导读

近年来，机器学习在人机对弈、语音识别、图像识别等多个领域取得了长足的进步，引发了人们对于人工智能改变未来社会的憧憬。然而，学界也有不少科学家指出机器学习存在的局限。加拿大滑铁卢大学的教授Shai Ben-David研究的核心问题之一就是：我们能否确定人工智能的可学习性？

Shai Ben-David的研究表明，如果一个问题的答案只需“是”或“否”，那么机器学习算法可以准确判断。但如果问题更复杂，就难以区分哪些任务是可以学习的，哪些是无法学习的。

接下来，我们将探讨机器学习能够解决的问题，重点在于理解机器学习的基本原理及其应用。

什么是学习

自然界中动物的学习行为提供了许多关于机器学习基本问题的启示。例如，“怯饵效应”展示了动物如何通过经验学习识别有害食物。老鼠在初次尝试某种食物后，若产生不良反应，便会避免再次食用。这说明动物能够通过经验和记忆来学习。

类似的，机器学习可以通过记忆以往的经验来识别垃圾邮件。例如，机器可以通过存储被用户标记为垃圾邮件的记录，来识别新的垃圾邮件。然而，这种单纯的记忆方法缺乏泛化能力，不能应对未见过的新情况。

归纳推理是一种重要的学习机制，它使机器能够从已知数据中提炼规律，从而预测未知数据。但归纳推理也可能产生错误的结论。例如，鸽子在实验中会将食物送达与特定行为联系起来，形成迷信行为。这说明学习机制需要清晰的规则，以防止错误的归纳。

何时需要机器学习

机器学习适用于那些过于复杂而难以通过编程解决的任务，以及需要不断适应变化的任务。例如，自动驾驶、语音识别和图像识别等任务，由于其复杂性，通过编程难以精确实现。此外，机器学习还适用于处理大量复杂数据，如天文数据、医疗记录和基因组数据等。

机器学习还具有自适应性，能够适应环境的变化。例如，手写识别系统和垃圾邮件过滤器都需要不断更新以适应新的情况。

学习的种类

机器学习可以根据任务的不同分为多种类型，包括监督学习、无监督学习、强化学习、主动学习和被动学习等。其中，监督学习是指通过已有标签的数据来训练模型，而无监督学习则不需要标签。强化学习则是通过奖励和惩罚来指导模型学习。

另外，根据学习器与环境的互动方式，可以将学习器分为主动学习器和被动学习器。主动学习器会通过提问或实验来获取信息，而被动学习器只是观察环境。

与其他领域的联系

机器学习是一门交叉学科，与统计学、信息论、博弈论和最优化等领域密切相关。机器学习利用计算机的强大能力，处理随机生成的数据，从而发现有意义的模式。与传统的统计学相比，机器学习更加注重算法的效率和有限样本下的性能。

结语

机器学习通过模拟动物的学习行为，使计算机能够从经验中学习。它在处理复杂任务和自适应性方面具有独特的优势，广泛应用于多个领域。理解和掌握机器学习的基本原理及其应用，对于推动科技进步具有重要意义。