首先，從理論上來說，機器學習確實是一種基於統計學原理的演算法。機器學習的核心是透過對大量資料的分析和處理，從中提取出規律和模式，以實現預測和決策。這一過程本質上是一種統計學方法，需要運用機率論、數理統計等知識來支撐。

其次，從實踐角度來看，機器學習確實存在一些侷限性和不足之處。例如，機器學習演算法往往需要大量的資料來支援，如果資料質量不好或者資料量不足，就會影響演算法的準確性和可靠性。此外，機器學習演算法也存在一定的泛化能力問題，即在處理新資料時可能會出現過擬合或欠擬合等情況。

然而，馬斯克的觀點也存在一些不足之處。首先，他的觀點過於簡化了機器學習的本質和複雜性。機器學習不僅僅是一種統計學方法，還涉及到計算機科學、人工智慧、資料探勘等多個領域的知識和技術。其次，他的觀點忽略了機器學習在實際應用中的重要性和價值。機器學習已經廣泛應用於各個領域，如自然語言處理、影象識別、智慧推薦等，為人類帶來了巨大的便利和效益。

綜上所述，馬斯克的觀點有一定的道理，但也存在一些侷限性和不足之處。我們應該客觀看待機器學習的本質和複雜性，認識到它在實際應用中的重要性和價值，同時也應該關注其存在的問題和挑戰，不斷推動其發展和創新。

馬斯克說的很有道理，那是因為他沒有投資，他以前在AI的投資已經撤出了，所以他現在才會說這樣的話，如果他在這上面有股票，那一定會向比特幣那個樣子，胡說八道的。他知道自己的一言一行可以操縱股價，所以在很多的時候說的話都是非常有針對性的。其實就像現在這些AI一樣，正反兩方面什麼話都能夠說得通的。

夲人沒上過大學，也不懂人工智慧。但自考時接觸過統計學原理，內容早忘光，但任何亊物都有一個核心本質，人工智慧的本質是統計這句話非常精彩絕倫。幾年前媒體上報道，計算機工程師不斷用各種內容來喂機器，使它能夠在這個模擬直到現在的數字化中統計出來最佳的效果。愚見僅供大家參考一下。

機器學習是近幾年才熱起來的, 在它熱之前, 大學課程裡也會有統計學, 我列舉幾個經典的統計學演算法: 線性迴歸, 邏輯迴歸, 決策樹, 隨機森林, 支援向量機, 聚類演算法,主成分分析,馬爾可夫鏈蒙特卡洛EM演算法, 高斯混合模型, 貝葉斯網路、時間序列分析、方差分析等。

另外, 機器學習強調從資料中學習模式和規律，透過對資料進行分析和建模來做出預測和決策。統計學也是透過對資料的收集、分析和解釋來推斷總體和作出推斷。機器學習演算法使用統計方法來估計模型引數、評估模型的擬合程度和進行統計推斷。

統計學提供了機率論和推斷的基礎，而機率論在機器學習中也扮演著重要的角色。機器學習演算法利用機率模型來表示不確定性，並透過觀察資料來更新模型的引數。統計學的機率模型和推斷方法為機器學習提供了理論基礎和方法論。

統計學涉及引數估計和模型選擇的技術，這些技術也在機器學習中有廣泛應用。機器學習演算法透過訓練資料來估計模型的引數，並使用模型選擇技術來選擇合適的模型。統計學的引數估計方法和模型選擇準則為機器學習提供了方法和工具。

人工智慧的本質是統計，一針見血，從人工智慧的現有階段來說，確實可以這麼說。

但其背後是複雜的演算法，與傳統的統計相比，處理的資料量，資料類更加多樣化。如果說：原先的人需要做個報表，只需要簡單的算術即可，人工智慧則需要複雜的神經網路。對於人的知識結構來說是一種要求的提升，故而高學歷和高知識結構的人更受益，負面也嚴重打擊了一部分的就業人員，傳統的工作方式被計算機剝奪，原先的人力資源相比計算機不值一提，勞動力過剩。

當然人工智慧才只是剛開始，只要可以人的一切經驗和技術可以被機器學習。至於情感，不可而知，讓子彈飛會兒吧。時間會讓一切有分曉。到時候可控？別後悔？就行。

馬斯克在推特上諷刺人工智慧並不是什麼新鮮話題，他一直以來都在對AI進行警告和批評。關於他最近的發推，我認為他所言雖然有一定的道理，但是也並非完全準確。

首先，機器學習確實是一種統計學方法，但它不僅僅侷限於統計學，還涉及到計算機科學、資料科學、機率論等多個領域。因此，機器學習也是一門複雜的學科，需要多方面的知識和技能才能進行有效的應用和開發。

