第一篇：人工智能學習心得

人工智能學習心得

對人工智能的理解

通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。 人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”�！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的： 人工智能是人造的智能,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。

人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：

第一階段：50年代人工智能的興起和冷落

人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。 dendral化學質譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議

第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。 日本1982年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡飛速發(fā)展。

1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速發(fā)展起來。

第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮

由于網(wǎng)絡技術特別是國際互連網(wǎng)的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想

最近看了電影《黑客帝國》一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問：現(xiàn)在的世界是否會如電影中一樣呢？人工智能的神話是否會發(fā)生

在當前社會中的呢 ？

在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個世界，黑客帝國之所以成為經(jīng)典，我認為，不是因為飛來飛去的超級人物，而是因為她暗自揭示了一個人與計算機世界的關系，一個發(fā)展趨勢。誰知道200年以后會不會是智能機器統(tǒng)治了世界？

人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學等領域中人工智能的應用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。

智能是一個寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能（或者說智力），科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內涵。

雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當前信息化社會的迫切要求，同時研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現(xiàn)有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，并有一定的理論實踐依據(jù)，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。

個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計算機更好的造福人類。

人工智能研究的近期目標；是使現(xiàn)有的計算機不僅能做一般的數(shù)值計算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標，根據(jù)現(xiàn)行的計算機的特點研究實現(xiàn)智能的有關理論、技術和方法，建立相應的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機器翻譯系統(tǒng)、模式識別系統(tǒng)、機器學習系統(tǒng)、機器人等。隨著社會的發(fā)展，技術的進步，人工智能的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習，以及與所聽所見所聞的結合，我大膽的對未來人工智能的發(fā)展做出了以下拙劣的猜想：

一，融合階段（201*—201*年）：

1、在某些城市，立法機關將主要采用人工智能專家系統(tǒng)來制定新的法律。

2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計算機、互聯(lián)網(wǎng)、收音機、電視機和移動電話，遠程醫(yī)療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。

3、智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)在教育中扮演了重要角色，遠程教育十分普及。

4、隨著信息技術、生物技術和納米技術的發(fā)展，人工智能科學逐漸完善。

5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網(wǎng)絡（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進行通信。

6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災難。

7、隨著人工智能的加速發(fā)展，新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健康，而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如，法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機器人的使用，可以更加有效地保護數(shù)據(jù)，可以禁止計算機合成技術在一些文化和藝術方面的應用（比如禁止合成電視名人），可以禁止編寫具有自我保護意識的計算機程序。

三、自我發(fā)展階段（201*—201*年）：

1、智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復，也能自行進行科學研究，還能自己生產(chǎn)產(chǎn)品。

2、一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。

3、用可植入芯片實現(xiàn)人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信，在以后的發(fā)展中甚至不用植入芯片也可實現(xiàn)此項功能。

4、制定“機器人法”等新的法律來約束機器人的行為，使人們不受機器人的侵害。

5、高水準的智能化技術可以使火星表面環(huán)境適合人類居住和發(fā)展。

四、升華階段（201*—201*年）：

1、信息化的世界進一步發(fā)展成全息模式的世界。

2、人工智能系統(tǒng)可從環(huán)境中采集全息信息，身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。

3、人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更清楚的認識和更完善的解釋，并將這些全新的知識應用在醫(yī)療、保健和安全等領域。

4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關法律來規(guī)范這些行為。 人工智能一但擁有長足的進步，必將帶動其他計算機技術的發(fā)展。 網(wǎng)絡化將虛擬的世界變得無限大，屆時，足不出戶將成為一種習慣。人工智能必將帶動人類的發(fā)展，起到?jīng)Q定性作用。

雖然不知道其中有多少在未來會得到實現(xiàn)，但也算是我通過對人工智能的學習所收獲的總結。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力， 讓我們一起期待未來的世界吧，一個全新的人工智能世界。

第二篇：人工智能學習論文

201*7932唐雪琴

人工智能研究最新進展綜述

一、 研究領域

在大多數(shù)數(shù)學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。

在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎，哲學和生物學基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。

二、 各領域國內外研究現(xiàn)狀（進展成果） 近年來，人工智能的研究和應用出現(xiàn)了許多新的領域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新領域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

1、分布式人工智能與艾真體

分布式人工智能（distributed ai，dai）是分布式計算與人工智能結合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。

