1、机器学习生态系统中的无监督学习：从历史到应用的全面解析-优快云博客

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机器学习生态系统中的无监督学习：从历史到应用的全面解析

1. 机器学习简史

机器学习是人工智能（AI）的一个子领域，在这个领域中，计算机可以从数据中学习，通常是为了提高它们在某些狭义定义任务上的表现，而无需进行明确的编程。“机器学习”这一术语早在1959年就由人工智能领域的传奇人物亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）提出，但在21世纪初，机器学习在商业上取得的重大成功寥寥无几，该领域主要还是大学学者的小众研究领域。

在20世纪60年代，许多人工智能界的人士对其未来过于乐观。当时的研究人员，如赫伯特·西蒙（Herbert Simon）和马文·明斯基（Marvin Minsky）声称，人工智能将在几十年内达到人类水平的智能：
- 赫伯特·西蒙在1965年表示：“机器将在20年内能够完成人类所能做的任何工作。”
- 马文·明斯基于1970年称：“三到八年内，我们将拥有一台具有普通人一般智能的机器。”

由于这种乐观情绪，研究人员将重点放在了所谓的强人工智能（AGI）项目上，试图构建能够进行问题解决、知识表示、学习和规划、自然语言处理、感知和运动控制的人工智能代理。这种乐观情绪吸引了诸如国防部等主要参与者为这个新兴领域提供大量资金，但研究人员所面临的问题过于雄心勃勃，最终注定失败。

人工智能研究很少能从学术界走向工业界，随后出现了一系列所谓的“人工智能寒冬”。在这些“寒冬”时期（这一比喻基于冷战时期的核冬天），对人工智能的兴趣和资金投入大幅减少。偶尔会出现围绕人工智能的炒作周期，但持续时间很短。到20世纪90年代初，对人工智能的兴趣和资金投入降至谷底。