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    人工智能視域下機(jī)器學(xué)習(xí)的教育應(yīng)用與創(chuàng)新研究

    2021-03-26 03:35:19劉文元
    科學(xué)與生活 2021年33期
    關(guān)鍵詞:教育應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新研究

    劉文元

    摘要:隨著科學(xué)技術(shù)手段的持續(xù)發(fā)展,人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍正在不斷擴(kuò)大,為社會(huì)人民群眾的生活與工作提供了便利性。人工智能技術(shù)的應(yīng)用可使機(jī)器保持長久的運(yùn)行狀態(tài),是一門融合了數(shù)學(xué)、信息科學(xué)等多種知識(shí)的新學(xué)科,能夠完成人類目前在某些領(lǐng)域無法勝任的工作,人工智能技術(shù)在未來社會(huì)必將對機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生極其深遠(yuǎn)的影響。

    關(guān)鍵詞:人工智能;機(jī)器學(xué)習(xí);教育應(yīng)用;創(chuàng)新研究

    引言:

    人工智能技術(shù)自誕生以來就在社會(huì)發(fā)展中扮演著極為重要的角色,是一種包含了多種知識(shí)的學(xué)科。如心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、工程技術(shù)等,使機(jī)器人按照計(jì)算機(jī)設(shè)定好的程序具備人工智能功能,從而使其能夠快速學(xué)習(xí)不同專業(yè)的技能,讓計(jì)算機(jī)能夠和人一樣進(jìn)行獨(dú)立思考,在運(yùn)作的過程中可以發(fā)揮如人類智慧大腦神經(jīng)元的能力,在人工智能的技術(shù)支撐下完成自我規(guī)劃任務(wù)。

    1.人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的概述

    人工智能是誕生于上世紀(jì)中期的技術(shù),機(jī)器學(xué)習(xí)概念體現(xiàn)在幾個(gè)方面:一方面是使機(jī)器在人工智能技術(shù)的引導(dǎo)下按照人類的思維方式學(xué)習(xí)新技能與新知識(shí),在掌握新知識(shí)的前提下不斷進(jìn)行創(chuàng)新研究,提高機(jī)器自身的工作能力。另一方面,人工智能技術(shù)可與機(jī)器學(xué)習(xí)過程建立起密切的聯(lián)系,幫助機(jī)器掌握不同專業(yè)的技術(shù)與知識(shí),使其能夠在各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行工作與生產(chǎn)。

    2.人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的研究目標(biāo)

    (1)模擬人類學(xué)習(xí)過程

    通過機(jī)器學(xué)習(xí)來建立相應(yīng)的學(xué)習(xí)模型,使機(jī)器能夠理解學(xué)習(xí)科學(xué)知識(shí)的重要意義,具備認(rèn)識(shí)科學(xué)的基礎(chǔ)能力。

    (2)促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)理論研究

    為讓機(jī)器的學(xué)習(xí)能力能夠貼近人類學(xué)習(xí),需讓其具備理論學(xué)習(xí)的能力,根據(jù)機(jī)器的實(shí)際情況與其特點(diǎn)來選擇科學(xué)合理的學(xué)習(xí)方法,找到機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)二者之間存在的區(qū)別,從而有效提高機(jī)器學(xué)習(xí)的能力,進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)體系。

    (3)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用目標(biāo)

    機(jī)器通過不斷地學(xué)習(xí)實(shí)踐知識(shí)與理論知識(shí),在積累操作經(jīng)驗(yàn)與學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)將所學(xué)知識(shí)通過相應(yīng)的工具充分展現(xiàn)出來,從而不斷強(qiáng)化人工智能技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的價(jià)值。

    3.機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

    (1)演繹學(xué)習(xí)方法

    演繹學(xué)習(xí)方法其本質(zhì)是使機(jī)器內(nèi)部建立演繹學(xué)習(xí)系統(tǒng),使其具備一定的推理能力,由推理過程的基礎(chǔ)層面逐步升級(jí)到特殊層面,從而逐漸建立推理定理法則,并衍生出相應(yīng)的公理系統(tǒng),以推理定理法則為基礎(chǔ)獲得準(zhǔn)確有效的研究理論,在每次推理的過程中也會(huì)按照設(shè)定好的公理系統(tǒng)流程進(jìn)行。

