一些人工智能的概念机器学习就是计算机自动获取知识，它是知识工程的三个分支（使用知识、表实知识、获取知识）之一。这一章将介绍机器学习的基本问题，包括：为什么研究机器学习、什么是机器学习、机器学习的发展历史、学习的一个模型、机器学习的分类和机器学习的研究目标。
机器学习是人工智能领域的一个核心研究方向，它涉及计算机如何自动获取知识并提升性能。学习是人类智能的关键组成部分，机器学习的目的是让计算机模仿人类的学习行为，通过数据和经验改进其性能，而无需显式编程。
在西蒙的观点中，学习被定义为系统在重复工作中能力的增强或改进，使得在未来执行相同或类似任务时能够做得更好或更有效率。机器学习（Machine Learning）的定义虽然没有统一标准，但通常被理解为研究如何使计算机系统从数据中学习和改进的学科。它涵盖了让机器获取新知识、掌握新技能以及识别已知知识的各个方面。
机器学习的优势在于其学习速度之快，能持续学习并避免重复学习，从而积累大量知识。此外，机器学习也有利于知识的传播和泛化。自20世纪50年代开始，机器学习的研究经历了几个阶段，包括神经模型和决策理论、符号概念获取以及知识强化和领域专用学习，再到后来的连接学习研究。每个阶段的研究焦点不同，主要在于学习系统中先验知识的数量和表示及修改知识的方法。
神经模型和决策理论是早期的研究重点，如感知器(Perceptron)和自组织系统，它们通过调整神经元间的连接权重来学习。后来，符号概念获取（Symbolic Concept Acquisition, SCA）成为关注点，这包括构建逻辑表达式、决策树、产生式规则或语义网络来表征概念。连接学习的兴起，特别是随着深度学习的发展，使得机器学习能够处理更加复杂的数据模式和任务。
机器学习的分类包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习是指系统通过标记的训练数据学习，如分类和回归任务。无监督学习则在没有标签数据的情况下探索数据的内在结构，例如聚类和降维。半监督学习介于两者之间，利用少量标记数据和大量未标记数据进行学习。强化学习则关注通过与环境的交互来学习最优策略，例如游戏AI和机器人控制。
机器学习的研究目标不仅限于算法和模型，还包括学习理论、可解释性、泛化能力、效率和鲁棒性等方面。在实际应用中，机器学习已被广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、医学诊断、金融预测等领域，极大地推动了人工智能的发展。
机器学习是人工智能的基础，它的研究涵盖了从基本概念到复杂算法的多个层面，旨在让计算机通过学习变得更为智能，解决日益复杂的现实世界问题。随着技术的进步，机器学习将继续在各个领域发挥关键作用，推动科技进步。