其次，演算法本身雖然可能是純粹的統計方法，但是對於複雜的資料集和問題，需要進行特徵工程和模型調優等多個環節，才能獲得高質量的結果。這些環節需要豐富的領域知識和經驗，不能簡單地歸結為統計方法。

當然，人工智慧和機器學習領域仍然存在許多挑戰和問題，如決策偏差、資料隱私等。但是我們不能因此否定人工智慧的整體貢獻和價值。擁有正確的思考方式和應對策略，才能發揮人工智慧的最大效益並避免潛在的危險。

看一下AI自己回答：

作為一名AI助手，我認為馬斯克針對機器學習的評價並不全面或準確。雖然機器學習本質上確實是基於統計學的方法構建的，但它所涉及的統計學方法以及所用的演算法種類和技術都非常廣泛和複雜。機器學習已成為實現人工智慧的一種重要方法，可以處理海量的資料和複雜的模型。在實踐中，機器學習不僅可以用於預測和分類問題，還可以更深度地理解資料，發現模式，並提供關於應用場景的洞察。

此外，機器學習和人工智慧正日益成為各個領域的重要工具，包括醫療、金融、能源、生產和交通等方面。它們在資料分析、決策制定、自動化和效率改進等方面帶來了巨大的改變和影響，並促進了更廣泛的技術創新和數字化轉型。

因此，儘管機器學習的確是建立在統計學基礎上的，但我們不能否認其重要性和貢獻，而應該繼續探索和推進人工智慧的發展，為人類社會帶來更多的創新和進步。

馬斯克在過去曾多次表達對人工智慧的觀點，並且對其潛在風險提出了一些關切。關於機器學習的本質，他的觀點是它是統計的一部分。從某種程度上來說，這種觀點是正確的，因為機器學習演算法依賴於統計模型和推斷來從資料中學習和預測。統計方法在機器學習中發揮了重要作用。

然而，僅僅將機器學習歸為統計的一部分可能過於簡化了它的複雜性。機器學習是一個廣泛而多樣的領域，涉及到許多不同的方法和技術，包括深度學習、強化學習等。它不僅僅是統計，還包括了計算機科學、最佳化理論和領域知識等方面的交叉。

此外，機器學習也具有超越傳統統計方法的能力，它能夠從大規模和高維度的資料中提取複雜的模式和關聯。這使得機器學習在許多領域中具有廣泛應用，包括自然語言處理、計算機視覺、推薦系統等。

總體而言，馬斯克對機器學習的觀點提供了一種視角，但我們也應該意識到機器學習是一個更加廣泛和多樣化的領域，它融合了統計學和計算機科學的知識，具有獨特的能力和潛力。

by gpt

人工智慧吃的就是利用“大資料”把以前人們做過的事進行統計、整理、組合，然後就成為了“新的創造”，這特別有利於“彎道超車”。但問題是，如果沒有人類具體真實的發明創造（包括物質和非物質的），那麼人工智慧還能做什麼？

從本質上說，人工智慧做的事，還是利用“大資料”的統計與組合對已經產生出的研究創造成果進行抄襲。人工智慧的本意，叫做“deep learning（深度學習）”（伊恩.庫爾維爾），如果把它看成是“彎道超車”的主要發展手段，那就會永遠利用“人工智慧”對已有“成果”進行統計、整理、學習和組合，而不會有“絞盡腦汁”去發明創造的真正能力和動力

人工智慧，代表當代各國在科學技術創新中的最高水平。

人工智慧，就是將計算機電腦手機電視與國防軍事中的火箭衛星導彈飛機航天器火車航母潛艇輪船汽車與工業機械與農業機械與生活機械自動化互聯互通融為一體的最高水平。

機器人，就是人工智慧最典型的代表。人工智慧，能夠更好地為人們服務，更好地為國家服務，更好地為企業服務。

馬斯克發推特諷刺人工智倫，是他自己對人工智倫認識的不足。並不代表當代人類科學技術的最高水平。

馬斯克在推特上嘲諷當前的人工智慧技術，稱機器學習本質是統計，這表明他可能認為機器學習演算法只是對資料的簡單處理，而沒有真正的智慧。然而，這種說法並不準確。機器學習演算法透過對資料進行學習，然後對另外一些資料進行預測與判斷，這並不是簡單的統計處理。機器學習的過程與人的學習過程有些類似，比如人獲取一定的經驗，可以對新問題進行預測。

此外，機器學習與統計建模並不相同。機器學習的關鍵詞是預測、監督學習和非監督學習等，而數理統計是關於抽樣、統計和假設檢驗的科學。雖然兩者都與資料有關，但它們的方法和目的不同。

