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文檔簡介
1、機器學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢摘要摘要:機器學(xué)習(xí)是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演譯。機器學(xué)習(xí)是關(guān)于理解與研究學(xué)習(xí)的內(nèi)在機制、建立能夠通過學(xué)習(xí)自動提高自身水平的計算機程序的理論方法的學(xué)科。近年來機器學(xué)習(xí)理論在諸多應(yīng)用領(lǐng)域得到成功的應(yīng)用與發(fā)展,已成為計算機科學(xué)的
2、基礎(chǔ)及熱點之一。采用機器學(xué)習(xí)方法的計算機程序被成功用于機器人下棋程序、語音識別、信用卡欺詐監(jiān)測、自主車輛駕駛、智能機器人等應(yīng)用領(lǐng)域,除此之外機器學(xué)習(xí)的理論方法還被用于大數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)挖掘這一領(lǐng)域。實際上,在任何有經(jīng)驗可以積累的地方,機器學(xué)習(xí)方法均可發(fā)揮作用。機器學(xué)習(xí)的研究是根據(jù)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等對人類學(xué)習(xí)機理的了解,建立人類學(xué)習(xí)過程的計算模型或認(rèn)識模型,發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法,研究通用的學(xué)習(xí)算法并進行理論上的分析,建立面向任務(wù)的具有特
3、定應(yīng)用的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些研究目標(biāo)相互影響相互促進。本文主要敘述了1.機器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀包括定義應(yīng)用領(lǐng)域研究意義發(fā)展史系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和對其進行各種角度的分類.2.機器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢。引言引言:按照人工智能大師西蒙的觀點,學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)在不斷重復(fù)的工作中對本身能力的增強或者改進,使得系統(tǒng)在下一次執(zhí)行同樣任務(wù)或類似任務(wù)時,會比現(xiàn)在做得更好或效率更高。西蒙對學(xué)習(xí)給出的定義本身,就說明了學(xué)習(xí)的重要作用。機器能否象人類一樣能具有學(xué)習(xí)能力呢?1959年美國的塞
4、繆爾(Samuel)設(shè)計了一個下棋程序,這個程序具有學(xué)習(xí)能力,它可以在不斷的對奕中改善自己的棋藝。4年后,這個程序戰(zhàn)勝了設(shè)計者本人。又過了3年,這個程序戰(zhàn)勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學(xué)習(xí)的能力,提出了許多令人深思的社會問題與哲學(xué)問題。什么叫做機器學(xué)習(xí)?至今,還沒有統(tǒng)一的“機器學(xué)習(xí)”定義,而且也很難給出一個公認(rèn)的和準(zhǔn)確的定義。為了便于進行討論和估計學(xué)科的進展,有必要對機器學(xué)習(xí)給出定義,即使這種定義是不
5、完全的和不充分的。顧名思義,機器學(xué)習(xí)是研究如何使用機器來模擬人類學(xué)習(xí)活動的一門學(xué)科。稍為嚴(yán)格的提法是:機器學(xué)習(xí)是一門研究機器獲取新知識和新技能,并識別現(xiàn)有知識的學(xué)問。這里所說的“機器”,指的就是計算機;現(xiàn)在是電子計算機,以后還可能是中子計算機、光子計算機或神經(jīng)計算機等等。機器學(xué)習(xí)的研究是根據(jù)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等對人類學(xué)習(xí)機理的了解,建立人類學(xué)習(xí)過程的計算模型或認(rèn)識模型,發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法,研究通用的學(xué)習(xí)算法并進行理論上的分析,建立
