7、机器学习：多重视角与基础学科解析

机器学习：多重视角与基础学科解析

1. 学习与视角

学习和视角看似是两个不相关的行为，但在研究机器学习时，它们却有着紧密的联系。

1.1 学习

学习是获取知识或技能的过程。在中文里，“学习”包含“学”与“习”两个相关却不同的概念，“学”是获取知识或技能的过程，“习”则是巩固知识或提升技能的过程。

学习研究可分为狭义和广义两种。狭义学习指通过教科书等方式获取知识或技能，广义学习还包括在生活中积累经验或技能。

学习风格理论旨在解释个体学习差异，不同理论对学习风格的定义和分类不同，但普遍认为不同人有不同的学习风格。学习的本质和过程涉及教育心理学、神经心理学、实验心理学和教育学等领域，同时也是人工智能的关键组成部分，即机器学习。

回顾历史，1950 年图灵在《计算机械与智能》中使用了“学习机器”一词。大约十年后，1959 年亚瑟·塞缪尔发表的《使用跳棋游戏进行机器学习的一些研究》使“机器学习”成为流行术语，这一年也可视为机器学习的开端。

1.2 学习理论

德国 - 美国心理学家库尔特·勒温曾说：“没有什么比好的理论更实用。”理论是从事物抽象归纳出的普遍原则，对实践有重要的指导和推动作用，是创新创造的基石。

学习理论在教育和机器学习中都是研究课题。教育中的学习理论主要研究人类学习的基本原理，包括四个方面：
- 基于行为分析，研究学习过程中如何吸收、处理和保留知识。
- 基于认知，研究认知、情感和环境对学习的影响。
- 基于建构主义，研究学习者如何积极参与知识建构。
- 基于迁移学习，研究如何基于现有经验学习新知识。