问：
机器学习的五个流派是什么？
A：对于那些尚未研究现代机器学习和人工智能工作背后的知识的人来说，所有这些努力和研究通常看起来像是一个巨大的混乱。 但是，当您从头开始，看看科学领导者在这些领域的工作时，您会发现在某种程度上，对于推动人工智能向前发展，确实有五种不同的主要方法。
佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）在其有关人工智能发展的“大师算法”书中的工作已使这五个“学派”或“部落”得到了普及，但在科学界的其他地方也正在考虑它们。
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人工智能的第一流派叫做连接主义。 这所学校侧重于实际的神经联系和人脑的物理学。 它依赖于反向传播的思想，该思想追踪这些连接以形成结果。 有人称连接主义学校为“对人类大脑进行逆向工程的努力”。
下一所人工智能学院是象征主义。 符号主义者使用逻辑和预先存在的知识来构建可以智能工作的模型。 在某些方面，符号方法类似于在神经网络发展之前在人工智能世界中出现的早期方法。 如果您编译了足够大的知识库并以特定方式进行处理，它将开始创建一种人工智能形式，这就是象征主义方法的背后，该方法现已与其他一些现代方法相结合。
第三流派是进化论流派。 在这里，不仅关注进化论，而且关注遗传学，生物物理学以及生物信息学。 您可以将人工智能这一分支视为与人类基因组结合并将现代技术应用于遗传学领域的类别。 从这个意义上讲，进化论人工智能是独一无二的。 这是与其他四所学校有所不同的项目。
贝叶斯学校是第四所人工智能学校。 同样，这是一所较老的学校，并且在例如消除电子邮件文件夹中的垃圾邮件方面得到了早期应用。
贝叶斯模型和方法是一种启发式模型。 它基于概率的思想来发展模型，该模型将根据最有可能发生事件的地方或其他度量来剔除不良结果或追求其他目标。 贝叶斯逻辑的另一个流行应用是在网络安全中–过去几年，安全工程师广泛使用贝叶斯逻辑通过对可能发生的威胁以及发生的方式进行建模来发现对网络的威胁。
第五和最后一门机器学习流派称为模拟。 这也是一所普通消费者可能更容易理解的学校。 来自Facebook和Google之类的公司的推荐引擎都是基于类似方法。 他们采用诸如“最近邻居”之类的算法，并将其与各种类型的信号进行组合，以尝试将构想与其他构想或与人相匹配。 一台声称知道您喜欢哪种音乐的计算机就是这种方法的一个很好的例子。
所有这些思想流派共同构成了现代人工智能研究的主体。 科学家们正在努力将它们相互推动，并共同推进该领域的发展–他们正在尝试在一个非常有趣的环境中这样做。 在过去的几十年中，一些技术的最高领导人警告说，除了推动AI向前发展之外，还必须关注道德规范和负责任的技术使用，以防止出现严重的社会问题。 这必须应用于这五个机器学习流派中的每一个。
