史勁

【摘要】? ? 人工智能技術(shù)在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域普及，使得人類的生產(chǎn)和生活更加便利，對(duì)社會(huì)快速穩(wěn)定發(fā)展起到一定的促進(jìn)作用。要使得人工智能領(lǐng)域的價(jià)值充分發(fā)揮出來(lái)，就需要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)在涵義、研究的目的以及所采用的機(jī)器學(xué)習(xí)方式進(jìn)行研究。主要從三個(gè)方面展開闡述，即第一個(gè)方面是環(huán)境適應(yīng)性機(jī)器學(xué)習(xí)，第二個(gè)方面是機(jī)器知識(shí)庫(kù)的擴(kuò)展延伸，第三個(gè)方面你是機(jī)器學(xué)習(xí)反饋評(píng)價(jià)體系，對(duì)新領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用起到一定的促進(jìn)作用，同時(shí)推動(dòng)人工智能技術(shù)快速發(fā)展。本論文著重于研究人工智能領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

【關(guān)鍵詞】? ? 人工智能領(lǐng)域? ? 機(jī)器學(xué)習(xí)? ? 算法

引言：

進(jìn)入到二十世紀(jì)中期，人工智能技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生并快速發(fā)展起來(lái)，其不僅對(duì)人們的生產(chǎn)、生活提供了便利，而且對(duì)社會(huì)全面發(fā)展具有深遠(yuǎn)的影響。人工智能技術(shù)有很強(qiáng)的綜合性，其中涵蓋計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等等，還結(jié)合了數(shù)學(xué)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)以及工程技術(shù)等等[1] 。

在研究人工智能的過(guò)程中，主要的是讓機(jī)器運(yùn)行符合人的思維，從人的視角并運(yùn)用人的思想對(duì)世界加以認(rèn)識(shí)，并能夠如人一樣地思考問(wèn)題。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)概述

機(jī)器學(xué)習(xí)是建立在人工智能技術(shù)基礎(chǔ)上的，這就需要系統(tǒng)化研究機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)其準(zhǔn)確界定，明確機(jī)器學(xué)習(xí)研究所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)以及采用的機(jī)器學(xué)習(xí)方式[2] 。

1.1機(jī)器學(xué)習(xí)

所謂的“機(jī)器學(xué)習(xí)”，就是將識(shí)別手段充分運(yùn)用，主要是兩種識(shí)別手段，即知識(shí)識(shí)別手段和系統(tǒng)識(shí)別手段，使得機(jī)械學(xué)習(xí)能力有所提高，以在機(jī)械運(yùn)行的過(guò)中可以獲得新的知識(shí)，對(duì)于新的技術(shù)充分掌握，提高能力水平[3] 。機(jī)器學(xué)習(xí)有人的學(xué)習(xí)之間存在相似度，如果人類對(duì)于學(xué)習(xí)不予以重視，知識(shí)結(jié)構(gòu)就會(huì)老化，技術(shù)能力也會(huì)減弱。機(jī)器亦是如此，如果不能積極學(xué)習(xí)，知識(shí)運(yùn)用能力不夠，就無(wú)法獲得良好的機(jī)器學(xué)習(xí)效果，機(jī)器的運(yùn)行能力降低，無(wú)法獲得良好的效果。通過(guò)采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，可以提高機(jī)器對(duì)問(wèn)題的分析能力和解決能力，同時(shí)還可以提高機(jī)器的創(chuàng)新能力，有良好的未來(lái)發(fā)展前景。在人工智能的發(fā)展進(jìn)程中，機(jī)器學(xué)習(xí)是必然的結(jié)果，在當(dāng)前的科學(xué)研究中，人工智能是非常熱門的領(lǐng)域，因此需要高度重視。

1.2機(jī)器學(xué)習(xí)所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)

在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)研究的過(guò)程中，所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)不是單一化的，而是多元化的，需要充分考慮到當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域以及所獲得的成果，對(duì)研究所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)予以規(guī)劃，主要體現(xiàn)為如下三個(gè)方面：