6、面向任務(wù)的具有特定應(yīng)用的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些研究目標(biāo)相互影響相互促進。第三階段是從70年代中葉至80年代中葉,稱為復(fù)興時期。機器學(xué)習(xí)的最新階段始于1986年。機器學(xué)習(xí)進入新階段的重要表現(xiàn)在下列諸方面:(1)機器學(xué)習(xí)已成為新的邊緣學(xué)科并在高校形成一門課程。它綜合應(yīng)用心理學(xué)、生物學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)以及數(shù)學(xué)、自動化和計算機科學(xué)形成機器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)。(2)結(jié)合各種學(xué)習(xí)方法,取長補短的多種形式的集成學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究正在興起。特別是連接學(xué)習(xí)符號學(xué)習(xí)的耦合可以更好
7、地解決連續(xù)性信號處理中知識與技能的獲取與求精問題而受到重視。(3)機器學(xué)習(xí)與人工智能各種基礎(chǔ)問題的統(tǒng)一性觀點正在形成。例如學(xué)習(xí)與問題求解結(jié)合進行、知識表達便于學(xué)習(xí)的觀點產(chǎn)生了通用智能系統(tǒng)SOAR的組塊學(xué)習(xí)。類比學(xué)習(xí)與問題求解結(jié)合的基于案例方法已成為經(jīng)驗學(xué)習(xí)的重要方向。(4)各種學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用范圍不斷擴大,一部分已形成商品。歸納學(xué)習(xí)的知識獲取工具已在診斷分類型專家系統(tǒng)中廣泛使用。連接學(xué)習(xí)在聲圖文識別中占優(yōu)勢。分析學(xué)習(xí)已用于設(shè)計綜合型專家系
8、統(tǒng)。遺傳算法與強化學(xué)習(xí)在工程控制中有較好的應(yīng)用前景。與符號系統(tǒng)耦合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接學(xué)習(xí)將在企業(yè)的智能管理與智能機器人運動規(guī)劃中發(fā)揮作用。(5)與機器學(xué)習(xí)有關(guān)的學(xué)術(shù)活動空前活躍。國際上除每年一次的機器學(xué)習(xí)研討會外,還有計算機學(xué)習(xí)理論會議以及遺傳算法會議。3.機器學(xué)習(xí)分類1、基于學(xué)習(xí)策略的分類學(xué)習(xí)策略是指學(xué)習(xí)過程中系統(tǒng)所采用的推理策略。一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)總是由學(xué)習(xí)和環(huán)境兩部分組成。由環(huán)境(如書本或教師)提供信息,學(xué)習(xí)部分則實現(xiàn)信息轉(zhuǎn)換,用能夠理解的
9、形式記憶下來,并從中獲取有用的信息。在學(xué)習(xí)過程中,學(xué)生(學(xué)習(xí)部分)使用的推理越少,他對教師(環(huán)境)的依賴就越大,教師的負(fù)擔(dān)也就越重。學(xué)習(xí)策略的分類標(biāo)準(zhǔn)就是根據(jù)學(xué)生實現(xiàn)信息轉(zhuǎn)換所需的推理多少和難易程度來分類的,依從簡單到復(fù)雜,從少到多的次序分為以下五種基本類型:1)機械學(xué)習(xí)(Rotelearning)學(xué)習(xí)者無需任何推理或其它的知識轉(zhuǎn)換,直接吸取環(huán)境所提供的信息。如塞繆爾的跳棋程序,紐厄爾和西蒙的LT系統(tǒng)。這類學(xué)習(xí)系統(tǒng)主要考慮的是如何索引存
10、貯的知識并加以利用。系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法是直接通過事先編好、構(gòu)造好的程序來學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)者不作任何工作,或者是通過直接接收既定的事實和數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí),對輸入信息不作任何的推理。2)示教學(xué)習(xí)(Learningfrominstruction或Learningbybeingtold)。學(xué)生從環(huán)境(教師或其它信息源如教科書等)獲取信息,把知識轉(zhuǎn)換成內(nèi)部可使用的表示形式,并將新的知識和原有知識有機地結(jié)合為一體。所以要求學(xué)生有一定程度的推理能力,但環(huán)境仍要做大
11、量的工作。教師以某種形式提出和組織知識,以使學(xué)生擁有的知識可以不斷地增加。這種學(xué)習(xí)方法和人類社會的學(xué)校教學(xué)方式相似,學(xué)習(xí)的任務(wù)就是建立一個系統(tǒng),使它能接受教導(dǎo)和建議,并有效地存貯和應(yīng)用學(xué)到的知識。目前,不少專家系統(tǒng)在建立知識庫時使用這種方法去實現(xiàn)知識獲取。示教學(xué)習(xí)的一個典型應(yīng)用例是FOO程序。3)演繹學(xué)習(xí)(Learningbydeduction)。學(xué)生所用的推理形式為演譯推理。推理從公理出發(fā),經(jīng)過邏輯變換推導(dǎo)出結(jié)論。這種推理是“保真“變
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