吳康寧
摘 要:近30年新興著很多科研學(xué)科,機(jī)器學(xué)習(xí)作為其之一已經(jīng)被廣泛運(yùn)用到現(xiàn)代的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)生活與信息生活。幾期學(xué)習(xí)具體包括:計(jì)算科學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)、邏輯科學(xué)、信息控制理論、神經(jīng)科學(xué)等等。現(xiàn)如今,機(jī)器學(xué)習(xí)也衍生出了很多分支,比如:機(jī)器人的智能控制、生物信息學(xué)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、遙感信息安全、模式識(shí)別等等。目前機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步,相信在未來的信息社會(huì)一定會(huì)取得更大的輝煌成就。
關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí);數(shù)理統(tǒng)計(jì);人工智能
人工智能領(lǐng)域發(fā)展最快的某個(gè)分支之一就是機(jī)器學(xué)習(xí)。其本質(zhì)是運(yùn)用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)與運(yùn)算處理能力,并借助大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,使得計(jì)算機(jī)能夠有自發(fā)模擬人類學(xué)習(xí)行為,不斷學(xué)習(xí)獲取技能與知識(shí),對(duì)自身性能不斷進(jìn)行改善,從而實(shí)現(xiàn)人工智能的一種思想。現(xiàn)如今互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷更新進(jìn)步,當(dāng)中表現(xiàn)最為明顯的是信息爆炸現(xiàn)象。對(duì)于如今的社會(huì)互聯(lián)網(wǎng)每天所產(chǎn)生的眾多數(shù)字化數(shù)據(jù),比如:數(shù)字化的網(wǎng)頁(yè)瀏覽數(shù)據(jù)、數(shù)字化的微博數(shù)據(jù)、數(shù)字化的聊天記錄等等。面對(duì)眾多的數(shù)據(jù),當(dāng)今社會(huì)研究的熱點(diǎn)問題之一也就是大數(shù)據(jù)(BigData)處理,因此,如何進(jìn)行分析海量數(shù)據(jù)并且對(duì)于有價(jià)值的規(guī)律信息按照嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定理進(jìn)行提取,今后學(xué)科的發(fā)展中機(jī)器學(xué)習(xí)是占著很重要的位置。
1 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)“萌芽”階段
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)研究在20世紀(jì)五、六十年代正處于“萌芽”階段,人類嘗試通過編程手段使其機(jī)器更具有邏輯推理能力。在這階段是由H.Simon與A.Newell完成的代表性工作。具體工程包含著各種“邏輯”程序以及之后的“求解”程序等等。也由此H.Simon與A.Newell獲得了1975年圖靈獎(jiǎng)。但是,進(jìn)一步的研究證明只具有邏輯并不能使機(jī)器具有智能化,E.A.Feigenbaum 等人認(rèn)為,必須具有先驗(yàn)“知識(shí)”這個(gè)前提才能使得智能存在。
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)“發(fā)展”階段
被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的“發(fā)展”階段為20世紀(jì)七、八十年代。在該時(shí)期的主流是“專家系統(tǒng)”。被稱為“知識(shí)工程”之父的E.A.Feigenbaum為此獲得了1994年的圖靈獎(jiǎng)?wù)隆H欢^“專家系統(tǒng)”也要面臨“知識(shí)困境”,也就是說近乎無限的信息人類是很難過自身思維提取規(guī)則并賦予計(jì)算設(shè)備。也要由此關(guān)于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的設(shè)想浮出水面。在20世紀(jì)50年代機(jī)器學(xué)習(xí)就已經(jīng)展開了,其主要研究是關(guān)于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)方面。多種學(xué)習(xí)技術(shù)在20世紀(jì)六七十年代層出不窮,比如:基于決策理論的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)技術(shù)等等,其代表作品有:“學(xué)習(xí)機(jī)器”與“跳棋程序”等等,這樣符號(hào)學(xué)習(xí)技術(shù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論也就開始萌芽。其中有不少頂尖專家著作的書籍都產(chǎn)生很大的影響,比如:1983年,Tioga出版社出版了R.S.Michalski|J.G.Carbonell和T.M.Mitchell等頂尖專家聯(lián)合主編的圖書教材《機(jī)器學(xué)習(xí):一種人工智能途徑》面世,該著作系統(tǒng)的總結(jié)和闡述當(dāng)時(shí)多年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究工作,引領(lǐng)了學(xué)術(shù)方向,深深地影響著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展。
