AlphaGo的勝利，無(wú)人駕駛的成功，模式識(shí)別的突破性進(jìn)展，人工智能的的飛速發(fā)展一次又一次地挑動(dòng)著我們的神經(jīng)。作為人工智能的核心，機(jī)器學(xué)習(xí)也在人工智能的大步發(fā)展中備受矚目，光輝無(wú)限。
AlphaGo的勝利，無(wú)人駕駛的成功，模式識(shí)別的突破性進(jìn)展，人工智能的的飛速發(fā)展一次又一次地挑動(dòng)著我們的神經(jīng)。作為人工智能的核心，機(jī)器學(xué)習(xí)也在人工智能的大步發(fā)展中備受矚目，光輝無(wú)限。
如今，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用已遍及人工智能的各個(gè)分支，如專家系統(tǒng)、自動(dòng)推理、自然語(yǔ)言理解、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人等領(lǐng)域。
但也許我們不曾想到的事機(jī)器學(xué)習(xí)乃至人工智能的起源，是對(duì)人本身的意識(shí)、自我、心靈等哲學(xué)問(wèn)題的探索。而在發(fā)展的過(guò)程中，更是融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、信息論、控制論、計(jì)算復(fù)雜性理論等學(xué)科的知識(shí)。
總的來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展是整個(gè)人工智能發(fā)展史上頗為重要的一個(gè)分支。其中故事一波三折，令人驚訝嘆服，頗為蕩氣回腸。
其中穿插了無(wú)數(shù)牛人的故事，在下面的介紹中，你將會(huì)看到以下神級(jí)人物的均有出場(chǎng)，我們順著ML的進(jìn)展時(shí)間軸娓娓道來(lái)：
基礎(chǔ)奠定的熱烈時(shí)期
20世紀(jì)50年代初到60年代中葉
Hebb于1949年基于神經(jīng)心理學(xué)的學(xué)習(xí)機(jī)制開(kāi)啟機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步。此后被稱為Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則。Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則是一個(gè)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)規(guī)則，這種學(xué)習(xí)的結(jié)果是使網(wǎng)絡(luò)能夠提取訓(xùn)練集的統(tǒng)計(jì)特性，從而把輸入信息按照它們的相似性程度劃分為若干類。這一點(diǎn)與人類觀察和認(rèn)識(shí)世界的過(guò)程非常吻合，人類觀察和認(rèn)識(shí)世界在相當(dāng)程度上就是在根據(jù)事物的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分類。
從上面的公式可以看出，權(quán)值調(diào)整量與輸入輸出的乘積成正比，顯然經(jīng)常出現(xiàn)的模式將對(duì)權(quán)向量有較大的影響。在這種情況下，Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則需預(yù)先定置權(quán)飽和值，以防止輸入和輸出正負(fù)始終一致時(shí)出現(xiàn)權(quán)值無(wú)約束增長(zhǎng)。
Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則與“條件反射”機(jī)理一致，并且已經(jīng)得到了神經(jīng)細(xì)胞學(xué)說(shuō)的證實(shí)。比如巴甫洛夫的條件反射實(shí)驗(yàn)：每次給狗喂食前都先響鈴，時(shí)間一長(zhǎng)，狗就會(huì)將鈴聲和食物聯(lián)系起來(lái)。以后如果響鈴但是不給食物，狗也會(huì)流口水。
1950年，阿蘭?圖靈創(chuàng)造了圖靈測(cè)試來(lái)判定計(jì)算機(jī)是否智能。圖靈測(cè)試認(rèn)為，如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類展開(kāi)對(duì)話（通過(guò)電傳設(shè)備）而不能被辨別出其機(jī)器身份，那么稱這臺(tái)機(jī)器具有智能。這一簡(jiǎn)化使得圖靈能夠令人信服地說(shuō)明“思考的機(jī)器”是可能的。
2014年6月8日，一臺(tái)計(jì)算機(jī)（計(jì)算機(jī)尤金?古斯特曼是一個(gè)聊天機(jī)器人，一個(gè)電腦程序）成功讓人類相信它是一個(gè)13歲的男孩，成為有史以來(lái)首臺(tái)通過(guò)圖靈測(cè)試的計(jì)算機(jī)。這被認(rèn)為是人工智能發(fā)展的一個(gè)里程碑事件。
1952，IBM科學(xué)家亞瑟?塞繆爾開(kāi)發(fā)了一個(gè)跳棋程序。該程序能夠通過(guò)觀察當(dāng)前位置，并學(xué)習(xí)一個(gè)隱含的模型，從而為后續(xù)動(dòng)作提供更好的指導(dǎo)。塞繆爾發(fā)現(xiàn)，伴隨著該游戲程序運(yùn)行時(shí)間的增加，其可以實(shí)現(xiàn)越來(lái)越好的后續(xù)指導(dǎo)。
