Page 325 - 计算机技术与人工智能

第九章 人工智能

（三）机器学习和知识获取

机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或
技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智
能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习的研究是根据生理学、认
知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发

展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面
向任务的具有特定应用的学习系统。
从广义上来看，机器学习就是自动获取知识。知识获取是学习的本质。也有

的观点认为，学习是对客观经验表示的构造或修改。客观经验包括对外界事物的
感受，以及内部的思考过程，学习系统就是通过这种感受和内部的思考过程来
获取对客观世界的认识。其核心问题是对这种客观经验的表示形式进行构造或修
改。从认识论的观点看，学习是事物规律的发现过程。这种观点将学习看作从感

性知识到理性知识的认识过程，从表层知识到深层知识的范化过程，也就是说，
学习是发现事物规律，上升形成理论的过程。总结以上观点，可以认为机器学习
是一个有特定目的自动知识获取过程，通过获取知识、积累经验、发现规律，使

系统性能得到改进、系统实现自我完善、自适应环境。
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。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
技术进一步发展。

（四）模式识别
计算机硬件的迅速发展，计算机应用领域的不断开拓，急切地要求计算机能
更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环
境所运用的信息资料。但目前计算机却无法直接感知它们，键盘、鼠标等外围

设备对于这样五花八门的外部世界显得无能为力，即使是电视摄像机和话筒等，
也由于识别技术不高，计算机并未真正知道所采录的究竟是什么信息，计算机
对外部世界感知能力的低下，成为开拓计算机应用的狭窄瓶颈。于是，着眼于拓

宽计算机的应用领域，提高其感知外部信息能力的学科——模式识别得到了迅速
发展。

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