这只是所谓的（我）计算谬论的一个例子，描述了当我们将特征/行为/属性/技能/能力应用于只能正确地应用于整体（大部分完好无损）的机器和计算机时出现的逻辑矛盾。人类和一些（非人类）动物。 机器学习这个词是（我）经常引用的这种谬论的例子之一。 当两个单词（按照它们的定义）按该顺序组合时，将产生一个逻辑上矛盾的术语，并在逻辑上是不可能的东西的产生，即学习机器。 机器无法学习，如果不再这样做，它将不再是机器。 尽管这是个废话，但荒谬的计算机“科学家”和技术炒作的实践者仍在继续使用它，但效果却丝毫不减。 显然，他们认为，自从人类意识开始出现以来，就已经违反了公认的普遍定律（逻辑定律），这是有事实根据的，因为其他所有人都在这样做，而且没有人对词语的含义或逻辑给予任何废话。 它听起来既性感又酷，并且在薪水变现和/或给予写作时间时毫无疑问地填补了ole的皮夹，这并没有什么坏处。 在单词“ deep”之前打上一个“深金”。 从字面上看，它是虚拟的，不是真实的，不是真实的东西，机器是无法学习的。 他们没有能力进行“监督”学习或“无监督”或“强化”学习。 他们没有能力学习数字，字母，单词，概念，定义甚至算法。 您知道最常见的机器学习算法列表中的所有算法都有什么共同点，它们都是简单的旧算法，其中许多是自古以来就存在的东西，早在机器没有学习时就出现了，这恰恰是从那时到今天 是不是很困惑？ 用一个或什至全部对机器/计算机进行编程不会神奇地使所述机器学习，而是使所述机器具有使用所述算法进行计算/计算的能力。 不知道这对了解机器学习是否有用，但我认为您可能应该知道。
