从统计学、到机器学习和ChatGPT

机器学习（Machine Learning，ML) 和统计学（Statistics）都是数据科学的重要组成部分。

机器学习的历史

早期的机器学习

1943年：沃尔特·皮茨（Walter Pitts）和沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）在他们的论文《神经活动中的思想逻辑演算》（A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity）中引入了第一个神经网络的数学模型。这项工作奠定了理解神经网络如何模拟人类思维过程的基础。

1949年：加拿大心理学家唐纳德·赫布（Donald Hebb）出版了《行为的组织》（The Organization of Behavior），提出了神经元相互作用的理论，这些理论后来为人工神经网络的发展提供了参考。赫布的“共同发火，联结加固”原则成为生物系统和人工系统中学习理论的基石。

机器学习的兴起

1950年：阿兰·图灵（Alan Turing）在他的论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）中提出了图灵测试，该测试旨在评估机器表现出与人类相同或无法区分的智能行为的能力。