第一個(gè)方面，對(duì)人類的學(xué)習(xí)過(guò)程從模擬的角度進(jìn)行研究。在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)研究的過(guò)車用中，主要的內(nèi)容是應(yīng)用虛擬軟件模擬人類學(xué)習(xí)的過(guò)程。在具體的研究中，需要運(yùn)行虛擬軟件將有關(guān)的模型建立起來(lái)，促使機(jī)器在運(yùn)行的過(guò)程中像人類一樣的學(xué)習(xí)并提高知識(shí)的運(yùn)用能力。

第二個(gè)方面，學(xué)習(xí)機(jī)器關(guān)聯(lián)性理論并深入研究。在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候需要基于科學(xué)理論展開，對(duì)于多種學(xué)習(xí)方法都要嘗試，還要充分考慮到機(jī)器自身所具備的特征以及所具有的基本屬性，對(duì)于程序設(shè)計(jì)不斷優(yōu)化，對(duì)兩者之間所存在的相似性理清，明確兩者之間所存在的區(qū)別[4] 。

第三個(gè)方面，設(shè)定機(jī)器學(xué)習(xí)的歷程。這項(xiàng)研究所要實(shí)現(xiàn)的主要目標(biāo)是深入探索機(jī)器知識(shí)所獲得的各項(xiàng)工具，還要分析相關(guān)的系統(tǒng)。

1.3機(jī)器學(xué)習(xí)所采用的方式

機(jī)器學(xué)習(xí)所采用的方式主要針對(duì)的是人類學(xué)習(xí)方式，對(duì)人類學(xué)習(xí)的方式以及機(jī)器學(xué)習(xí)的方式從綜合的角度展開學(xué)習(xí)，使得機(jī)器學(xué)習(xí)的方式不斷優(yōu)化，從科學(xué)的角度采用機(jī)器學(xué)習(xí)方式，保證其有效性。這項(xiàng)研究的一個(gè)重點(diǎn)就是機(jī)器學(xué)習(xí)的擴(kuò)展性，基于人類的學(xué)習(xí)方式以及思考方式實(shí)施機(jī)械式擴(kuò)展，使得機(jī)械工作能力和效率都有所提高[5] 。

當(dāng)前來(lái)看，所采用的機(jī)器學(xué)習(xí)方式主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面，即演繹學(xué)習(xí)系統(tǒng)和歸納學(xué)習(xí)系統(tǒng)，前者是從一般向特殊推進(jìn)，后者是從一般向特殊推進(jìn)。在進(jìn)行歸納學(xué)習(xí)中，所涵蓋的模式包括兩種，一種是傳統(tǒng)的歸納模式，另一種是創(chuàng)新的歸納模式。

二、建立在人工智能基礎(chǔ)上的機(jī)器學(xué)習(xí)研究

基于人工智能技術(shù)展開機(jī)器學(xué)習(xí)，確保這項(xiàng)操作系統(tǒng)化展開，這就需要從環(huán)境適應(yīng)性的角度展開機(jī)器學(xué)習(xí)，擴(kuò)展機(jī)器知識(shí)庫(kù)并加以延伸，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)反饋評(píng)價(jià)體系。下面針對(duì)這些方面的內(nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)化闡述。

2.1從環(huán)境適應(yīng)性的角度展開機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)之間存在很大的差異，其中環(huán)境適應(yīng)性的差異是非常顯著的，所以，當(dāng)前的人工智能技術(shù)研究過(guò)程中，環(huán)境適應(yīng)性機(jī)器學(xué)習(xí)是重點(diǎn)研究課題。機(jī)器學(xué)習(xí)要獲得良好的效果，就需要塑造合適的環(huán)境，這對(duì)人工智能系統(tǒng)的支持效果具有直接相關(guān)性，不僅如此，環(huán)境適宜性還有一個(gè)重要功能，就是據(jù)此可以建立機(jī)器內(nèi)部體系存放原則[6]。但是，環(huán)境不是恒久不變的，而是不斷變化的，其不僅具有復(fù)雜化特征，而且還具有多變性，這就需要機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程中需要大量的數(shù)據(jù)信息予以支持，將不相干的環(huán)節(jié)刪除，消除各種影響因素，并進(jìn)行推廣和不斷總結(jié)，以此為基本準(zhǔn)則實(shí)施人工智能領(lǐng)域的系統(tǒng)動(dòng)作指導(dǎo)。采用這種方式，使得機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程中呈現(xiàn)出復(fù)雜化，對(duì)系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展非常不利。

