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什么是机器? 这是人工智能

作者:杏彩 发布时间:2020-06-13 18:20

  从人工智能的发展来看,机器学习是人工智能应用的又一个重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究项目之一。现有的计算机系统和人工智能系统大多没有学习能力,学习能力非常有限,无法满足技术和生产的新要求。

  学习是人类的一种重要的智能行为,但长期以来人们对学习有不同的看法。社会学家、逻辑学家和心理学家有不同的看法。根据人工智能大师西蒙(西蒙)的观点,系统在反复工作中提高或提高其能力。使系统在下一次执行同样的任务或类似的任务时比现在更有效率。

  机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的主题,机器学习也是获得新知识和新技能的研究机器。识别现有知识的知识。

  结合上述两种定义,可以给出以下定义:机器学习是研究机器模拟人类学习活动获取知识和技能的理论和方法,以提高系统性能的主题。这里提到的机器是一台电脑,它现在是一台电子计算机,它也可能是一台中子计算机,一台光子计算机或一台神经电脑。

  HerbertSimon在学习中给出了更准确的定义:学习表明,系统中的自适应变化可以使系统比上次更有效地完成同一组的同一任务。

  Mitchell(Mitchell)为学习提供了一个相对广泛的定义:某种任务T和性能测量P。如果计算机程序在T上测量P的性能,则称计算机程序是从经验E中学习的。

  无论一个人在人类社会中学到多少能力,如果他不擅长学习,他就不必太重视他,因为他的能力总是在一个固定的水平上。它不会创造新的东西。但是如果一个人有很强的学习能力,他就不能等待。虽然他现在的能力不强,但几天后,他可能有很多新的技能,而不是原来的情况。这台机器有学习的能力。情况与人完全相似。

  1959年,美国的塞尔(Samuel)设计了一个下棋程序,它具有学习能力,可以在不断的游戏中提高其国际象棋技能。四年后,该程序击败了设计师本人。三年后,这一计划击败了美国八年来的不败冠军。该程序向人们展示了机器学习的能力,并提出了许多发人深省的社会问题和哲学问题。

  许多对机器的能力持否定态度的人的主要论点之一是,机器的性能和运动完全是由设计者规定的。因此,在任何情况下,它的能力都不会超过设计师自己。这种观点对于没有学习能力的机器来说是正确的,但是对于具有学习能力的机器来说,这种机器的能力在应用中得到了提高。一段时间后,设计师自己可能不知道它的能力水平。