    (2)歸納學(xué)習(xí)方法

    歸納學(xué)習(xí)方法采用完全歸納方法與不完全歸納方法,與演繹學(xué)習(xí)方法相比,二者之間具有一定的差異性。歸納學(xué)習(xí)方法如字面意義所言,是通過歸納分類不同的信息來使信息之間建立因果關(guān)系。

    (3)類比學(xué)習(xí)方法

    在機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中,其主要精力大多用于研究特殊理論,并以此來聯(lián)系創(chuàng)新事物。類比學(xué)習(xí)方法具有較強(qiáng)的模仿特點(diǎn),在研究期間進(jìn)行類比可較以往大幅度提高機(jī)器的創(chuàng)新能力。

    4.影響人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的因素

    4.1環(huán)境信息的準(zhǔn)確性

    人工智能技術(shù)的應(yīng)用可極大程度上提高機(jī)器的學(xué)習(xí)能力。在機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中,工作人員需綜合考慮極其的實(shí)際情況以及其環(huán)境信息對機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生的各類影響,由于外部環(huán)境的變化,機(jī)器在學(xué)習(xí)過程中必然會(huì)產(chǎn)生一定波動(dòng)。按照人工智能技術(shù)的要求,機(jī)器若是處于穩(wěn)定的環(huán)境中其工作過程具有相應(yīng)的穩(wěn)定性;若處于不斷變化的環(huán)境中,為適應(yīng)周圍環(huán)境的變化,機(jī)器的工作方式也會(huì)隨著環(huán)境的變化而開始不斷學(xué)習(xí)新的知識(shí)與技能?;诖?,環(huán)境信息的準(zhǔn)確性直觀影響著機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)效率。

    由于環(huán)境信息存在著多樣性與復(fù)雜性的特點(diǎn),一般來說,環(huán)境信息的準(zhǔn)確性越高,與之相對應(yīng)的,機(jī)器的學(xué)習(xí)質(zhì)量也會(huì)隨之增漲。機(jī)器數(shù)據(jù)庫必須不斷的擴(kuò)大容量來保證自身始終在學(xué)習(xí)有效的知識(shí)與技能。

    4.2機(jī)器知識(shí)庫的影響

    由于機(jī)器學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)到不同的知識(shí)與技能,其數(shù)據(jù)庫必須具備特征向量描述功能以及語言網(wǎng)架建立功能等,知識(shí)庫也是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中最為重要的組成部分。按照產(chǎn)生式規(guī)則要求,在機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中,為保證機(jī)器運(yùn)行期間能夠使用正確的知識(shí),將知識(shí)庫的實(shí)際價(jià)值發(fā)揮到最大效益,機(jī)器需具備較強(qiáng)的表達(dá)能力,不斷簡化推理與計(jì)算過程,在提高自身運(yùn)行能力的同時(shí)將所學(xué)的知識(shí)與技能充分應(yīng)用在生產(chǎn)中。

    同時(shí),機(jī)器在學(xué)習(xí)不同的知識(shí)時(shí)需嚴(yán)格按照填充執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)來實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)庫內(nèi)容,若機(jī)器的學(xué)習(xí)或工作被其知識(shí)庫的信息所影響,需采取簡答的方式對內(nèi)容進(jìn)行相應(yīng)的修改與優(yōu)化,在學(xué)習(xí)能力提升的過程中學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)置的不同表達(dá)方式,以此來不斷提高機(jī)器知識(shí)庫的更新效率以及其工作能力。

    4.3執(zhí)行能力的影響

    (1)任務(wù)的復(fù)雜性

    機(jī)器學(xué)習(xí)的不同人物會(huì)體現(xiàn)出相應(yīng)的復(fù)雜性特點(diǎn),為了讓機(jī)器將所學(xué)知識(shí)與技能應(yīng)用到實(shí)際工作中,需對其設(shè)定不同的任務(wù)。若讓機(jī)器完成包含不同概念的復(fù)雜任務(wù),其學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)學(xué)到不同的知識(shí),以便按照相應(yīng)的概念來完成任務(wù)。若讓機(jī)器完成極為復(fù)雜的任務(wù),其學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)將多種相互組合的學(xué)習(xí)模式作為完成任務(wù)的基礎(chǔ),以此來保證機(jī)器能夠完全按照提前設(shè)定好的規(guī)則開展學(xué)習(xí),通過執(zhí)行模式來逐漸掌握高質(zhì)量完成任務(wù)的方法。若讓機(jī)器完成較為簡單的任務(wù)時(shí),機(jī)器的學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)按照分配規(guī)則將任務(wù)劃分為不同目標(biāo),并且設(shè)定單一概念,每完成一個(gè)任務(wù),學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)分配下一任務(wù),直至完成最終目標(biāo)。

