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武汉中证通:从哪些方面专业讨论机器学习的发展脉络?

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发表于 2018-8-30 08:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
计算机科学,特别是人工智能的研究者一般公认Simon对学习的论述:“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能,这就是学习。”这是一个相当广泛的说明, 其要点是“系统”, 它涵盖了计算系统、控制系统以及人系统等, 对这些不同系统的学习, 显然属于不同的科学领域。即使计算系统, 由于目标不同, 也分为了“从有限观察概括特定问题世界模型的机器学习”、“发现观测数据中暗含的各种关系的数据分析”,以及“从观测数据挖掘有用知识的数据挖掘”等不同分支。由于这些分支发展的各种方法的共同目标都是“从大量无序的信息到简洁有序的知识”,因此,它们都可以理解为Simon 意义下的“过程”,也就都是“学习”。
  机器学习是人工智能研究的核心内容。它的应用已遍及人工智能的各个分支,如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
  人工智能涉及到诸如意识(consciousness)、自我(self)、心灵(mind)(包括无意识的精神(unconscious_mind))等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

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