摘 要：近年來，隨著科技和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人工智能研究取得了長足的進(jìn)步。這門學(xué)科經(jīng)過幾十年的發(fā)展已經(jīng)取得了一定的成績。人工智能主要是指通過普遍計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的智能。人工智能主要分為兩部分，“人工”及“智能”，本文就人工智能中的“智能”方面的發(fā)展與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的運(yùn)用進(jìn)行了研究，以此為我國的人工智能發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞：人工智能；機(jī)器學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：TP181

人工智能（英文：Artificial Intelligence，AI）自從上世紀(jì)50年代誕生以來，在經(jīng)濟(jì)和科技的推動(dòng)下得到了長足的發(fā)展。人工智能學(xué)科是一門集控制論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)邏輯、神經(jīng)生理學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)、工程技術(shù)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等學(xué)科知識(shí)為一體的交叉科學(xué)。其核心問題包括使機(jī)器獲得推理，知識(shí)，規(guī)劃，學(xué)習(xí)，交流，感知等能力。其目的是使機(jī)器具有和人類一樣認(rèn)識(shí)問題和解決問題的能力，也就是讓機(jī)器變得更聰明。這也就是所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)，是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。

1 機(jī)器學(xué)習(xí)

1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的概念

所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)就是研究如何通過識(shí)別以及知識(shí)的充實(shí)提高機(jī)器獲取新知識(shí)和新技能的能力。就像人一樣，不管他多有才華，如果不會(huì)學(xué)習(xí)或者不愿學(xué)習(xí)，那他的能力將會(huì)停在同一個(gè)水平，無法創(chuàng)造出新的東西。一個(gè)人只有通過不斷的學(xué)習(xí)才能獲得創(chuàng)新的能力。機(jī)器和人一樣，當(dāng)機(jī)器具備了學(xué)習(xí)的能力，才可以提高自身的技能[1]。

機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域中是一個(gè)相對比較活躍的研究領(lǐng)域，其研究目的就是要促進(jìn)機(jī)器像人一樣可以源源不斷獲取外界的知識(shí)，建立相關(guān)學(xué)習(xí)的理論，構(gòu)建學(xué)習(xí)系統(tǒng)，并將這些發(fā)明應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。

1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的研究目標(biāo)

目標(biāo)一：模擬人類學(xué)習(xí)的過程，從而建立學(xué)習(xí)認(rèn)識(shí)模型。這個(gè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)與認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展存在重要的關(guān)系。

目標(biāo)二：促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)理論的研究，探索各種適合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和機(jī)器學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，并將機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在聯(lián)系和差別。

目標(biāo)三：這個(gè)目標(biāo)是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的研究，主要研發(fā)學(xué)習(xí)系統(tǒng)和知識(shí)獲取工具，在機(jī)器人系統(tǒng)領(lǐng)域和專家系統(tǒng)建立機(jī)器獲取知識(shí)的系統(tǒng)，并通過經(jīng)驗(yàn)累積，不斷完善自身知識(shí)庫，增強(qiáng)運(yùn)用知識(shí)的能力，進(jìn)而提高機(jī)器的智能水平，促進(jìn)機(jī)器的智能水平達(dá)到人類的水平。

1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

機(jī)器學(xué)習(xí)方法一是模仿人類的學(xué)習(xí)方法。二是機(jī)器自身的學(xué)習(xí)方法，而最重要是將二者結(jié)合起來。機(jī)器的學(xué)習(xí)既要充分利用人類學(xué)習(xí)的科學(xué)成果，同時(shí)還要以自身特點(diǎn)為依據(jù)，擴(kuò)大自身特點(diǎn)，如速度快，可復(fù)制性，存儲(chǔ)大，研究出適合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。現(xiàn)今機(jī)器學(xué)習(xí)的主要系統(tǒng)有：（1）演繹學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這種系統(tǒng)主要應(yīng)用于一般到特殊的推理中，通過建立公理系統(tǒng)和推理定理法則，從之前可知的題目推出相應(yīng)的結(jié)論。（2）歸納學(xué)習(xí)系統(tǒng)。主要用于特殊到一般的推理。在系統(tǒng)中，歸納分為完全歸納和不完全歸納，因果關(guān)系歸納和簡單枚舉歸納。所謂因果關(guān)系歸納就是以實(shí)物的因果關(guān)系為基礎(chǔ)，推出該事物中所有對象的共性，又被稱為科學(xué)歸納[2]。（3）類比學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這種系統(tǒng)同時(shí)又叫模仿系統(tǒng)，是一種從特殊到特殊的推理。以特定例子為依據(jù)，尋求類比關(guān)系，再將該種關(guān)系與新事物聯(lián)系起來，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造性的推理和學(xué)習(xí)。

