机器学习既是科学，也是技术，两者的特点提示我们如何将其统一起来。在科学方面，理论的统一往往从看似简单的观察开始。两个看似不相关的现象原来只是同一枚硬币的两面，就像第一张倒下的多米诺骨牌，会引起其他许多牌倒下。苹果落到地上，月亮悬挂在夜空，这两者都是由重力引起的，而且（无论是否杜撰）一旦牛顿弄明白这些现象的原因，重力最后也可以用来解释潮汐、分点岁差、彗星轨道等其他很多现象。在日常体验中，电和磁绝不会同时出现：这边有闪电的火花，那边有吸住铁制品的岩石，两种现象都很少见。可是一旦麦克斯韦弄清楚电场的改变会产生磁性，反之亦然，显然闪电是两者亲密的媒介。现在我们知道，电磁并不罕见，遍及所有物质。门捷列夫的元素周期表不仅将所有已知物质仅分成两个维度，也预示哪里会有新元素。达尔文在贝格尔号上的观察突然得到理解，因为马尔萨斯的《人口论》表明了自然选择这一组织原理。

当克里克和沃森偶然发现双螺旋结构可用于解释DNA令人迷惑的属性时，他们马上就看到DNA可能会如何复制自身，而生物学由“集邮”（卢瑟福用的贬义词）到“统一科学”的过渡开始了。在这些例子中，各种各样令人眼花缭乱的观察结果原来都有同一个相同的起因，而一旦科学家们明确了这个起因，就可以反过来利用它来预测许多新的现象。同样的道理，虽然我们在本书中见到的学习算法似乎差别很大——有些以大脑为基础，有些以进化为基础，有些则以抽象的数学原理为基础，但实际上，它们有很多相似之处，而由学习产生的理论会有许多新的观点。

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