学习提升智能

一、学习提升智能

学习是基本的认知活动，是经验与知识的积累过程，也是对外部事物前后关联地把握和理解的过程，以便改善系统行为的性能。

学习的神经生物学基础是神经细胞之间的联系结构突触的可塑性变化，突触可塑性条件即在突触前纤维与相联的突后细胞同时兴奋时，突触的连接加强。1949年，加拿大心理学家Hebb提出了Hebb学习规则，他设想在学习过程中有关的突触发生变化，导致突触联结的增强和传递效能的提高。Hebb学习规则成为联结学习的基础。神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络。Kohonen提出自组织映射网络。Haken根据协同形成结构，竞争促进发展的规律，将协同的非线性动力理论与神经网络有机结合，提出了协同联想记忆网络。Amari提出用微分流形和统计推理来研究神经网络。在Amari理论的基础上史忠植等提出了一种神经场模型，由场组织模型和场效应模型构成。

感知学习是发生在感知水平上的学习，主要研究如何从低级的传感器输入的原始数据获取相关的抽象数据。感知学习主要考虑通过视觉和听觉的学习，研究从非结构与半结构信息到结构信息变换方法，研究图像的语义描述及其快速提取技术，研究感知学习中的注意机制与元认知等。

认知学习理论认为在人的行为背后都有一个相应的思维过程，行为的变化是可观察的，并且通过行为的变化也可以推断出学习者内心的活动。在认知学习理论中，如Ausubel提出的有意义学习理论（又称同化理论），其核心思想是获得新信息，主要取决于认知结构中已有的有关观念；意义学习是通过新信息与学习者认知结构中已有的概念相互作用才得以发生；由于这种相互作用的结果，导致了新旧知识意义的同化。Gagne提出的信息加工学习理论则将学习过程类比成计算机的信息加工过程，学习结构由感受登记器、短时记忆、长时记忆、控制器、输出系统组成，认知过程可分为选择性接收、监控、调节、复述、重构。在这个信息加工过程中，非常关键部分是执行控制和期望。执行控制是指已有的学习经验对当前学习过程的影响，期望是指动机系统对学习过程的影响，整个学习过程都是在这两个部分的作用下进行的。

内省学习是一种自我反思、自我观察、自我认识的学习过程。在领域知识和范例库的支持下，系统能够自动进行机器学习算法的选择和规划，更好进行海量信息的知识发现。

内隐学习就是无意识获得刺激环境复杂知识的过程。在内隐学习中，人们并没有意识到或者陈述出控制他们行为的规则是什么，但却学会了这种规则。在80年代中期之后，内隐学习成了心理学界，尤其是学习和认知心理领域最热门和最受关注的课题，成了将对认知心理学的发展产生深远影响的最重要课题之一。内隐学习具有以下三个特点：

内隐知识能自动地产生，无需有意识地去发现任务操作的外显规则；

内隐学习具有概括性，很容易概括到不同的符号集合；

内隐学习具有无意识性，内隐获得的知识一般不能用语言系统表达出来。