一、介绍

1．深度学习:计算机从经验中学习，以层次化的概念( concept)来理解世界。

o从经验中学习:避免了人工指定计算机学习所需的所有知识。

。层次化的概念:计算机通过从简单的概念来构建、学习更复杂的概念。

如果绘制一张图来展示这些概念的关系，那么这张图是一个深度的层次结构，因此称这种方法为深度学习。

1.1知识表达

1．计算机需要获取大量的"常识”才能以人工智能的方式行动，如:树叶是绿色的、乒乓球比足球小。

这些"常识”大部分是主观的和直观的，因此很难以正式的方式表达。一个问题是:如何将这些"常识”传给计算机。

有两种方式将知识传递给计算机:

。知识库（knowledge base)∶通过形式化语言硬编码关于真实世界的知识，计算机使用逻辑推理自动推理这些硬编码的知识。

最出名的知识库项目是cyc ，但这些项目都没有取得重大成功。

。机器学习:A 系统通过从原始数据中提取模式来获得知识，并作出看起来"智能”的决策。

如:通过朴素贝叶斯算法分离正常的电子邮件和垃圾邮件。