1.2 人工智能的六大学科
人工智能主要包括六大学科，当下业界讨论往往聚焦机器学习这一学科
计算机视觉
自然语言
理解与交流
认知与推理 机器人学 博弈与伦理 机器学习
暂且把模式识别、
图像处理等问题
归入其中
暂且把语音识别、
合成归入其中，
包括对话
包含各种物理和
社会常识
机械、控制、设
计、运动规划、
任务规划等
多代理人agents
的交互、对抗与
合作，机器人与
社会融合等议题
各种统计的建模、
分析工具和计算
的方法
感知、认知、
决策
人类情感、伦
理与道德观念
认知、决策感知、认知、
决策、学习、
执行
感知、认知、
决策、学习、
执行和社会协
作能力
感知、认知、
决策、学习、
执行和社会协
作能力
p 机器学习之所以如此火爆，是因为它是一种可以让计算机自动学习和改进的技术。
p 与传统的程序设计方法不同，机器学习允许计算机从数据中学习规律和模式，并在未知数据上进行预测和决策。这使得机器学习在各种领域
都具有广泛应用前景，包括自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、金融、医疗、电子商务等等。
机器学习火热背后的原因：
• 数据量的爆炸式增长：随着数字化时代的到来，人类生产的
数据量正在呈指数级增长，这些数据中蕴含着很多宝贵的信
息，而机器学习可以通过对这些数据的分析和学习，发现其
中的规律和模式，并将其应用于各种领域。
• 计算能力的提高：随着计算机硬件和软件技术的不断发展，
计算能力越来越强，能够处理大规模的数据和复杂的算法，
这使得机器学习变得更加高效和实用。
• 开源框架的出现：出现了许多优秀的机器学习框架，如
TensorFlow、PyTorch等，它们不仅提供了丰富的工具和算
法，而且是免费开源的，使得机器学习技术更加普及和易用。
• 商业应用的需求：机器学习技术在商业应用中也有广泛的应
用，如推荐系统、广告投放、欺诈检测等等，这些应用在商
业领域中起着至关重要的作用，推动了机器学习技术的快速
发展。
六大学科是七种能力的排列组合：
①感知、②认知、③决策、④学习、⑤执行、⑥社会协作能力（人机交互），⑦符合人类情感、伦理与道德观念
