Page 125 - 计算机应用软件开发技术研究

第四章 大数据与机器学习

同，可以划分为四个阶段。
1.从 20 世纪 50 年代中叶到 60 年代中叶
这个时期主要研究“有无知识的学习”。这类方法主要是研究系统的执行能

力。这个时期，主要通过对机器的环境及其相应性能参数的改变来检测系统所反
馈的数据，就好比给系统一个程序，通过改变它们的自由空间作用，系统将会受
到程序的影响而改变自身的组织，最后这个系统将会选择一个最优的环境生存。
在这个时期最具有代表性的研究就是 Samuet 的下棋程序。但这种机器学习的方

法还远远不能满足人类的需要。
2.从 20 世纪 60 年代中叶到 70 年代中叶
这个时期主要研究将各个领域的知识植入系统里，在本阶段的目的是通过
机器模拟人类学习的过程。同时还采用了图结构及其逻辑结构方面的知识进行系

统描述，在这一研究阶段，主要是用各种符号来表示机器语言，研究人员在进行
实验时意识到学习是一个长期的过程，从这种系统环境中无法学到更加深入的知
识，因此研究人员将各专家学者的知识加入系统里，经过实践证明这种方法取得
了一定的成效。在这一阶段具有代表性的工作有 Hayes-Roth 和 Winson 的对结构

学习系统方法。
3.从 20 世纪 70 年代中叶到 80 年代中叶
这一阶段，也被称为复兴时期。在此期间，人们从学习单个概念扩展到学习
多个概念，探索不同的学习策略和学习方法，且在本阶段已开始把学习系统与各

种应用结合起来，并取得很大的成功。同时，专家系统在知识获取方面的需求也
极大地刺激了机器学习的研究和发展。在出现第一个专家学习系统之后，示例归
纳学习系统成为研究的主流，自动知识获取成为机器学习应用的研究目标。1980
年，在美国的卡内基梅隆（CMU）召开了第一届机器学习国际研讨会，标志着
机器学习研究已在全世界兴起。此后，机器学习开始得到了大量的应用。1984

年，Simon 等 20 多位人工智能专家共同撰文编写的 Machine Learning 文集第二
卷出版，国际性杂志 Machine Learning 创刊，更加显示出机器学习突飞猛进的发
展趋势。这一阶段代表性的工作有 Mostow 的指导式学习、Lenat 的数学概念发

现程序、Langley 的 BACON 程序及其改进程序。
4.从 20 世纪 80 年代中叶至今
这一阶段是机器学习的最新阶段。这个时期的机器学习具有如下特点：

·113·