2 影響機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的因素

2.1 環(huán)境信息的準(zhǔn)確性

環(huán)境向系統(tǒng)提供信息的質(zhì)量高低直接影響著機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。在機(jī)器內(nèi)部知識(shí)庫存放的一般性的原則是用來指導(dǎo)執(zhí)行部分動(dòng)作的，然而真實(shí)世界或者說環(huán)境向機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供的信息具有多變性和復(fù)雜性，所以學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須獲得充足的數(shù)據(jù)，并刪除不必要的環(huán)節(jié)，再次總結(jié)推廣，又一次設(shè)置成指導(dǎo)動(dòng)作的一般性原則，這樣導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)繁重，且對于設(shè)計(jì)師來說這樣是不利于設(shè)計(jì)的。

2.2 機(jī)器知識(shí)庫的影響

機(jī)器的知識(shí)庫的知識(shí)種類繁多，形式表現(xiàn)多樣，例如特征向量、產(chǎn)生式規(guī)則和語言網(wǎng)架等，所以在設(shè)計(jì)知識(shí)庫的表示方式時(shí)要做到統(tǒng)籌兼顧，主要包括以下幾方面：（1）表達(dá)能力強(qiáng)。人工智能研究中就有關(guān)于機(jī)器表達(dá)方式簡單的要求[3]。（2）推理簡單。在學(xué)習(xí)系統(tǒng)表達(dá)方式簡單，表達(dá)能力極強(qiáng)的基礎(chǔ)上，應(yīng)該為了降低計(jì)算代價(jià)，要求學(xué)習(xí)系統(tǒng)的推理方式較簡單。（3）知識(shí)庫修改簡單。建立學(xué)習(xí)系統(tǒng)的根本目的就是為了機(jī)器可以不斷的修改自身的知識(shí)庫，不斷的填充一般性的執(zhí)行規(guī)則。當(dāng)機(jī)器發(fā)現(xiàn)某些規(guī)則不再應(yīng)用于系統(tǒng)時(shí)就要?jiǎng)h除該項(xiàng)規(guī)則。所以學(xué)習(xí)中的知識(shí)表示一般以明確、統(tǒng)一的要求為依據(jù)，如產(chǎn)生式規(guī)則，從而使知識(shí)庫容易修改。（4）知識(shí)表示擴(kuò)展簡單。機(jī)器系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力不斷提高對知識(shí)表示的方式有了更高的要求，有時(shí)一個(gè)系統(tǒng)需要設(shè)置幾種知識(shí)表示方式。甚至對系統(tǒng)本身也提出了構(gòu)建表達(dá)方式的新要求，以適應(yīng)外界信息的變化。所以在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中要有表達(dá)方式的元級描述。因?yàn)樵壷R(shí)可以提高系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力，擴(kuò)知識(shí)領(lǐng)域，并增強(qiáng)執(zhí)行力。

2.3 執(zhí)行能力的影響

執(zhí)行是學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心部分，系統(tǒng)學(xué)習(xí)部分的改進(jìn)都是為了更好的執(zhí)行動(dòng)作。執(zhí)行部分影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)的主要問題有任務(wù)的復(fù)雜性、透明性和反饋。