2.2擴(kuò)展機(jī)器知識(shí)庫(kù)并加以延伸

機(jī)器學(xué)習(xí)的有效實(shí)施，將機(jī)器知識(shí)庫(kù)設(shè)置好是非常必要的，使其種類更加豐富多樣，表現(xiàn)形式也多種多樣，其中所涵蓋的內(nèi)容包括網(wǎng)絡(luò)化關(guān)聯(lián)、特征向量以及規(guī)則化的語(yǔ)言等等。在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程中要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，機(jī)器知識(shí)庫(kù)要予以擴(kuò)展和延伸，以提高機(jī)器學(xué)習(xí)，由此達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。在對(duì)機(jī)器知識(shí)庫(kù)進(jìn)行擴(kuò)展和延伸的過(guò)程中，需要重視的一項(xiàng)重要內(nèi)容還表達(dá)模式。

在構(gòu)建達(dá)模式的時(shí)候，要求邏輯比較簡(jiǎn)單，明確表達(dá)涵義，降低計(jì)算成本[7] 。在進(jìn)行計(jì)算的過(guò)程中，對(duì)于推理的過(guò)程予以簡(jiǎn)化理解要容易，不僅推理的效率高，而且還要具有延展性。其中的延展性，主要是從知識(shí)的角度出發(fā)，使得知識(shí)實(shí)現(xiàn)最大程度地延展。

2.3構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)反饋評(píng)價(jià)體系

在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程中需要構(gòu)建反饋評(píng)價(jià)體系，確保機(jī)器學(xué)習(xí)的效果良好。

在實(shí)施反饋評(píng)價(jià)的時(shí)候，其中涵蓋很多的內(nèi)容，主要為基礎(chǔ)性的反饋評(píng)價(jià)，其所體現(xiàn)的復(fù)雜性主要是概念比較多樣化；

運(yùn)行策略分析評(píng)價(jià)體系的時(shí)候，就是要將小型評(píng)價(jià)體系建立起來(lái)并科學(xué)化運(yùn)行。

這些內(nèi)容的有效應(yīng)用中需要充分考慮到實(shí)際情況，要將相關(guān)的任務(wù)完成，要逐漸推進(jìn)。另外，反饋評(píng)價(jià)體系的應(yīng)用中要保證其有較高的透明度，包括反饋評(píng)價(jià)體系的執(zhí)行過(guò)程以及執(zhí)行結(jié)果等等，所有的反饋評(píng)價(jià)都要透明化[8] 。

三、機(jī)器學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)算法有很多種，下面主要介紹兩種方法，即監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。

3.1監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法

在應(yīng)用監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法的時(shí)候，所輸入的數(shù)據(jù)是“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)明確，結(jié)果也非常準(zhǔn)確，比如，反垃圾郵件系統(tǒng)會(huì)對(duì)郵件自動(dòng)分類，包括“垃圾郵件”和“非垃圾郵件”。

建立預(yù)測(cè)模型的時(shí)候，監(jiān)督學(xué)習(xí)將學(xué)習(xí)過(guò)程建立起來(lái)，比較預(yù)測(cè)結(jié)果和“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，根據(jù)異同對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行調(diào)整，直到模型的預(yù)測(cè)結(jié)果符合預(yù)期精度。監(jiān)督學(xué)習(xí)的過(guò)程中，比較常見的問(wèn)題為兩個(gè)，即分類問(wèn)題和回歸問(wèn)題，當(dāng)解決問(wèn)題之后，這種監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法可以獲得良好的效果。

