刘文元

摘要：随着科学技术手段的持续发展，人工智能技术的应用范围正在不断扩大，为社会人民群众的生活与工作提供了便利性。人工智能技术的应用可使机器保持长久的运行状态，是一门融合了数学、信息科学等多种知识的新学科，能够完成人类目前在某些领域无法胜任的工作，人工智能技术在未来社会必将对机器学习产生极其深远的影响。

关键词：人工智能;机器学习;教育应用;创新研究

引言：

人工智能技术自诞生以来就在社会发展中扮演着极为重要的角色，是一种包含了多种知识的学科。如心理学、神经生理学、工程技术等，使机器人按照计算机设定好的程序具备人工智能功能，从而使其能够快速学习不同专业的技能，让计算机能够和人一样进行独立思考，在运作的过程中可以发挥如人类智慧大脑神经元的能力，在人工智能的技术支撑下完成自我规划任务。

1.人工智能机器学习的概述

人工智能是诞生于上世纪中期的技术，机器学习概念体现在几个方面：一方面是使机器在人工智能技术的引导下按照人类的思维方式学习新技能与新知识，在掌握新知识的前提下不断进行创新研究，提高机器自身的工作能力。另一方面，人工智能技术可与机器学习过程建立起密切的联系，帮助机器掌握不同专业的技术与知识，使其能够在各个领域进行工作与生产。

2.人工智能机器学习的研究目标

（1）模拟人类学习过程

通过机器学习来建立相应的学习模型，使机器能够理解学习科学知识的重要意义，具备认识科学的基础能力。

（2）促进机器学习理论研究

为让机器的学习能力能够贴近人类学习，需让其具备理论学习的能力，根据机器的实际情况与其特点来选择科学合理的学习方法，找到机器学习与人类学习二者之间存在的区别，从而有效提高机器学习的能力，进一步优化机器学习体系。

（3）机器学习应用目标

机器通过不断地学习实践知识与理论知识，在积累操作经验与学习经验的同时将所学知识通过相应的工具充分展现出来，从而不断强化人工智能技术在机器学习中的价值。

3.机器学习的方法

（1）演绎学习方法

演绎学习方法其本质是使机器内部建立演绎学习系统，使其具备一定的推理能力，由推理过程的基础层面逐步升级到特殊层面，从而逐渐建立推理定理法则，并衍生出相应的公理系统，以推理定理法则为基础获得准确有效的研究理论，在每次推理的过程中也会按照设定好的公理系统流程进行。

（2）归纳学习方法

归纳学习方法采用完全归纳方法与不完全归纳方法，与演绎学习方法相比，二者之间具有一定的差异性。归纳学习方法如字面意义所言，是通过归纳分类不同的信息来使信息之间建立因果关系。

（3）类比学习方法

在机器学习的过程中，其主要精力大多用于研究特殊理论，并以此来联系创新事物。类比学习方法具有较强的模仿特点，在研究期间进行类比可较以往大幅度提高机器的创新能力。

4.影响人工智能机器学习应用的因素

4.1环境信息的准确性

人工智能技术的应用可极大程度上提高机器的学习能力。在机器学习系统的设计过程中，工作人员需综合考虑极其的实际情况以及其环境信息对机器学习产生的各类影响，由于外部环境的变化，机器在学习过程中必然会产生一定波动。按照人工智能技术的要求，机器若是处于稳定的环境中其工作过程具有相应的稳定性;若处于不断变化的环境中，为适应周围环境的变化，机器的工作方式也会随着环境的变化而开始不断学习新的知识与技能。基于此，环境信息的准确性直观影响着机器学习系统的设计效率。

由于环境信息存在着多样性与复杂性的特点，一般来说，环境信息的准确性越高，与之相对应的，机器的学习质量也会随之增涨。机器数据库必须不断的扩大容量来保证自身始终在学习有效的知识与技能。

4.2机器知识库的影响

由于机器学习需要学习到不同的知识与技能，其数据库必须具备特征向量描述功能以及语言网架建立功能等，知识库也是机器学习系统设计中最为重要的组成部分。按照产生式规则要求，在机器学习系统的设计过程中，为保证机器运行期间能够使用正确的知识，将知识库的实际价值发挥到最大效益，机器需具备较强的表达能力，不断简化推理与计算过程，在提高自身运行能力的同时将所学的知识与技能充分应用在生产中。

同时，机器在学习不同的知识时需严格按照填充执行标准来实时更新数据库内容，若机器的学习或工作被其知识库的信息所影响，需采取简答的方式对内容进行相应的修改与优化，在学习能力提升的过程中学习系统设置的不同表达方式，以此来不断提高机器知识库的更新效率以及其工作能力。

4.3执行能力的影响

（1）任务的复杂性

机器学习的不同人物会体现出相应的复杂性特点，为了让机器将所学知识与技能应用到实际工作中，需对其设定不同的任务。若让机器完成包含不同概念的复杂任务，其学习系统会学到不同的知识，以便按照相应的概念来完成任务。若让机器完成极为复杂的任务，其学习系统会将多种相互组合的学习模式作为完成任务的基础，以此来保证机器能够完全按照提前设定好的规则开展学习，通过执行模式来逐渐掌握高质量完成任务的方法。若让机器完成较为简单的任务时，机器的学习系统会按照分配规则将任务划分为不同目标，并且设定单一概念，每完成一个任务，学习系统会自动分配下一任务，直至完成最终目标。

（2）任务的透明性

在人工智能视域下，机器学习的过程中其每个学习阶段都需要具有透明性特点，用更透明的方式表现相应过程和结果，以此来帮助机器学习更好的应用人工智能。可建立相应的知识库来对每个工作环节进行评价，从而进一步确保每个环节都能够达到最佳的工作效果，实现预期中的理想工作目标。以下棋机器为例，人工智能视域下的下棋机器会储存大量的下棋方法，可根据所储存的方法来正确判断最终棋局的走向，从而赢得胜利。

4.4机器学习研究难点

就目前而言，机器在学习理论知识时缺乏一定的基础，根据学习时产生思维方式的不同，机器产生的问题也会相应的发生变化，致使其逻辑思维、形象思维等不断改变。且由于机器学习的知识与技能容量较多，具有较高的复杂性，机器的学习质量也会受到一定影响。人们要求机器在短时间内能够快速、高效的处理产生的数据信息，为此，在机器学习过程中大多采用数据监督的方式，充分利用现有的学习资源来提高学习效率，但由于机器本身的学习能力较低，难以在短时间内完成指定的学习目标。

电子信息技术正随着社会市场经济的进步而不断发展，机器学习的核心便是电子计算机，电子计算机已经在诸多领域中得到了广泛应用。但与之相对的，当今时代背景下的机器必须按照计算机的数理逻辑思维开展学习任务，计算机的工作原理并未得到有效的创新与改善，导致机器的学习时间较长，知识库的实际价值并未发挥到最大效益，需通过数据库来提高机器的学习能力与工作能力。

结束语：

总而言之，人工智能视域下机器学习的教育应用与创新需充分发挥人工智能技术的优势，在明确机器学习不同发展阶段的基础上使其形成人类的思维方式，不断掌握新的知识与技能来丰富机器的学习内涵，让机器具备人工智能功能，积极适应环境的变化，以此来推动机器学习对人工智能技术的深入应用，从而使机器的学习效率与运行能力得到有效提高。

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