人工智能第八章：机器学习基本概念及方法

人工智能是一门涉及专家系统、推理机设计和机器学习的领域。本文主要讨论了机器学习的基本概念和分类。 Simon（1983）提出了对学习的定义，即学习是使系统更有效地完成同样工作的变化。Minsky (1985)则将学习定义为对我们头脑内部进行有用变化的过程。可以看出，学习是一个多面的现象，其过程涉及到获取新的知识、发展技能和认知能力、将新知识组织为通用的表达形式、以及通过观察和实验发现新的事实和理论。 机器学习就是让计算机模拟人的学习行为，通过学习自动获取知识和技能，不断改善性能并实现自我完善。作为人工智能的一个研究领域，机器学习涉及学习机理、学习方法和面向服务等研究工作。机器学习的主要目标是通过分析数据、学习规律和模式，实现计算机的智能化。 在机器学习中，基本形式可以归结为知识获取和技能求精。知识获取是学习的本质，它包括对物理系统和行为的描述和建模，以及构造客观现实的表示。通过实践逐渐改造机制和认知技能，比如骑自行车就是一个例子。这些技能的获取和求精是机器学习的关键环节，通过不断的实践和反馈，机器可以不断地改进自己的表现和性能。 机器学习有多种分类方法，常用的包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是指在已有标记数据的指导下，训练模型来预测新数据的标签。无监督学习则是在没有标记数据的情况下，通过对数据结构和规律的挖掘，来发现数据之间的相似性和关联性。强化学习是让机器通过与环境的交互来学习最优的行为策略，它通过不断试错和获得奖励来改进自己的行为。 除了这些传统分类方法，还有一些新兴的机器学习方法，比如深度学习和增强学习。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层次的网络结构和大量的训练数据，来学习高层次的抽象特征和表示。增强学习则是一种基于智能体和环境的交互来学习最优策略的方法，它在许多领域取得了重大突破，比如机器人控制、游戏AI等。 总之，机器学习是人工智能领域中重要的一部分，它通过模拟人的学习行为，让计算机自动获取知识和技能，并不断改善自身的性能。机器学习的基本概念包括知识获取和技能求精，而其分类方法则广泛应用于各个领域和场景中。随着技术的不断发展，机器学习将在未来发挥更加重要的作用，为人类带来更多的便利和创新。