通過(guò)這個(gè)程序，塞繆爾駁倒了普羅維登斯提出的機(jī)器無(wú)法超越人類，像人類一樣寫代碼和學(xué)習(xí)的模式。他創(chuàng)造了“機(jī)器學(xué)習(xí)”，并將它定義為“可以提供計(jì)算機(jī)能力而無(wú)需顯式編程的研究領(lǐng)域”。
1957年，羅森?布拉特基于神經(jīng)感知科學(xué)背景提出了第二模型，非常的類似于今天的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這在當(dāng)時(shí)是一個(gè)非常令人興奮的發(fā)現(xiàn)，它比Hebb的想法更適用。基于這個(gè)模型羅森?布拉特設(shè)計(jì)出了第一個(gè)計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——感知機(jī)（the perceptron），它模擬了人腦的運(yùn)作方式。
3年后，維德羅首次使用Delta學(xué)習(xí)規(guī)則用于感知器的訓(xùn)練步驟。這種方法后來(lái)被稱為最小二乘方法。這兩者的結(jié)合創(chuàng)造了一個(gè)良好的線性分類器。
1967年，最近鄰算法（The nearest neighbor algorithm）出現(xiàn)，由此計(jì)算機(jī)可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的模式識(shí)別。kNN算法的核心思想是如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相鄰的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別，并具有這個(gè)類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據(jù)最鄰近的一個(gè)或者幾個(gè)樣本的類別來(lái)決定待分樣本所屬的類別。
kNN的優(yōu)點(diǎn)在于易于理解和實(shí)現(xiàn)，無(wú)需估計(jì)參數(shù)，無(wú)需訓(xùn)練，適合對(duì)稀有事件進(jìn)行分類，特別適合于多分類問(wèn)題(multi-modal,對(duì)象具有多個(gè)類別標(biāo)簽)， 甚至比SVM的表現(xiàn)要好。
Han等人于2002年嘗試?yán)秘澬姆ǎ槍?duì)文件分類實(shí)做可調(diào)整權(quán)重的k最近鄰居法WAkNN (weighted adjusted k nearest neighbor)，以促進(jìn)分類效果；而Li等人于2004年提出由于不同分類的文件本身有數(shù)量上有差異，因此也應(yīng)該依照訓(xùn)練集合中各種分類的文件數(shù)量，選取不同數(shù)目的最近鄰居，來(lái)參與分類。
1969年馬文?明斯基將感知器興奮推到最高頂峰。他提出了著名的XOR問(wèn)題和感知器數(shù)據(jù)線性不可分的情形。
明斯基還把人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)結(jié)合起來(lái)，開(kāi)發(fā)出了世界上最早的能夠模擬人活動(dòng)的機(jī)器人Robot C，使機(jī)器人技術(shù)躍上了一個(gè)新臺(tái)階。明斯基的另一個(gè)大舉措是創(chuàng)建了著名的“思維機(jī)公司”（Thinking Machines，Inc．），開(kāi)發(fā)具有智能的計(jì)算機(jī)。
此后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究將處于休眠狀態(tài)，直到上世紀(jì)80年代。盡管BP神經(jīng)的想法由林納因馬在1970年提出，并將其稱為“自動(dòng)分化反向模式”，但是并未引起足夠的關(guān)注。
停滯不前的冷靜時(shí)期
20世紀(jì)60年代中葉到70年代末
從60年代中到70年代末，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展步伐幾乎處于停滯狀態(tài)。雖然這個(gè)時(shí)期溫斯頓(Winston)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)系統(tǒng)和海斯?羅思(Hayes Roth)等的基于邏輯的歸納學(xué)習(xí)系統(tǒng)取得較大的進(jìn)展，但只能學(xué)習(xí)單一概念，而且未能投入實(shí)際應(yīng)用。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)因理論缺陷未能達(dá)到預(yù)期效果而轉(zhuǎn)入低潮。
這個(gè)時(shí)期的研究目標(biāo)是模擬人類的概念學(xué)習(xí)過(guò)程，并采用邏輯結(jié)構(gòu)或圖結(jié)構(gòu) 作為機(jī)器內(nèi)部描述。機(jī)器能夠采用符號(hào)來(lái)描述概念(符號(hào)概念獲取)，并提出關(guān)于學(xué)習(xí)概念的各種假設(shè)。
