4、人工智能与机器学习概览

人工智能与机器学习概览

1. 人工智能面临的道德挑战

当前人工智能系统存在道德缺失的问题，这引发了一系列挑战。构建具有道德的人工智能体是人工智能研究的主要挑战之一。一些人对开发此类道德智能系统的哲学或技术可能性（甚至是真正的意愿）持怀疑态度，他们对人工智能的益处感到悲观，担心如果恶意的通用人工智能（AGI）占据主导，文明可能会崩溃。不过，目前的一些项目表明，友好型人工智能或机器伦理学是有可能实现的。

2. 机器学习概述

机器学习是计算机科学的一个子领域，旨在让计算机具备学习能力。自第一台计算机诞生以来，人们就一直好奇计算机是否能像人类一样学习。1959 年，有人提出程序让计算机在跳棋游戏中表现优于新手玩家，这在当时硬件有限的情况下是一个大胆的目标，也凸显了机器学习从计算机诞生之初就具有的重要性。

如今，用户要求计算机执行复杂任务并解决各种新问题，同时大量设备（如卫星、手机、传感器等）不断产生数据。各领域的研究人员（如统计学家、计算机科学家、工程师等）开始探索新的技术，以满足用户对计算机学习能力的需求。

数据是任何机器学习系统的输入，机器学习算法通过对数据中的示例进行泛化来构建数学模型，这些模型可用于预测新示例的输出。用于训练模型的数据被称为训练数据。

3. 机器学习的定义

学习是一个复杂的过程，目前还不能说计算机能够像人类一样学习。关于机器学习，有两个重要定义：
- 第一个定义由 Samuel 提出，他认为机器学习是一个让计算机在无需明确编程的情况下具备学习能力的研究领域。
- 近四十年后，Mitchell 提出了更具数学性的定义：如果一个计算机程序在任务 T 上的性能（由