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定义-价值学习问题是什么意思？
价值学习问题是机器学习和人工智能技术发展中的一个特定的基本问题，它解决了人与计算机之间的差异以及他们的思维方式。
简而言之，价值学习问题是基于计算机要找出要“价值”的内容（在数据和策略方面）的难易程度，以及如何在机器学习网络中发挥作用，以及程序员如何优化方法。该程序在创建时就可以满足他们的初衷。
技术百科解释了价值学习问题
价值学习问题的关键在于，对于程序员来说，能够制作能够实现预期价值的机器学习程序至关重要。 但是，问题22的是，不能以阻碍程序学习的方式明确声明值。
人们有时将机器学习技术的“融合”称为成功关注价值数据，但价值学习问题在某些方面有所不同。 它的想法是必须有某种核心方式来显示机器学习程序的需求，而不是仅仅拼出来，这是运行ML的确定性方式。
例如，以这篇关于价值学习问题的论文为例，该问题表明机器学习程序可能具有一组存储的输入，这些输入显示了人类对刺激的积极反应。 通过阅读这些关于价值学习问题的地址类型，可以清楚地看到，机器学习中存在着很大的差距，这些差距很难解决，从本质上讲，人们如何创建真正像人一样思考的机器？ 解释这种情况的另一种方式是，价值学习问题成为我们作为人类的思维方式的核心，以及我们的思维并非始终基于死记硬背的思想。
对于计算机来说，我们的直觉，我们的直觉，我们的社会倾向和我们最深厚的道德价值观是一个很高的要求，即使计算机可以以人的方式学习下象棋，或者在解决难题方面也能胜过我们。 专业人士可以期望，价值学习计划将继续在机器学习技术的发展中占据中心地位。