事實(shí)上，這個(gè)時(shí)期整個(gè)AI領(lǐng)域都遭遇了瓶頸。當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)有限的內(nèi)存和處理速度不足以解決任何實(shí)際的AI問(wèn)題。要求程序?qū)@個(gè)世界具有兒童水平的認(rèn)識(shí)，研究者們很快發(fā)現(xiàn)這個(gè)要求太高了：1970年沒(méi)人能夠做出如此巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)，也沒(méi)人知道一個(gè)程序怎樣才能學(xué)到如此豐富的信息。
重拾希望的復(fù)興時(shí)期
20世紀(jì)70年代末到80年代中葉
從70年代末開(kāi)始，人們從學(xué)習(xí)單個(gè)概念擴(kuò)展到學(xué)習(xí)多個(gè)概念，探索不同的學(xué)習(xí) 策略和各種學(xué)習(xí)方法。這個(gè)時(shí)期，機(jī)器學(xué)習(xí)在大量的時(shí)間應(yīng)用中回到人們的視線，又慢慢復(fù)蘇。
1980年，在美國(guó)的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)召開(kāi)了第一屆機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際研討會(huì)，標(biāo)志著機(jī)器學(xué)習(xí)研究已在全世界興起。此后，機(jī)器歸納學(xué)習(xí)進(jìn)入應(yīng)用。
經(jīng)過(guò)一些挫折后，多層感知器(MLP)由偉博斯在1981年的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播(BP)算法中具體提出。當(dāng)然BP仍然是今天神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的關(guān)鍵因素。有了這些新思想，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究又加快了。
1985 -1986神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究人員（魯梅爾哈特，辛頓，威廉姆斯-赫，尼爾森）先后提出了MLP與BP訓(xùn)練相結(jié)合的理念。
一個(gè)非常著名的ML算法由昆蘭在1986年提出，我們稱之為決策樹(shù)算法，更準(zhǔn)確的說(shuō)是ID3算法。這是另一個(gè)主流機(jī)器學(xué)習(xí)的火花點(diǎn)。此外，與黑盒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型截然不同的是，決策樹(shù)ID3算法也被作為一個(gè)軟件，通過(guò)使用簡(jiǎn)單的規(guī)則和清晰的參考可以找到更多的現(xiàn)實(shí)生活中的使用情況。
《機(jī)器學(xué)習(xí)》中打網(wǎng)球的天氣分類決策
決策樹(shù)是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，他代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。樹(shù)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示某個(gè)對(duì)象，而每個(gè)分叉路徑則代表的某個(gè)可能的屬性值，而每個(gè)葉結(jié)點(diǎn)則對(duì)應(yīng)從根節(jié)點(diǎn)到該葉節(jié)點(diǎn)所經(jīng)歷的路徑所表示的對(duì)象的值。決策樹(shù)僅有單一輸出，若欲有復(fù)數(shù)輸出，可以建立獨(dú)立的決策樹(shù)以處理不同輸出。數(shù)據(jù)挖掘中決策樹(shù)是一種經(jīng)常要用到的技術(shù)，可以用于分析數(shù)據(jù)，同樣也可以用來(lái)作預(yù)測(cè)。
現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)的成型時(shí)期
20世紀(jì)90年初到21世紀(jì)初
1990年, Schapire最先構(gòu)造出一種多項(xiàng)式級(jí)的算法 ,對(duì)該問(wèn)題做了肯定的證明 ,這就是最初的 Boosting算法。一年后 ,Freund提出了一種效率更高的Boosting算法。但是,這兩種算法存在共同的實(shí)踐上的缺陷 ,那就是都要求事先知道弱學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)正確的下限。
1995年 , Freund和schapire改進(jìn)了Boosting算法 ,提出了 AdaBoost (Adap tive Boosting)算法,該算法效率和 Freund于 1991年提出的 Boosting算法幾乎相同 ,但不需要任何關(guān)于弱學(xué)習(xí)器的先驗(yàn)知識(shí) ,因而更容易應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題當(dāng)中。
Boosting方法是一種用來(lái)提高弱分類算法準(zhǔn)確度的方法,這種方法通過(guò)構(gòu)造一個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)系列,然后以一定的方式將他們組合成一個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)。他是一種框架算法,主要是通過(guò)對(duì)樣本集的操作獲得樣本子集,然后用弱分類算法在樣本子集上訓(xùn)練生成一系列的基分類器。