    (2)任務(wù)的透明性

    在人工智能視域下,機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中其每個(gè)學(xué)習(xí)階段都需要具有透明性特點(diǎn),用更透明的方式表現(xiàn)相應(yīng)過程和結(jié)果,以此來幫助機(jī)器學(xué)習(xí)更好的應(yīng)用人工智能??山⑾鄳?yīng)的知識(shí)庫來對每個(gè)工作環(huán)節(jié)進(jìn)行評價(jià),從而進(jìn)一步確保每個(gè)環(huán)節(jié)都能夠達(dá)到最佳的工作效果,實(shí)現(xiàn)預(yù)期中的理想工作目標(biāo)。以下棋機(jī)器為例,人工智能視域下的下棋機(jī)器會(huì)儲(chǔ)存大量的下棋方法,可根據(jù)所儲(chǔ)存的方法來正確判斷最終棋局的走向,從而贏得勝利。

    4.4機(jī)器學(xué)習(xí)研究難點(diǎn)

    就目前而言,機(jī)器在學(xué)習(xí)理論知識(shí)時(shí)缺乏一定的基礎(chǔ),根據(jù)學(xué)習(xí)時(shí)產(chǎn)生思維方式的不同,機(jī)器產(chǎn)生的問題也會(huì)相應(yīng)的發(fā)生變化,致使其邏輯思維、形象思維等不斷改變。且由于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)與技能容量較多,具有較高的復(fù)雜性,機(jī)器的學(xué)習(xí)質(zhì)量也會(huì)受到一定影響。人們要求機(jī)器在短時(shí)間內(nèi)能夠快速、高效的處理產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息,為此,在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中大多采用數(shù)據(jù)監(jiān)督的方式,充分利用現(xiàn)有的學(xué)習(xí)資源來提高學(xué)習(xí)效率,但由于機(jī)器本身的學(xué)習(xí)能力較低,難以在短時(shí)間內(nèi)完成指定的學(xué)習(xí)目標(biāo)。

    電子信息技術(shù)正隨著社會(huì)市場經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步而不斷發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)的核心便是電子計(jì)算機(jī),電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)在諸多領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。但與之相對的,當(dāng)今時(shí)代背景下的機(jī)器必須按照計(jì)算機(jī)的數(shù)理邏輯思維開展學(xué)習(xí)任務(wù),計(jì)算機(jī)的工作原理并未得到有效的創(chuàng)新與改善,導(dǎo)致機(jī)器的學(xué)習(xí)時(shí)間較長,知識(shí)庫的實(shí)際價(jià)值并未發(fā)揮到最大效益,需通過數(shù)據(jù)庫來提高機(jī)器的學(xué)習(xí)能力與工作能力。

    結(jié)束語:

    總而言之,人工智能視域下機(jī)器學(xué)習(xí)的教育應(yīng)用與創(chuàng)新需充分發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢,在明確機(jī)器學(xué)習(xí)不同發(fā)展階段的基礎(chǔ)上使其形成人類的思維方式,不斷掌握新的知識(shí)與技能來豐富機(jī)器的學(xué)習(xí)內(nèi)涵,讓機(jī)器具備人工智能功能,積極適應(yīng)環(huán)境的變化,以此來推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)對人工智能技術(shù)的深入應(yīng)用,從而使機(jī)器的學(xué)習(xí)效率與運(yùn)行能力得到有效提高。

    參考文獻(xiàn):

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    [2]陳海燕,徐翔,朱良.淺析人工智能在智能機(jī)器人領(lǐng)域中的研究與應(yīng)用[J].現(xiàn)代信息科技,2019,310:21-22.

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    [4]焦春來,牛利松,田通.人工智能在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用[J].數(shù)字通信世界,2019,07:171.

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