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在人工智能發展早期,機器學習的技術內涵幾乎全部是符號學習

2018-08-14 12:26:33 | 來源:中培企業IT培訓網

問題一:在人工智能發展早期,機器學習的技術內涵幾乎全部是符號學習,可是從二十世紀九十年代開始,統計機器學習猶如一匹黑馬橫空出世,迅速壓倒并取代了符號學習的地位,人們可能會問:
  在滿目的統計學習期刊和會議文章面前,符號學習是否被徹底忽略了?它還能成為機器學習的研究對象嗎?它是否將繼續在統計學習的陰影里生活并茍延殘喘?對這個問題有三種可能的答案:一是告訴符號學習:“你就是該退出歷史舞臺,認命吧!”二是告訴統計學習:“你的一言堂應該關門了!”單純的統計學習已經走到了盡頭,再想往前走就要把統計學習和符號學習結合起來,三是事物發展總會有“三十年河東,三十年河西”的現象,符號學習還有“翻身”的日子.第一種觀點我沒有聽人明說過,但是我想恐怕有可能已經被許多人默認了.第二種觀點我曾聽王玨教授多次說過,他并不認為統計學習會衰退,而只是認為機器學習已經到了一個轉折點,從今往后,統計學習應該和知識的利用相結合,這是一種“螺旋式上升,進入更高級的形式”,否則,統計學習可能會停留于現狀而止步不前.王玨教授還認為:進入轉折點的標志就是Koller等的《概率圖模型》-書的出版,至于第三種觀點,恰好我收到老朋友,美國人工智能資深學者、俄亥俄大學Chandrasekaran教授的來信,他正好談起符號智能被統計智能“打壓”的現象,并且正好表達了河東河西的觀點.我請求他允許我把這段話引進正在撰寫的序言中,他爽快地同意了,僅僅修改了幾處私人通信的口吻,全文如下:“最近幾年,人工智能在很大程度上集中于統計學和大數據.我同意由于計算能力的大幅提高,這些技術曾經取得過某些令人印象深刻的成果.但是我們完全有理由相信,雖然這些技術還會繼續改進、提高,總有一天這個領域(指AI)會對它們說再見,并轉向更加基本的認知科學研究.盡管鐘擺的擺回去還需要一段時間,我相信定有必要把統計技術和對認知結構的深刻理解結合起來.”看來,Chandrasekaran教授也并不認為若干年以后AI真會回到河西,他的意見和王玨教授的意見基本一致,但不僅限于機器學習,而是涉及整個人工智能領域.只是王玨教授強調知識,而Chandrasekaran教授強調更加基本的“認知”.

標簽: 人工智能
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