人工智能:機器學習系統的基本結構

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外在環境向機器系統的學習部分提供某些信息,系統利用這些信息修改知識庫,以增進系統執行部分完成任務的效能,執行部分根據知識庫完成任務,同時把獲得的信息反饋給學習部分。在具體的應用中,環境、知識庫和執行部分決定了具體的工作內容,學習部分所需要解決的問題完全由上述3部分確定。

影響學習系統設計的最重要的因素是環境向系統提供的信息,或者更具體地說是信息的質量。知識庫中存放的是指導執行部分動作的一般原則,但環境向學習系統提供的信息卻是各種各樣的。如果信息的質量比較高,與一般原則的差別比較小,則學習部分比較容易處理。如果向學習系統提供的是雜亂無章的、指導執行動作的具體信息,則學習系統需要在獲得足夠數據之後,刪除不必要的細節,進行總結推廣,形成指導動作的一般原則,放入知識庫。這樣學習部分的任務就比較繁重,設計起來也較爲困難。

因爲學習系統獲得的信息往往是不完全的,所以學習系統所進行的推理並不完全是可靠的,它總結出來的規則可能正確,也可能不正確。這要通過執行效果加以檢驗。正確的規則能使系統的效能提高,應予保留;不正確的規則應予修改或從數據庫中刪除。

知識庫是影響學習系統設計的第二個因素。知識的表示有多種形式,如特徵向量、一階邏輯語句、產生式規則、語義網絡和框架等。這些表示方式各有其特點,在選擇表示方式時要兼顧以下4個方面:表達能力強、易於推理、容易修改知識庫、知識表示易於擴展。

學習系統不能在全然沒有任何知識的情況下憑空獲取知識,每一個學習系統都要求具有某些知識理解環境提供的信息,分析比較,做出假設,檢驗並修改這些假設。因此,更確切地說,學習系統是對現有知識的擴展和改進。

執行部分是整個學習系統的核心,因爲執行部分的動作就是學習部分力求改進的動作。同執行部分有關的問題有:複雜性、反饋和透明性。

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