我們都知道，人類有學習的能力。由于人類不斷的追求學習和進步，我們今天才處于一個美好的文明社會。百科上是這么定義學習的：學習是通過閱讀、觀察、實踐等手段獲得知識或技能的過程，是使得個體得到持續(xù)性變化的行為方式。

在工業(yè)革命過后，關于機器學習的話題不停被人們提及和研究。不難想象，具備有學習能力的機器人，由于經驗可以被無窮無盡的芯片儲存，機器人做出的判斷將越來越精準，犯錯的幾率也將趨于零。正因為這些優(yōu)勢，機器學習被應用在了高級的、復雜條件下的視覺識別、決策判定等領域。

最近，某著名手機品牌又火了一把，它可以通過攝像頭，識別人臉并完成解鎖手機等功能。有趣的是，不管主人造型怎么變化，它都能認出主人的臉。

實際上，該手機搭載有神經網絡芯片，通過機器學習，它能不斷的記住主人在每個造型下的微小區(qū)別（積累經驗）并進行橫向對比，最終它將基本不會認錯人。同樣的，在RoboMaster2017的賽場上，有著一個九宮格大能量機關。這是當前版本的賽場中，唯一需要用到機器學習式視覺識別的人工智能機關。

激活機關的過程有些復雜。機器人先要識別上方的LED數字燈，按照先后順序，依次識別并擊打下方每1.5秒就變換一次位置的手寫體數字，連續(xù)5次擊打成功即可激活機關。

我們來看下這個機關的難點：上方數碼管為有序、隨機變化的固定形態(tài)數字，下方九宮格為每1.5秒隨機變化位置和字體的手寫體數字，1.5秒內只要錯了一個就要重頭開始。手寫體數字舉例如下：面對各種字體的數字一，若按照上一期的傳統(tǒng)視覺方法來識別，機器人需要將這五種情況“背下來”。但是，萬一比賽出現了第6種數字一，機器人就會徹底蒙圈了：“這是啥？沒見過，不認識。

通過上面兩個例子，我們可以知道，RoboMaster賽場中的大能量機關屬于更高級的、復雜條件下的視覺識別難題，需要用機器學習來解決。機器人具備機器學習的能力，實際上是在說它的計算機程序具備機器學習的能力。

一個計算機程序不斷地實戰(zhàn)，過程中不斷累積經驗，自己提高解決問題的能力，則認為該程序具有機器學習能力。簡單說，就是丟給機器一大堆樣本范例，讓它自己學習理解，再舉一反三，解決范例以外的問題如果是經過機器學習訓練的機器人呢？只要訓練得當，哪怕蘿卜君變異成白蘿卜，變成炒蘿卜絲，都逃不過它的法眼，一眼看穿！

要想讓機器人能通過程序學習，首先需要搭建機器學習系統(tǒng)的架構。前人栽樹，后人乘涼。對于初學者來說，大部分常見的架構都是搭建好的，有些甚至只需要在軟件中敲入幾行代碼就能完成一個機器學習系統(tǒng)的搭建。由谷歌開發(fā)的TensorFlow，在機器學習研究領域中較為主流，其代碼質量高、成熟度高。