人 工 智 能 的 核 心 技 术 是 什 么？ 《人工智能标准化白皮书（2018）》 1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、 神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机 怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识 结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是 现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用 这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及 算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。 （1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。 监督学习 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一 个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括 回归和分类。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样 本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、 文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。 无监督学习 无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律， 最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。无监督学 习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法 速度，还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。主要用于经济预测、异 常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社 交网络分析、市场分割、天文数据分析等。 强化学习 强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。 由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。强化 学习的目标是学习从环境状态到行为的映射，使得智能体选择的行为能够获得环 境最大的奖赏，使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。其在机器 人控制、无人驾驶、下棋、工业控制等领域获得成功应用。 （2）根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 传统机器学习 传统机器学习从一些观测（训练）样本出发，试图发现不能通过原理分析获 得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。相关算法包括逻辑回归、隐 马尔科夫方法、支持向量机方法、K 近...