3.2強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法

采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，一項(xiàng)重要的操作是將輸入數(shù)據(jù)用于模型反饋。該模型與監(jiān)督模型存在不同之處，即輸入數(shù)據(jù)僅僅用于對(duì)模型的檢查，確定其是否正確。實(shí)施強(qiáng)化學(xué)習(xí)的時(shí)候，輸入數(shù)據(jù)直接向模型反饋，需要及時(shí)調(diào)整模型。在模型的運(yùn)行用，比較常見的應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋兩個(gè)方面，即動(dòng)態(tài)系統(tǒng)和機(jī)器人控制。此時(shí)常用的算法包括兩個(gè)，即Q學(xué)習(xí)和時(shí)差學(xué)習(xí)。

在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景中，監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)是比較常用的。當(dāng)進(jìn)入到圖像識(shí)別領(lǐng)域，由于非標(biāo)記數(shù)據(jù)比較多，可識(shí)別數(shù)據(jù)比較少，半監(jiān)督學(xué)習(xí)總是被關(guān)注，并成為主要的研究課題。在系統(tǒng)控制領(lǐng)域，比如機(jī)器人控制等，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用非常廣泛。

四、結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)上面的研究可以明確，當(dāng)前正處于人工智能時(shí)代，一個(gè)重要的方向就是機(jī)器學(xué)習(xí)研究，這也是當(dāng)前的重點(diǎn)研究課題，各個(gè)領(lǐng)域都從自身的發(fā)展情況對(duì)此進(jìn)行研究。在具體的工作中，需要系統(tǒng)化研究機(jī)器學(xué)習(xí)的情況，明確各個(gè)階段的研究成果，主要涵蓋的內(nèi)容包括建構(gòu)人工智能理論和探索人工智能應(yīng)用實(shí)踐，將人工智能技術(shù)向應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展，將人工智能技術(shù)的作用發(fā)揮出來(lái)以推動(dòng)社會(huì)深化變革，使得人們的生產(chǎn)、生活得以改善。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1] 張政權(quán). 機(jī)器學(xué)習(xí)及其商業(yè)和醫(yī)學(xué)診斷方法的可專利性——關(guān)于人工智能領(lǐng)域的專利申請(qǐng)及保護(hù)[J]. 專利代理， 2019.019（4）：50-56.

[2] 劉繼明， 陳純，劉軍徽. 智能化應(yīng)用場(chǎng)景如何實(shí)現(xiàn)——談小數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)路徑[J]. 前沿科學(xué)， 2019.000（2）：67-72.

[3] 陶益，陳林，江恩賜，等. 人工智能和工業(yè)4.0視域下高光譜成像技術(shù)融合深度學(xué)習(xí)方法在中藥領(lǐng)域中的應(yīng)用與展望[J]. 中國(guó)中藥雜志， 2020.045（22）：5438-5442.

[4] 凌曦，趙志剛，李新剛. 人工智能技術(shù)在藥學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用——基于Web of Science的文獻(xiàn)可視化分析[J]. 中國(guó)藥房， 2019.030（4）：6-11.

[5] 周林. 深度學(xué)習(xí)算法在SAR圖像目標(biāo)識(shí)別上的研究[J]. 電子制作， 2020，408（22）：29，67-68.

[6] 朱玥，覃堯， 董嵐，等. 人工智能在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用：基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論的信道估計(jì)與信號(hào)檢測(cè)算法[J]. 信息通信技術(shù)， 2019.013（1）：19-25.

[7] Pieter， Plehiers P ，? Steffen， et al. 蒸汽裂解建模中的人工智能——詳細(xì)流出物預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)算法[J]. Engineering， 2019，005（6）：106-134.

[8] 鄭永亮， 李曉坤， 王琳琳，等. 基于人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在智慧城市的應(yīng)用[J]. 智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用， 2019， 009（1）：153-158.