2.3.1 任務(wù)的復(fù)雜性

對于學(xué)習(xí)系統(tǒng)來說，任務(wù)的復(fù)雜性主要包括以下三個(gè)層次。（1）最簡單就是按照單一概念和規(guī)則分配的任務(wù)。（2）比較復(fù)雜的任務(wù)則會(huì)涉及多個(gè)概念。（3）最復(fù)雜的任務(wù)就是小型的計(jì)劃任務(wù)，學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)置一系列的規(guī)則組合，執(zhí)行部分則依次執(zhí)行這些規(guī)則。

2.3.2 透明性

所謂透明性就是要求系統(tǒng)的執(zhí)行效果可以簡單明了的對知識(shí)庫已有的規(guī)則進(jìn)行評價(jià)。舉一個(gè)很簡單的例子，下完一盤棋之后直接從輸贏的效果判斷每一步棋走得好壞是非常困難的，但如果記住了每一步棋的走法，就可以從之后局勢判斷優(yōu)劣[4]。

3 機(jī)器學(xué)習(xí)研究難點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要依靠思維科學(xué)提供相應(yīng)的理論指導(dǎo)，機(jī)器學(xué)習(xí)的研究有一定的難度。這由于以下幾點(diǎn)原因造成的。（1）關(guān)于學(xué)習(xí)的問題本身就是可變的、復(fù)雜的，在具體的學(xué)習(xí)過程中，思維方式、形象思維、邏輯方式、和靈感思維都不同。（2）機(jī)器所獲取的數(shù)據(jù)量龐大且數(shù)據(jù)的質(zhì)量無法保障，機(jī)器學(xué)習(xí)是基于對大量數(shù)據(jù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)及非監(jiān)督學(xué)習(xí)完成的，而當(dāng)前許多研究領(lǐng)域擁有龐大的數(shù)據(jù)資源，在短時(shí)間高效的挖掘出有用的數(shù)據(jù)十分重要，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等相關(guān)技術(shù)的不成熟也制約了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展。（3）目前電子計(jì)算機(jī)工作原理比較落后，制約了學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開發(fā)。目前計(jì)算機(jī)工作的原理是以數(shù)理邏輯和電子學(xué)為基礎(chǔ)的，其本質(zhì)就是按照數(shù)理邏輯的方式來進(jìn)行工作。學(xué)習(xí)中不同的思維形式只能轉(zhuǎn)換成數(shù)理邏輯，才能讓計(jì)算機(jī)接受，才能借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬。從這點(diǎn)可以看出知識(shí)庫的知識(shí)表達(dá)方式是非常重要的[5]。

4 結(jié)語

在現(xiàn)今的人工智能活動(dòng)中，推理、學(xué)習(xí)、和聯(lián)想是最主要的三大功能。其中推理和聯(lián)想的功能需要通過學(xué)習(xí)功能的完善來提高。機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能研究中占據(jù)重要的位置，也是人工智能理論發(fā)展的基礎(chǔ)，只有完善機(jī)器學(xué)習(xí)的研究并取得發(fā)展，才能使具有人工智能接口的人機(jī)系統(tǒng)發(fā)揮巨大的力量。因此，我們需要加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，不斷開發(fā)新的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，促進(jìn)人工智能的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊詳，蔡慶生.人工智能[M].重慶科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2012（03）.

[2]何華燦.人工智能[J].論航空高等院校教材，2011（06）.

[3]蔡自興.人工智能及其應(yīng)用[M].北京清華大學(xué)出版社，2010（01）：12-16.

[4]徐立本.機(jī)器學(xué)習(xí)引論[M].長春吉林大學(xué)出版社，2011（06）：145-146.

[5]蔣建東，陸韋林.神經(jīng)計(jì)算機(jī)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2012（10）：123.

[6]洪家榮.機(jī)器學(xué)習(xí)-回顧與展望[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2010.

作者簡介：姜雅慧（1991-），女，山東人，本科，研究方向：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)。

作者單位：天津工業(yè)大學(xué)，天津 300387