分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagent system，mas）兩領域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。

mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動

態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術、mas學習和應用等。mas已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。

2、計算智能與進化計算

計算智能（computing intelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。

進化計算（evolutionary computation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法（genetic algorithms）、進化策略（evolutionary strategies）和進化規(guī)劃（evolutionary programming）。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復雜系統(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經(jīng)網(wǎng)絡、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。

達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。

3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)

知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經(jīng)計算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數(shù)據(jù)庫基礎上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數(shù)學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內在聯(lián)系和本質規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應用前景的研究課題。

從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。

機器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列�，F(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。

比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的

coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdwww.weilaioem.com)示法，連接機制表示法；目前用得較多的知識表示方法主要有：一階謂詞邏輯表示，產(chǎn)生式，框架，語義網(wǎng)絡，腳本，過程，petrio網(wǎng)，面向對象表示法。選擇知識表示法時，要注意以下幾個方面：

（1）充分表示領域知識（2）有利于對知識的利用（3）便于對知識的組織、維護與管理（4）便于理解和實現(xiàn)

3、產(chǎn)生式系統(tǒng)構成：規(guī)則庫，控制系統(tǒng)，綜合數(shù)據(jù)庫。綜合數(shù)據(jù)庫中已知事實表示：（特性 對象 值可信度因子）控制系統(tǒng)的求解過程是一個不斷地從規(guī)則庫中選取可用規(guī)則與綜合數(shù)據(jù)庫中已知事實進行匹配的過程。產(chǎn)生式系統(tǒng)分類：按推理方向分為前向、后向和雙向產(chǎn)生式系統(tǒng)；按表示知識的確定性可分為確定性及不確定性產(chǎn)生式系統(tǒng)；按數(shù)據(jù)庫性質及結構特征進行分類為可交換的產(chǎn)生式系統(tǒng)，可分解的產(chǎn)生式系統(tǒng)，可恢復的產(chǎn)生式系統(tǒng)�？蚣苁且环N描述所論對象屬性的數(shù)據(jù)結構，由槽結構組成，槽分為若干側面。問題求解主要通過匹配和填槽實現(xiàn)的；產(chǎn)生式表示法主要用于描述事物間的因果關系，框架表示法主要用于描述事物內部結構及事物間的類屬關系。語義網(wǎng)絡是通過概念及其語義關系來表達知識的一種網(wǎng)絡圖。一個過程規(guī)則包括激發(fā)條件，演繹操作，狀態(tài)轉換及返回四個部分。

4、推理就是按某種策略由已知判斷推出另一判斷的思維過程。按從新判斷推出的途徑來劃分，推理可分為演繹推理、歸納推理和默認推理；按所用知識確定性分為確定性推理，不確定性推理；按推出的結論是否單調地增加來劃分為單調推理，非單調推理；按是否運用與問題有關的啟發(fā)性知識分為啟發(fā)式推理，非啟發(fā)式推理；按基于方法的分為基于知識的推理，統(tǒng)計推理，直覺推理。推理的控制策略：推理方向，搜索策略，沖突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可確定推理的驅動方式：正向推理，逆向推理，混合推理及雙向推理。

從一組已知為真的事實出發(fā)，直接運用經(jīng)典邏輯的推理規(guī)則推出結論的過程稱為自然演繹推理，基本推理規(guī)則是p規(guī)則，t規(guī)則，假言推理，拒絕式推理等：

