gè)職位搜尋的重點(diǎn)是什么，可能會(huì)在那些地方找到合適的人，讓你自己去摸索，找的合適的就會(huì)被通知面試，不合適的就石沉大海。你從無數(shù)次的嘗試中自己得出規(guī)律，那些職位用什么方法，通過那個(gè)渠道找能更快更準(zhǔn)。 反過來，當(dāng)你接職位的時(shí)候，你的導(dǎo)師已經(jīng)告訴你這個(gè)職位的重點(diǎn)在那里，符合那些條件的人是合適的，會(huì)在那些渠道能找到這些人，這就是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)。
這兩種學(xué)習(xí)的方式各有千秋，無監(jiān)督的學(xué)習(xí)需要獲得大量試錯(cuò)機(jī)會(huì)，而市場(chǎng)上那些極低收費(fèi)的合作，為此提供不少的契機(jī)。這對(duì)于客戶和公司來講，是商業(yè)上的選擇，但有一個(gè)很大的副作用，就是培訓(xùn)出來的新人，能成才的只是小概率事件，大部份處于簡(jiǎn)歷搬運(yùn)工的水平，可以預(yù)見將來會(huì)被智能機(jī)器取代。
有監(jiān)督的學(xué)習(xí)則相反，為了讓新人在實(shí)踐中確保輸出服務(wù)質(zhì)素的穩(wěn)定，相當(dāng)于是利用了資深顧問的智力。但是因?yàn)轭檰柸讨笇?dǎo)不僅成本高，而且新人也比較難短時(shí)間內(nèi)得到大量的試錯(cuò)機(jī)會(huì)，必須用時(shí)間長度來彌補(bǔ)試錯(cuò)強(qiáng)度。最要命的是因?yàn)閷?shí)踐過程中是沿著導(dǎo)師的思路來執(zhí)行，新人雖然上手速度快，但也束縛了其創(chuàng)新性。
總的來講，有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，方向明確，效率更高，但提升高度有限；無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方向不明，試錯(cuò)成本高，但因?yàn)椴皇苤笇?dǎo)者的思維限制，所以提升高度不可估量。 
那么，有沒有一種學(xué)習(xí)方法，能兼得兩種學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢(shì)？答案是肯定的，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階版本的“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”（Reinforcement Leaning）。 因?yàn)槠邢?，我下一?jié)再和你聊聊這個(gè)話題。 作者：Susan——Talentview創(chuàng)始合伙人 泰能獵頭，始于1998年，重生于非典后，闖過了2008年的金融危機(jī)，始終用自己專業(yè)的態(tài)度為企業(yè)和人才提供穩(wěn)定優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。愿我們的低調(diào)穩(wěn)重，為你開創(chuàng)一條金光大道。
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