什么是算法?人类和算法并不相互排斥

什么是算法?
对算法的一个简单解释是它是计算机的一组规则，但它们从未真正为简单而着称。随着技术的进步，算法变得越来越复杂，为我们周围的软件和许多东西提供动力。今天，它们已经成为一项复杂的法律，它可以为IT世界中的所有东西提供动力和控制。
但情况并非总是如此;算法是一种数学形式，它早在互联网和计算机之前就已存在，作为执行计算，数据处理和自动推理的规范。
它们是用于自动处理数据的规则。如果’a’发生，那么做’b’。这是大多数系统运行的逻辑，例如，如果用户平静到18他们可以访问某些网站，如果没有，网站将被告知打印“对不起，你必须18进入”。
这个基本的例子可以在世界各地以及许多最常用的服务中找到更复杂和复杂的伪装。 Facebook和Google为新闻搜索和监控创建和部署了无数的算法。无人驾驶汽车通过算法指令导航，甚至我们的手机让他们在后台运行程序。
算法无处不在
算法就在我们身边。当您在Google中输入搜索内容时，您将使用Google的网络排名算法。当你要求Spotify根据之前听过的曲目播放音乐时，你正在使用算法。即使在查看Google即时，根据您的日历和一般例程查看它现在为您提供的信息，这也是由算法提供的。
需要考虑的重要一点是，某些算法如何工作通常是一个非常保密的秘密，很少有公司会泄露它们的开发方式。它们的运行也非常复杂，考虑了数百甚至数千种不同的因素和信息。
Facebook，Twitter，LinkedIn和Instagram都使用算法来决定向谁展示哪些帖子以及最近普及的Facebook是哪些帖子，这些帖子优先考虑品牌内容之上的个人关系。它分析了您与大多数人交互的内容，并展示了更多内容，以确保您只看到您感兴趣的内容。
算法与机器学习属于同一类别 – 将相关信息应用于环境。它们首先用于图像识别技术，训练计算机识别图像中的面部或物体。
但现在算法变得更加复杂，分析左，右和中心的数据。他们习惯于预测天气，确定在犯罪率高峰的情况下是否需要在某些区域进行更多的警务，翻译语言，甚至根据您最后购买特定物品时计算出需要添加到购物清单中的内容。
人类和算法并不相互排斥
尽管算法提供了效率提升，但它们与人们的交流并不是很好。事实上，将客户服务行业的许多部分数字化的动力导致了挫败感，因为心怀不满的客户只想与人交谈。在成功地人工复制诸如移情和同情之类的特征之前，即使是最先进的算法仍然是人与人之间对话的不具吸引力的替代方案。
即使算法被正确部署，根据定义，基于机器学习的算法也需要出错才能发展。 Facebook的新闻算法根据您的个人喜好定制内容，这引起了用户越来越孤立于不同意见的担忧。
同样令人担忧的是，最近发现Facebook的算法未能在美国总统大选期间发现数千个俄罗斯赞助的广告，这一错误促使该公司回滚其影响并重新部署人员团队以检查质量。