# 1.8 为什么是人的表现？（ Why human-level performance?）

机器学习模型的表现通常会跟人类水平表现作比较：

![](https://2314428465-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Le0cHhI0S0DK8pwlrmD%2F-Le0cKOp1vaxoORIi4ak%2F-Le0chNm1OexBtzgEA_F%2F345import.png?generation=1556953123713291\&alt=media)

当开始往人类水平努力时，进展很快，机器学习模型经过训练会不断接近human-level performance甚至超过它。超过之后，准确性会上升得比较缓慢，当继续训练算法时，可能模型越来越大，数据越来越多，但是性能无法超过某个理论上限，这就是所谓的贝叶斯最优错误率（**Bayes optimal error**）。理论上任何模型都不能超过它，即没有任何办法设计出一个$$x$$到$$y$$的函数，让它能够超过一定的准确度，bayes optimal error代表了**最佳**表现

对于语音识别来说，如果$$x$$是音频片段，有些音频很嘈杂，基本不可能知道说的是什么，所以完美的准确率可能不是100%。对于猫图识别来说，也许一些图像非常模糊，不管是人类还是机器，都无法判断该图片中是否有猫。所以完美的准确度可能不是100

贝叶斯最优错误率有时写作**Bayesian**，即**省略optimal**，就是从$$x$$到$$y$$映射的理论最优函数，永远不会被超越。，无论在一个问题上工作多少年，紫色线永远不会超越贝叶斯错误率，贝叶斯最佳错误率

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机器学习的进展直到超越人类的表现之前一直很快，当超越时，有时进展会变慢。有两个原因：

* 人类水平在很多任务中离贝叶斯最优错误率已经不远
* 只要表现比人类的表现更差，可以使用某些工具来提高性能。一旦超越了人类的表现，这些工具就没那么好用

只要人类的表现比任何其他算法都要好，就可以让人类看看算法处理的例子，知道错误出在哪里，并尝试了解为什么人能做对，算法做错

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