同年，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)最重要的突破，支持向量(support vector machines, SVM )，由瓦普尼克和科爾特斯在大量理論和實(shí)證的條件下年提出。從此將機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)和支持向量機(jī)社區(qū)。
然而兩個(gè)社區(qū)之間的競(jìng)爭(zhēng)并不那么容易，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要落后SVM核化后的版本將近2000s 。支持向量機(jī)在以前許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不能解決的任務(wù)中取得了良好的效果。此外，支持向量機(jī)能夠利用所有的先驗(yàn)知識(shí)做凸優(yōu)化選擇，產(chǎn)生準(zhǔn)確的理論和核模型。因此，它可以對(duì)不同的學(xué)科產(chǎn)生大的推動(dòng)，產(chǎn)生非常高效的理論和實(shí)踐改善。
支撐向量機(jī) , Boosting，最大熵方法(比如logistic regression, LR)等。這些模型的結(jié)構(gòu)基本上可以看成帶有一層隱層節(jié)點(diǎn)(如SVM, Boosting)，或沒(méi)有隱層節(jié)點(diǎn)(如LR)。這些模型在無(wú)論是理論分析還是應(yīng)用都獲得了巨大的成功。
另一個(gè)集成決策樹(shù)模型由布雷曼博士在2001年提出，它是由一個(gè)隨機(jī)子集的實(shí)例組成，并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是從一系列隨機(jī)子集中選擇。由于它的這個(gè)性質(zhì)，被稱為隨機(jī)森林(RF)，隨機(jī)森林也在理論和經(jīng)驗(yàn)上證明了對(duì)過(guò)擬合的抵抗性。
大放光芒的蓬勃發(fā)展時(shí)期
21世紀(jì)初至今
在機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展分為兩個(gè)部分，淺層學(xué)習(xí)（Shallow Learning）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）。淺層學(xué)習(xí)起源上世紀(jì)20年代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法（Back-propagation）的發(fā)明，使得基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法大行其道，雖然這時(shí)候的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也被稱為多層感知機(jī)（Multiple layer Perception），但由于多層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難，通常都是只有一層隱含層的淺層模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域領(lǐng)軍者Hinton在2006年提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Deep Learning算法，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力大大提高，向支持向量機(jī)發(fā)出挑戰(zhàn)。 2006年，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的泰斗Hinton和他的學(xué)生Salakhutdinov在頂尖學(xué)術(shù)刊物《Scince》上發(fā)表了一篇文章，開(kāi)啟了深度學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的浪潮。
這篇文章有兩個(gè)主要的訊息：
1）很多隱層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)異的特征學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)得到的特征對(duì)數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的刻劃，從而有利于可視化或分類；
