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任何一個沒有學習能力的系統都很難被認為是一個真正的智能系統
經典定義：利用經驗改善系統自身的性能
隨著該領域的發展，主要做智能數據分析
并已成為智能數據分析技術的源泉之一
典型任務：預測（例如：天氣預報）
主要范式的發展：
80年代中葉以前：符號主義，代表：ILP
受到傳統人工智能研究的深刻影響，以邏輯推理為基礎
80年代中葉至90年代初：連接主義，代表：NN
對傳統人工智能的批評：“看上去漂亮，但解決不了實際問題”
對上述批評，AI的不同分支學科實際上都做出了自己的回應，ML的回應是連接主義受到重視
NN并不漂亮（至少在理論體系上遠遠沒有ILP那么漂亮），但解決了很多實際問題
90年代中葉至今：統計學習，代表：SVM
NN雖然解決了不少問題，但解決問題時的“試錯性”引來了“trick”的批評
作為回應，統計學習開始占據支配地位。雖然SVM仍然有“試錯性”，但畢竟在理論基礎上比NN漂亮得多（實際上，統計學習與連接主義一脈相承）
現在：？
統計學習并不是萬能的，有很多問題不能解決（或不能很好地解決），例如結構化數據的學習
作為回應，以邏輯為基礎的符號主義與統計學習的結合開始受到重視
作為支持和服務技術的“普適機器學習”帶來了挑戰和機遇：
出現了很多被傳統ML研究忽視、但非常重要且尚無好的解決方案的問題（下面將以醫療和金融為代表來舉幾個例子）
ML支持和服務的學科領域越多，新問題越多
ML與眾多學科領域產生了交叉，而交叉領域正是大有可為處
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