机器学习从自动到自主化——记清华大学电子工程系助理教授姚权铭

作者：刘玉杰

来源：科学中国人, 2022, (19): 46-48.

<正>作为一门多领域交叉学科，机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等，是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，被公认为人工智能的核心。早在1950年，计算机科学之父艾伦·麦席森·图灵（A l a n Mathison Turing）就曾提议建立一个学习机器，但是直到2000年年初，机器学习才有了突破性的进展。20世纪80年代以来，机器学习作为实现人工智能的关键途径引起了广泛关注，尤其是近十几年来，机器学习领域的研究工作发展进入快车道。随着以深度学习为代表借鉴人脑的多分层结构、神经元的连接交互信息的逐层分析处理机制，以及自适应、自学习的强大并行信息处理能力取得多方面的突破性进展，机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。