探索人工智能：机器学习入门与发展历程

第七章机器学习深入探讨了人工智能领域的重要分支——机器学习。该章节首先定义了机器学习的基本概念，根据人工智能大师艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙的理论，学习被定义为系统通过实践逐渐改进自身能力的过程，以便在未来遇到相似任务时表现更优。机器学习的核心是让机器通过数据和经验自我提升，获取新的知识和技能。 在教学中，特别强调了机器学习的定义，要求学生理解并掌握这一核心概念，例如通过1959年塞缪尔设计的下棋程序为例，展示机器如何通过自我学习提高棋艺。学生们被引导参与讨论不同机器学习概念的区别，如“无知”学习与概念学习，以及逻辑结构和图结构在学习过程中的作用。 接下来，历史进程被划分成四个阶段，每个阶段都有其独特的特点和发展重点。第一阶段，50年代末至60年代末，是机器学习的初始繁荣期，关注的是无监督学习，如神经网络模型的运用，中国在此期间也研发出了数字识别学习机。第二阶段，60年代末至70年代末，机器学习进入了相对平静的研究阶段，目标转向模拟人类的概念学习，采用逻辑和图形结构来构建机器的认知模型。 中国的“史无前例”的十年对机器学习的研究产生了深远影响，尽管面临困难，但这一阶段的成果为后续发展奠定了基础。教学过程中，教师会结合课堂讲解与实例分析，确保学生能够理解学习系统的结构和知识发现的处理过程，尽管这可能是难点，但通过实例演示和逐步深入，使内容易于理解和掌握。 学生应重点关注类比学习和知识发现，这两个关键领域对于理解机器学习至关重要。此外，对机器学习的发展史有全面的了解，包括解释学习和归纳学习的了解，以及机械学习的一般认识，这些都能帮助他们全面把握这个领域的脉络。本章的教学旨在培养学生的实践能力和理论理解，使他们在人工智能领域具备扎实的基础。