机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。本章将首先介绍机器学习的定义、意义和简史,然后讨论机器学习的主要策略和基本结构,最后逐一研究各种机器学习的方法与技术,包括机械学习、基于解释的学习、基于事例的学习、基于概念的学习、类比学习和基于训练神经网络的学习等。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展,必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
现在,我们先来讨论第五章的第一节,机器学习的研究意义与发展历史 ……
5.1 机器学习的研究意义与发展史
5.1.1 机器学习的定义和研究意义
学习是人类具有的一种重要智能行为,但究竟什么是学习,长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。按照人工智能大师西蒙的观点,学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进,使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时,会比现在做得更好或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身,就说明了学习的重要作用。
机器能否象人类一样能具有学习能力呢?1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序,这个程序具有学习能力,它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后,这个程序战胜了设计者本人。又过了3年,这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力,提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
机器的能力是否能超过人的,很多持否定意见的人的一个主要论据是:机器是人造的,其性能和动作完全是由设计者规定的,因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的,可是对具备学习能力的机器就值得考虑了,因为这种机器的能力在应用中不断地提高,过一段时间之后,设计者本人也不知它的能力到了何种水平。
什么叫做机器学习(machine learning)?至今,还没有统一的“机器学习”定义,而且也很难给出一个公认的和准确的定义。为了便于进行讨论和估计学科的进展,有必要对机器学习给出定义,即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义,机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是:机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”,指的就是计算机;现在是电子计算机,以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。
5.1 机器学习的研究意义与发展史
来源:互联网 发布日期:2011-10-01 19:49:02 浏览:22897次
导读: 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。本章将首先介绍机器学习的定...
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