2）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練上的難度，可以通過(guò)“逐層初始化”（ layer-wise pre-training）來(lái)有效克服，在這篇文章中，逐層初始化是通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的。Hinton的學(xué)生Yann LeCun的LeNets深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可以被廣泛應(yīng)用在全球的ATM機(jī)和銀行之中。同時(shí)，Yann LeCun和吳恩達(dá)等認(rèn)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速訓(xùn)練，因?yàn)槠渌加玫膬?nèi)存非常小，無(wú)須在圖像上的每一個(gè)位置上都單獨(dú)存儲(chǔ)濾鏡，因此非常適合構(gòu)建可擴(kuò)展的深度網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因此非常適合識(shí)別模型。
2015年，為紀(jì)念人工智能概念提出60周年，LeCun、Bengio和Hinton推出了深度學(xué)習(xí)的聯(lián)合綜述。
深度學(xué)習(xí)可以讓那些擁有多個(gè)處理層的計(jì)算模型來(lái)學(xué)習(xí)具有多層次抽象的數(shù)據(jù)的表示。這些方法在許多方面都帶來(lái)了顯著的改善，包括最先進(jìn)的語(yǔ)音識(shí)別、視覺(jué)對(duì)象識(shí)別、對(duì)象檢測(cè)和許多其它領(lǐng)域，例如藥物發(fā)現(xiàn)和基因組學(xué)等。深度學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。它是利用BP算法來(lái)完成這個(gè)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的。BP算法能夠指導(dǎo)機(jī)器如何從前一層獲取誤差而改變本層的內(nèi)部參數(shù)，這些內(nèi)部參數(shù)可以用于計(jì)算表示。深度卷積網(wǎng)絡(luò)在處理圖像、視頻、語(yǔ)音和音頻方面帶來(lái)了突破，而遞歸網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)，比如文本和語(yǔ)音方面表現(xiàn)出了閃亮的一面。
當(dāng)前統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門方法主要有deep learning和SVM（supportvector machine），它們是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的代表方法。可以認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)都源自于感知機(jī)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)一直處于“競(jìng)爭(zhēng)”關(guān)系。SVM應(yīng)用核函數(shù)的展開(kāi)定理，無(wú)需知道非線性映射的顯式表達(dá)式；由于是在高維特征空間中建立線性學(xué)習(xí)機(jī)，所以與線性模型相比，不但幾乎不增加計(jì)算的復(fù)雜性，而且在某種程度上避免了“維數(shù)災(zāi)難”。而早先的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比較容易過(guò)訓(xùn)練，大量的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)需要設(shè)置；訓(xùn)練速度比較慢，在層次比較少(小于等于3)的情況下效果并不比其它方法更優(yōu)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型貌似能夠?qū)崿F(xiàn)更加艱難的任務(wù)，如目標(biāo)識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。但是，應(yīng)該注意的是，這絕對(duì)不意味著其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法的終結(jié)。盡管深度學(xué)習(xí)的成功案例迅速增長(zhǎng)，但是對(duì)這些模型的訓(xùn)練成本是相當(dāng)高的，調(diào)整外部參數(shù)也是很麻煩。同時(shí)，SVM的簡(jiǎn)單性促使其仍然最為廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)方式。
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)是誕生于20世紀(jì)中葉的一門年輕的學(xué)科，它對(duì)人類的生產(chǎn)、生活方式產(chǎn)生了重大的影響，也引發(fā)了激烈的哲學(xué)爭(zhēng)論。但總的來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展與其他一般事物的發(fā)展并無(wú)太大區(qū)別，同樣可以用哲學(xué)的發(fā)展的眼光來(lái)看待。
機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展并不是一帆風(fēng)順的，也經(jīng)歷了螺旋式上升的過(guò)程，成就與坎坷并存。其中大量的研究學(xué)者的成果才有了今天人工智能的空前繁榮，是量變到質(zhì)變的過(guò)程，也是內(nèi)因和外因的共同結(jié)果。
回望過(guò)去，我們都會(huì)被這一段波瀾壯闊的歷史所折服吧。
摘自 機(jī)器人網(wǎng)
