19、机器学习对材料科学的贡献概述

机器学习对材料科学的贡献概述

1. 人工智能与机器学习简介

人工智能（AI）正深刻地改变着材料科学领域，它致力于赋予机器类似人类的认知能力。通过融合计算机科学、数学和认知心理学的原理，AI 成为了一个灵活的学科，使机器能够自主地感知、推理、学习和行动，这一变革影响着各个行业和社会架构。

在 AI 的广阔领域中，方法和技术多种多样，从传统的符号推理到前沿的机器学习（ML）算法，都在应对不同的挑战。符号推理是 AI 的基础之一，它通过操作符号和逻辑规则来模拟人类的决策过程，像专家系统和基于规则的推理等技术，利用明确的知识表示，让机器在特定领域展现出智能行为。

而机器学习则是当代 AI 的核心，它让计算机能够利用数据和经验进行自主学习，无需明确的编程。机器学习包含多种范式，如监督学习、无监督学习和强化学习，这些范式使机器能够从大量数据集中识别模式、提取信息并做出预测。深度学习作为机器学习的一个子集，利用多层人工神经网络来理解复杂的数据表示，推动了计算机视觉、自然语言处理和自主系统等领域的发展。

机器学习不仅为解决复杂问题提供了灵活的技术，还能在传统方法失效的情况下发挥作用。这些多样化的方法和技术的整合，使 AI 系统能够应对广泛的挑战，包括模式识别、决策制定和自主控制。随着 AI 的不断发展，研究人员不断探索创新方法和跨学科合作，拓展智能系统的能力边界。理解 AI 方法的多样性，有助于从业者有效利用工具和技术，促进创新，解决复杂问题，并开启新的技术和社会前景。

1.1 机器学习在材料科学中的作用

AI 对材料科学的重要贡献在于加速新型材料的发现。通过机器学习算法，AI 系统可以分析大量数据集，识别模式，并准确预测材料的性能