人工智能？-课程中心.PPT

2、机器学习  要使计算机具有知识一般有两种方法； 一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。 另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。  机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。  机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。 机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同： 机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。 指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。 归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。 类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。 基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。 通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。 机器人有智能就是要会学习，就是可以不断地进行自我程序的升级，这就叫学习，但这需要一个极其复杂的程序，比如他需要认识自己的错误，遇到危险后有自我处理能力（不需要预先设计程序），其实处理方法也是一些程序，只不过要求程序有高智能就可以了。 学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径。正如香克(R. Shank)所说：一台计算机若不会学习，就不能称为具有智能的。 模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。 如识别物体、地形、图象、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。 近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。 特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。  模式识别有什么用？ 微软、Google、IBM的共同兴趣 计算机科学最热门的研究领域之一 人类智能的核心问题 什么是模式？ 模式：基本解释　 事物的标准样式 发展模式 。模式(Pattern)一词的本意是指完美无缺的供模仿的一些标本。 模式（Pattern）其实就是解决某一类问题的方法论。把解决某类问题的方法总结归纳到理论高度，那就是模式。模式是一种指导，在一个良好的指导下，有助于你完成任务，有助于你作出一个优良的设计方案，达到事半功倍的效果。而且会得到解决问题的最佳办法。 什么是识别？辨认;辨别;区分,分辨 识别又称为归类和定性，是指在适用冲突规范时，依照某一法律制度，对有关事实或问题进行分类和定性，将其归入一定的法律范畴，并对有关冲突规范进行解释的过程。 什么是模式识别？模式识别就是指识别出给定物体所模仿的标本。 对表征事物或现象的各种形式的（数值的，文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事 物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程， 是信息科学和人工智能的重要组成部分。 借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。 模式识别研究方向: 主要集中在两方面: 一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴; 二是在给