当前课程知识点：智能时代下的创新创业实践 > 第三章智能时代的创新技术 > 3.3机器是如何学习的？ > 3.34
刚才我们简单地回顾了一下人工智能的历史
接着我们就进入第一个思考
机器能不能学习
在上一讲
通过讨论我们知道其实
机器并不具有智慧
它没有自主思考的能力
不能抽象和建模
也不能写出算法和程序
当然也就不可能独立给出问题的解答方案
机器的所谓智慧
是人赋予的
有的人会问
如果机器没有智慧
机器没有独立思考的能力
它又能不能学习呢
那么如果能
它是怎么学习的呢
这一讲我们来探讨机器是如何学习的
为了回答机器是否能学习
这个问题
我们首先应该明确以下什么是学习
学习当然不是简单的记忆
当我们只是简单的记住了某些知识
但是如果不能把这些知识运用到不同的领域
其实这不能说是学会了
学习是由学和习两个字组成的
这就注定学习有两个过程
首先是知道
然后是运用
学习应该是把原来的记忆
变成合理的经验
然后再把这个经验用在其他的情景当中
这个才叫学习
请回忆一下我们是怎么学习开车的
我们首先在特定的场地进行训练
学习倒车
开车
停车各种技术
这个训练是重要的
但更重要的是从这些场地训练当中
我们总结出驾驶的经验
找到某些规律
然后再把这些经验和规律
运用在其他的场景当中去
比如
我们把这个场景地训练中得到的经验
运用在雪地环境
沙漠环境和山地环境
这才是学习的全过程
那么机器能不能通过训练得到某种经验
并把这种经验运用在新的场景当中去呢
答案是可以的
请看图示
我们把机器称为agent
就是代理
周遭的环境会跟这个代理通过sensor
也就是传感器进行信息的交互
代理会从环境获取一些数据
关键是当代理获得这些信息以后
要进行分析
并形成一种policy
也就是策略
就像我们学开车的时候
先要通过场地训练来得到
开车的各种策略一样
在人工智能里
这个形成策略的过程
其实就是抽象建模的过程
也就是说
我们要通过环境数据找到一个数学模型
或者具体说是一个数学函数fx
它的输入就是周边的数据
输出就是通过学习
对外界环境做出的响应
当然
代理和环境通过一次性的交互
形成的策略可能不够准确
在某些情况下
代理需要跟周边的环境
多次反复的交互
通过这个过程形成更准确的策略
也就是说
我们要找的一个数学函数
而这个函数呢可能是通过多次交互得到的
对机器而言
学习中的记忆过程
其实就是得到历史数据集的过程
在机器学习当中
通过数据找到规律的过程
就像是我们在学习开车的时候
在场地训当中形成经验的过程
一旦形成经验
就可以把这种经验运用在各种环境下
于是
我们就可以说机器具有了学习的能力
人工智能在金融
机器人
旅游
医疗
互联网等领域都有应用
比如在金融交易当中
代理机器人从
环境当中搜集股票交易
期货交易等数据
通过分析这些数据
形成一个股票或是期货的交易策略
比如我们可以通过对以前某哥股票
一周的交易数据进行分析
找到这只股票的交易规律
并用一个数学模型来描述这个规律
这样
我们就建立了关于这只股票的交易策略
这个策略可以用来预测
这只股票在明天的交易情况
自动驾驶也是如此
只不过代理机器人是通过摄像头
超声波雷达
红外成像仪等传感器来搜集信息的
自动驾驶汽车可以通过
搜集到的道路数据
对路面和道路上的物体进行模型
并通过对数据的分析形成自动驾驶的策略
通过这个策略
对任意的道路情况
都可以给出实时的驾驶参数
比如油门和刹车的轻重
方向盘的转弯力矩等
在智能医疗诊疗领域也是如此
机器代理仍然是先搜集
某个疾病的病理数据
通过对这些数据的学习
机器代理可以建立起对这种
疾病的诊断策略
并可以用这个策略来判断新的病人
是否是患了这种疾病
另外
还可以通过以前的治疗经验形成治疗策略
给出病人的治疗方案
IBM的waston肿瘤诊疗机器人
正是运用了这种技术
当然
它并不会直接把诊疗方案反馈给病患
而是先把方案交给医生
作为医生的参考方案
让医生根据自己的经验
来决定采用哪种诊疗策略
因此
机器学习的核心
其实就是通过周遭数据建立策略
在数学上
也就是要找到一个数学函数function
当我们找到这个函数
实际上机器就得到了一个策略
假如这个策略是准确的
我们就可以通过这个策略去执行对
环境的反馈动作
这就是机器学习的方式
从上面的分析
我们知道了机器是可以学习的
是通过周边的数据
从历史数据当中学习的
当机器从这些数据当中得到一种策略
就可以把这个策略在任何场景中进行应用
因此
我们可以说
机器通过对数据的学习获得了某种智慧
当然
我们也知道
这个学习的过程
其实也是在人的指导下完成的
-0.1我们为什么设计这门课
--0.1
-0.2我们聊什么
--0.2
-0.3你们能学到什么
--0.3
-短片：AlphaGo
--Alphago
-1.1本章概述
--1.1
-1.2人与机器的本质区别
--1.21
--1.22
--1.23
-1.3我们会被智能机器抢了饭碗吗
--1.31
--1.32
--1.33
-1.4人和智能机器的和谐之道-增强智能
--1.41
--1.42
--1.43
--1.44
--1.45
--1.46
--1.47
-1.5项目指南一：如何找到好的项目
--1.51
--1.52
--1.53
--1.54
--1.55
-第一章测试
-2.1本章概述
--2.1
-2.2创业能力模型
--2.21
--2.22
--2.23
--2.34
--2.25
--2.26
--2.27
--2.28
--2.29
-2.3创新是人类的本能
--2.31
--2.32
--2.33
-2.4创新能力培养——创新心智模式
--2.41
--2.42
--2.43
--2.44
--2.45
--2.46
-2.5创新能力要素培养-思维方式
--2.51
--2.52
--2.53
--2.54
--2.55
-2.6项目指南二：创新项目的开发
--2.61
--2.62
--2.63
-2.7互联网心理学
--2.7
-第二章测试
-3.1本章概述
--3.1
-3.2机器有“智慧”吗？
--3.21
--3.22
--3.23
--3.24
--3.25
--3.26
--3.27
-3.3机器是如何学习的？
--3.31
--3.32
--3.33
--3.34
--3.35
--3.36
--3.37
--3.38
--3.39
--3.310
-3.4智能技术带来的认知升级
--3.41
--3.42
--3.43
--3.44
--3.45
-3.5项目指南三：投资者和创始人的心得经验
--3.51
--3.52
--3.53
--3.54
--3.55
-第三章测试