p規(guī)則：任何步驟可引入前提a

t規(guī)則：前面步驟有一個或多個公式永真蘊涵公式s，可引入s

假言推理：p，p—>q=> q

拒絕式推理：p—>q, 非q=>非p

歸結演繹推理中，空字句是不滿足的，因此歸結的目標是通過歸結使字句集中包含空字句，從而證明原命題的不可滿足性。歸結式是親本字句的邏輯結論。

不確定性推理是從不確定性的初始證據(jù)出發(fā)，通過運用不確定性的知識，最終推出具有一定程度的不確定性但卻是合理或者近乎合理的理論的思維過程。

不確定推理的基本問題：推理方向，推理方法，控制策略，不確定性的表示和度量，不確定性匹配，不確定性傳遞算法，不確定性的合成。

知識的不確定性稱為知識的靜態(tài)強度；證據(jù)的不確定性稱為動態(tài)強度

5、組合證據(jù)的不確定性算法：

最大最小方法

概率方法

有界方法

不確定性傳遞算法：

結論不確定性的合成：

6、 主觀bayes方法：

（1）知識不確定性表示（產(chǎn)生式規(guī)則）：

（2）證據(jù)不確定性表示：

（3）組合證據(jù)不確定性的算法：

（4）不確定性傳遞算法：

（5）結論不確定性的合成算法：

7、可信度方法：（c-f模型是基于可信度表示的不確定性推理的基本方法）

在可信度推理方法中的ｃ-f模型里，可信度cf(h,e)的含義是：cf(h,e)>0表示ｅ的出現(xiàn)增加了ｈ的可信度；cf(h,e)=0表示ｅ的出現(xiàn)與ｈ可信度無關；cf(h,e)<0表示ｅ的出現(xiàn)降低了ｈ的可信度。

（1）知識不確定性表示：

（2）證據(jù)不確定性表示：

（3）組合證據(jù)不確定性算法：

（4）不確定性傳遞算法：

（5）結論不確定性合成算法（推理網(wǎng)絡）：

8、證據(jù)理論是用集合表示命題的， d是變量x所有可能取值的集合，且d中的元素是互斥的，在任一時刻x都取且只能取d中某一元素為值，則稱d為x的樣本空間。

信任函數(shù)與似然函數(shù)的關系：pl(a)>=bel(a) , bel(a)表示對a為真的信任程度，pl(a)表示對a為非假的信任程度。pl(a)-bel(a)表示對ａ不知道的程度，即既非對ａ信任又不信任的那部分。

知識的不確定表示：if e then h={h1,h2,…,hn} cf={c1,c2,…,cn}ｃｆ是可信度因子

含有模糊概念、模糊數(shù)據(jù)或帶有確信程度的語句稱為模糊命題。一般表示形式為：

x is a(cf)x是論域上的變量，ａ是模糊數(shù)，ｃｆ是該模糊命題的確信程度或

相應事件發(fā)生的可能性程度。

10、人工智能解決的問題：結構不良，非結構化；盲目搜索按預定的控制策略進行搜索，在搜索過程中獲得的中間信息不用來改進控制策略；啟發(fā)式搜索加入了與問題有關的啟發(fā)性信息，用以指導搜索朝著最有希望的方向前進，加速問題的求解過程并找到最優(yōu)解。

狀態(tài)空間表示法：（ｓ，ｆ，ｇ）

11、專家系統(tǒng)就是一種在相關領域中具有專家水平解題能力的智能程序系統(tǒng)，它能運用領域專家多年積累的經(jīng)驗與專門知識，模擬人類專家的思維過程，求解需要專家才能解決的困難問題。

特征：專家知識，有效推理，獲取知識能力，靈活性，透明性，交互性，復雜性

專家系統(tǒng)與常規(guī)計算機程序比較：＊

(1)常規(guī)程序＝數(shù)據(jù)結構＋算法，專家系統(tǒng)＝知識＋推理

(2)常規(guī)程序分為數(shù)據(jù)級＋程序級，專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)級＋知識庫級＋控制級

(3)常規(guī)程序面向數(shù)值計算和數(shù)據(jù)處理，專家系統(tǒng)本質上是面向符號處理的

(4)常規(guī)程序處理的數(shù)據(jù)多是精確的，專家系統(tǒng)處理不精確，模糊知識

(5)解釋功能

(6)都是程序系統(tǒng)

12、機器學習是要使計算機能模擬人的學習行為，自動地通過學習獲取知識和技能，不斷改善性能，實現(xiàn)自我完善：

三個方面的研究內容：（１）學習機理研究（２）學習方法研究（３）面向任務研究

學習系統(tǒng)是指能夠在一定程度上實現(xiàn)機器學習的系統(tǒng)，能夠從某個過程或環(huán)境的未知特征中學到有關信息，并且能把學到的信息用于未來的估計、分類、決策或控制，以便改進系統(tǒng)的性能。在結構上主要包括：學習環(huán)境，學習機構，執(zhí)行與評估機構和知識庫四個部分；各種符號學習方法中推理能力最強的學習方法是機械式學習，推理能力最弱的方法是觀察和發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡學習獲得的知識被存儲在神經(jīng)元之間的連接中。

學習系統(tǒng)具有的條件能力：

(1)具有適當?shù)膶W習環(huán)境

(2)具有一定學習能力

(3)能應用學到的知識求解問題

(4)能提高系統(tǒng)的性能

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