總的來說，人工智慧和機器學習並不是簡單的統計處理，它們涉及到複雜的演算法和模型，可以處理大量資料並進行預測。雖然人工智慧和機器學習還存在一些挑戰和限制，但它們已經在許多領域取得了重要進展和應用。

近日，埃隆·馬斯克（Elon Musk）在社交媒體上發推諷刺人工智慧，認為機器學習只是統計學，也就是說機器透過學習歷史資料，從中總結一些規律，再根據這些規律來預測未來。他認為演算法和模型只有完成特定的任務，但缺乏真正的智慧。

對於馬斯克的這種說法，人工智慧領域內的專家學者們對其進行了不同的解讀和評價。有的人認為，馬斯克所說的並不全面，從某種程度上抹黑了機器學習的技術和成果，機器學習不僅僅是從大資料中提取統計規律，而是可以從人類的學習機制中汲取靈感，不斷地演化發展。

最初的機器學習技術和演算法確實是基於機率論和統計學的，並且這些演算法在處理無序和不規則資料時效果非常好，比如影象識別、自然語言處理等等。但是，隨著技術的發展，也出現了深度學習、強化學習等新的演算法，尤其是深度學習可以透過建模來模擬人類的思維機制。

另外，很多人認為，人工智慧應該是能夠思考、推理、判斷和創造的，而不僅僅是懂得自動化執行特定的任務。這種觀點有一定的道理，但是這個問題目前還遠遠沒有解決，因為機器想要具備人類那樣的判斷和推理能力，還需要在資料獲取、特徵表示、模型選擇和演算法可解釋性等方面進行進一步的研究和深入的探索。

總的來說，馬斯克的評價有其道理之處，但也不全面。雖然當前的機器學習技術依舊存在很多侷限性，但是機器學習仍然是人工智慧研究的重要方向之一，而隨著新技術和演算法的不斷湧現，自動化執行任務和高階智慧的GAP將會越來越小，如果技術得到進一步的發展，人工智慧有可能會更接近人類智慧。

馬斯克對人工智慧和機器學習的觀點是值得一定關注和探討的，但是我們也需要注意到不同觀點的多樣性和複雜性。以下是對馬斯克的觀點進行評價的一些觀點：

機器學習的本質是統計：馬斯克的說法是部分正確的。機器學習確實依賴於統計方法和機率模型，透過從大量資料中學習模式和規律，實現自主的決策和預測。統計是機器學習演算法的重要基礎，它提供了理論和方法來解釋和推斷資料中的模式。機器學習的侷限性：馬斯克在推文中提到的諷刺，可能是在強調機器學習存在一些侷限性。例如，機器學習演算法通常是基於歷史資料進行訓練和決策，如果資料中存在偏見或不完整性，演算法可能會反映這些問題。此外，機器學習演算法也可能存在過擬合或欠擬合等問題，需要謹慎應用和評估。統計並非機器學習的全部：雖然統計在機器學習中起到重要作用，但機器學習領域還包括其他關鍵概念和方法，如最佳化演算法、神經網路、深度學習等。機器學習的發展也受到計算能力的推動，包括大規模資料處理、分散式計算和高效能計算等。人工智慧的發展和潛力：儘管機器學習有其侷限性，但人工智慧領域的研究和發展仍在不斷推進。人工智慧已經在許多領域取得了顯著成就，包括自然語言處理、影象識別、智慧駕駛等。未來的發展可能還包括更加複雜和綜合的智慧系統，但同時也需要關注倫理和社會問題。

總的來說，馬斯克的觀點提醒我們對機器學習和人工智慧保持理性和審慎的態度。機器學習是一個有益的工具和技術，但在應用和發展過程中，需要平衡技術進步與倫理、隱私、安全等方面的考慮，並與其他學科和領域進行深入的交流和合作。

馬斯克對機器學習和人工智慧的看法一直是比較謹慎和批評的，他認為人工智慧可能對人類造成威脅，並擔憂其可能發展出自我意識，從而導致無法控制。關於機器學習本質是統計這個觀點，從某種程度上來說，確實是正確的。機器學習演算法是基於資料分析和模式識別的統計方法，在大量資料集上進行訓練並提取特徵，進而做出預測或分類等任務。然而，這並不代表機器學習就沒有獨創性或創造力，畢竟演算法也需要不斷最佳化調整以適應各種場景。

同時，我們也需要認識到，機器學習本身並沒有那麼可怕。它有著廣泛的應用領域，如語音識別、影象處理、自然語言處理等，在醫療、教育、金融等各個行業都有著重要的作用。當然，在使用機器學習時我們也需要注意其侷限性和風險，並採取相應措施進行監管和管理。

