1.2　機器學習的發展

機器學習是人工智能研究較為年輕的分支，發展過程大體上可分為4個時期：

·　第一階段是在20世紀50年代中葉到60年代中葉，屬于熱烈時期。

·　第二階段是在20世紀60年代中葉至70年代中葉，屬于冷靜時期。

·　第三階段是從20世紀70年代中葉至80年代中葉，屬于復興時期。

·　第四階段是機器學習的最新階段，始于1986年。

機器學習進入新階段重要表現在下列諸方面：

·　機器學習已成為新的邊緣學科并在高校形成一門課程。它綜合應用心理學、生物學和神經生理學以及數學、自動化和計算機科學形成機器學習理論基礎。

·　結合各種學習方法，取長補短。與符號學習的耦合可以更好地解決連續性信號處理中知識與技能的獲取與求精問題。

·　機器學習與人工智能各種基礎問題的統一性觀點正在形成。例如，學習與問題求解結合進行、知識表達便于學習的觀點產生了通用智能系統SOAR的組塊學習。類比學習與問題求解結合的基于案例方法已成為經驗學習的重要方向。

·　各種學習方法的應用范圍不斷擴大，一部分已形成商品。歸納學習的知識獲取工具已在診斷分類型專家系統中廣泛使用。連接學習在聲圖文識別中占優勢。分析學習已用于設計綜合型專家系統。遺傳算法與強化學習在工程控制中有較好的應用前景。與符號系統耦合的神經網絡連接學習將在企業的智能管理與智能機器人運動規劃中發揮作用。

·　與機器學習有關的學術活動空前活躍。國際上除每年一次的機器學習研討會外，還有計算機學習理論會議以及遺傳算法會議。