1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)“繁榮”階段
在20世紀(jì)80年代到現(xiàn)今,作為一門獨(dú)立的學(xué)科領(lǐng)域并開始爆發(fā)式發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí),不斷涌現(xiàn)各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),呈現(xiàn)多樣化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。機(jī)器學(xué)習(xí)研究開始進(jìn)入“繁榮”階段,該時(shí)期機(jī)器學(xué)習(xí)研究劃分為“觀察發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)”、“實(shí)例學(xué)習(xí)”、“指令學(xué)習(xí)”、“求解規(guī)劃學(xué)習(xí)”等很多范疇。而E.A.Feigenbaum等專家所合著的《人工智能手冊(cè)》中,是從另一個(gè)角度把機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)重新分為四大范疇:“類比學(xué)習(xí)”、“機(jī)械學(xué)習(xí)”、“示教學(xué)習(xí)”、“歸納學(xué)習(xí)”4種。到現(xiàn)如今,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)演化了很多分支,比如:模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、語(yǔ)音識(shí)別等等。在信息處理特別是互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的分析處理中廣泛運(yùn)用著大量機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
2 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)
從如今研究的發(fā)展趨勢(shì)看,機(jī)器學(xué)習(xí)在未來有幾個(gè)熱點(diǎn)的研究方向,如下:
(1)在人類本身出發(fā)找出關(guān)于大腦自身生物學(xué)習(xí)機(jī)制,并經(jīng)過過嚴(yán)格數(shù)學(xué)化應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)。
(2)不斷對(duì)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化發(fā)展和改良在已有的人工智能方法的基礎(chǔ)上,并且同時(shí)對(duì)新的研究算法展開開發(fā)工作。
(3)讓眾多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在“象牙塔”走出來,建立實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法應(yīng)用系統(tǒng),尤其是開展多種學(xué)習(xí)方法集成化的研究在互聯(lián)網(wǎng)方面。
(4)同步協(xié)調(diào)使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,利用多種算法是優(yōu)勢(shì)規(guī)避其中的不足,學(xué)習(xí)系統(tǒng)性能不斷得以改善。
3 結(jié)語(yǔ)
現(xiàn)如今的人工智能系統(tǒng)與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從其實(shí)現(xiàn)原理上和硬件結(jié)構(gòu)不具備自主學(xué)習(xí)能力,至多也只是具有非常低級(jí)的“被動(dòng)”學(xué)習(xí)能力,因此不能滿足生產(chǎn)與科技提出的新要求。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行比較系統(tǒng)化的方向把握和討論,對(duì)于今后進(jìn)行相應(yīng)的科研工作和學(xué)習(xí)研究機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)有著方向性引導(dǎo)作用。學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)就是將控研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法的內(nèi)在數(shù)學(xué)原理、建立通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練使其現(xiàn)今的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有提高自身和不斷學(xué)習(xí)的能力水平。近年來機(jī)器學(xué)習(xí)理論在許多領(lǐng)域比如:互聯(lián)網(wǎng)、天氣預(yù)報(bào)、軍事等取得很多成功,這也是現(xiàn)今計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)研究熱點(diǎn)之一。
參考文獻(xiàn)
[1]鄭南寧.認(rèn)知過程的信息處理和新型人工智能系統(tǒng)[J].中國(guó)基礎(chǔ)科學(xué),2000,(8):9-18.
[2]第31屆機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際會(huì)議(英文)[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2014,(1):85.
(作者單位:上海中和軟件有限公司)