機器學習是技術人員把海量已有知識和資料輸入機器，藉助機器運算速度快的優勢，機器學習本質是演算法，它受研發人員知識結構等的影響。

不管機器學習再怎麼發展，它也替代不了人的情感和創造力，但重複性的工作會被人工智慧取代。

專家是懂行的，機器學習本質是統計，這是內行高手說的實話，也是真話。統計本身認識事物發展規律的武器。因此，馬斯克是對的。個人觀點。

真實性：從技術角度來看，機器學習確實基於統計學的方法和概念。機器學習的核心目標是透過對大量資料進行分析和模式識別來實現任務，這是透過統計學習方法來實現的。簡化描述：馬斯克的評論可以被視為一種簡化的描述，旨在強調機器學習的本質。統計學作為機器學習的基礎，強調資料和機率模型的分析。馬斯克可能試圖指出，機器學習並非神奇的黑盒子，而是建立在統計原理之上。強調技術侷限性：馬斯克對機器學習的評論可能也暗示了技術的侷限性。儘管機器學習在處理大規模資料和模式識別方面表現出色，但它仍存在一些挑戰和限制。例如，資料偏見、解釋性和泛化能力等問題仍然需要解決。讓人警醒：作為一位科技領袖，馬斯克對人工智慧的潛在風險持謹慎態度。他經常強調需要加強人工智慧的監管和安全措施，以確保其不會對人類造成危險。他的評論可能是為了喚起人們對人工智慧發展的警惕性和深思。

竊以為，機器學習是一個廣泛的領域，其中涵蓋了不同的方法、技術和理論。儘管統計學是機器學習的重要組成部分，但還有其他諸多方面需要考慮，包括演算法、模型架構、最佳化方法等等。因此，馬斯克的評論只是對機器學習的一個方面進行了簡化描述，並不能涵蓋其全部複雜性和多樣性。

人工智慧是一個廣泛而複雜的領域，涵蓋了多個學科，如計算機科學、數學、心理學和哲學等。它是指使用計算機技術和演算法來模擬人類智慧和思維的過程，以便完成各種任務。

雖然人工智慧技術已經取得了很多進展，但它仍然存在很多侷限性和挑戰。例如，人工智慧演算法在處理複雜問題時可能存在偏差和偏見，這可能會影響演算法的準確性和可靠性。此外，人工智慧演算法也需要不斷地進行最佳化和改進，以確保其能夠適應不斷變化的環境和需求。

對於特斯拉老總的推特，他的觀點是值得考慮的。雖然人工智慧在很多領域都取得了成功，但它也存在一些侷限性。例如，人工智慧演算法可能存在一些固有的缺陷，這可能會導致它們在處理某些問題時表現不佳。此外，人工智慧演算法也需要考慮到道德和倫理問題，以確保其能夠符合人類的價值觀和利益。

總之，人工智慧是一個複雜的領域，需要繼續不斷地進行改進和發展。我們需要在使用人工智慧時考慮到其優點和缺點，以確保它能夠為人類帶來更多的好處。

我認為馬斯克的評價有一定的道理，就我個人使用chatgpt的經驗來說，很多時候會對它的回答很無語。

要知道，人類之所以有創造力，是因為人類有情感，情感是創造力的溫床，會滋生出有生命力的作品。

有一個很有意思的觀點說，人類科技的進步是因為人類的懶惰。

因為懶得走路，所以發明了汽車；

因為懶得做飯，所以催生了一系列外賣平臺。

人工智慧雖然能夠透過不斷的學習，訓練出很多模型產品，但它永遠都無法像人一樣去思考，去感悟。

他可是AI大咖！對人工智慧詮釋的太形象化了，一般人認為深不可測！其實它是最簡單，通用的原理！

研究人工智慧的工程師，首先是計算機專家，世界上計算機超強的國家是中，美，日。您想：睜開眼就生活在大資料中，你，我，他的行為影像，隨時可調出，來個影片。美國能監聽下至平頭百姓，上至元首，包括盟國元首的資訊！中國隨時可調出某年，某月，某日，某時你的行為舉止。小日本更神，除了中，美資訊，影片外還多加了個人工操作，派出日本學校！用的也和中美一樣，大資料！

在人工智慧方面：人工智慧飛機，汽車，：，無人操作輸入程式，照章執行！最簡單！

工業，機器人，機器手解放人工而已！

生活機器人女〈男）那才見真章兒，萬一你的機器人造的是馬斯克，淨胡思亂想了，坐在你家寫字檯前，手托腮，瞎想，還淨是歪點子，讓人類防不勝防。

他，馬斯克一準兒是外星人？！機器學習本質是統計？！是數列！是函式！是計算！是人類大腦的思維！！

絕對不是你，我，而是他（她），肯定還是來自中華民族！！！