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生物的學(xué)習(xí)系統(tǒng)隨處可見，從只有300個(gè)左右神經(jīng)元的低級(jí)蛔蟲（秀麗隱桿線蟲），到有兩千億個(gè)神經(jīng)元的成年大象的大腦，比比皆是。無(wú)論是在果蠅、蟑螂、黑猩猩或海豚體內(nèi)，所有的神經(jīng)元所做的事情都是一樣的：處理并傳遞信息。所有生物做這些事情的原因也是*的：避免危險(xiǎn)，使物種地生存并繁衍，所有的生物必須能感知環(huán)境，并做出相應(yīng)的反應(yīng)，記住那些是危險(xiǎn)信號(hào)，哪些是有益的信號(hào)。簡(jiǎn)言之，無(wú)論對(duì)單個(gè)個(gè)體還是整個(gè)物種，學(xué)習(xí)都是其在自然界生存的必要條件。然而，這一鐵的規(guī)律也越來(lái)越適用于人造系統(tǒng)。

Volker Tresp博士是西門子機(jī)器研究領(lǐng)域內(nèi)的資深權(quán)威人士，也是慕尼黑大學(xué)的電腦科學(xué)教授。他說(shuō)，學(xué)習(xí)有三種：記憶（如，記住事實(shí)的能力）、技能（如，學(xué)習(xí)如何投球的能力）和抽象能力（如，從大量觀察中得出規(guī)律的能力）。電腦是*個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的高手，但目前正在另外兩個(gè)領(lǐng)域內(nèi)迅速地趕超。例如，可以毫厘不差地生產(chǎn)出厚度均勻且平整的鋼板——西門子20多年來(lái)一直在這個(gè)領(lǐng)域處于*地位。Tresp說(shuō)，“在這里，較簡(jiǎn)單的模式就是先給出預(yù)測(cè)，然后去檢驗(yàn)產(chǎn)出品是否符合規(guī)格要。求。如，首先明確對(duì)高級(jí)鋼板產(chǎn)成品的要求，自動(dòng)軋鋼廠結(jié)合傳感器提供的數(shù)據(jù)（成分、帶鋼溫度等），在已有信息的基礎(chǔ)上，估算所需的壓力。根據(jù)產(chǎn)出品數(shù)據(jù)相應(yīng)地進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，最終慢慢地算出正確的壓力，并產(chǎn)出符合厚度要求的鋼板。“以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，” Tresp解釋，“可以通過(guò)調(diào)整影響既定參數(shù)（如厚度）的全部因素的權(quán)重矩陣來(lái)實(shí)現(xiàn)這種調(diào)節(jié)的目標(biāo)。”

除記憶和改進(jìn)技能的能力外，人造系統(tǒng)正逐漸被用來(lái)進(jìn)行概括或抽象個(gè)體的特點(diǎn)，以此來(lái)判斷它是否屬于某一個(gè)群體。光學(xué)字符識(shí)別（OCR）就是一個(gè)例子，它以前是用來(lái)高速掃描并分揀信件的。該技術(shù)約在1985年初次面世，與那時(shí)相比，現(xiàn)在其精確度已經(jīng)有了驚人的提高，識(shí)別范圍也已從單個(gè)數(shù)字提高到95%以上手寫拉丁字母及90%以上阿拉伯語(yǔ)手寫體。其實(shí)，早在2007年，西門子ARTread學(xué)習(xí)系統(tǒng)就曾經(jīng)榮獲文檔分析與識(shí)別國(guó)際會(huì)議組織的阿拉伯語(yǔ)光學(xué)字符識(shí)別（OCR）比賽*名。由于光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)的高度可靠性，它已經(jīng)開始被逐漸應(yīng)用到諸如車牌自動(dòng)識(shí)別和工業(yè)視覺中（如需了解更多信息，請(qǐng)參閱第67頁(yè)）。

機(jī)器學(xué)習(xí)能力將會(huì)如何發(fā)展呢？顯而易見的是，隨著感應(yīng)器在能源和數(shù)字方面的大規(guī)模應(yīng)用，可以很容易地通過(guò)本地和信息網(wǎng)絡(luò)獲得更多數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的前景十分廣闊。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的學(xué)習(xí)應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個(gè)大型項(xiàng)目中。*個(gè)是Theseus項(xiàng)目，西門子主導(dǎo)MEDICO技術(shù)，該項(xiàng)目主要是從圖像和文本中提取語(yǔ)義信息，促成各種新的應(yīng)用程序來(lái)改善醫(yī)生的工作流程。第二個(gè)項(xiàng)目是歐盟的大規(guī)模知識(shí)加速器項(xiàng)目（LarKC），研發(fā)可伸縮查詢、推理能力和鍵連資料的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。“能夠和鍵連資料一起學(xué)習(xí)，” Tresp說(shuō)，“這才是今天最令人激動(dòng)的地方！”

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以神經(jīng)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)體系（1）基于輸入的信息（2）根據(jù)為期14天的培訓(xùn)對(duì)未來(lái)7天的氣體需求做出預(yù)測(cè)（3）。
學(xué)習(xí)通過(guò)對(duì)部分學(xué)習(xí)（5）和*訓(xùn)練（6）的隨機(jī)權(quán)重組合（4）在三個(gè)片段中得到反映。
以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)有能力處理大量的輸入數(shù)據(jù)，并調(diào)整最終的輸出成果。為實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，這種系統(tǒng)必須建立起一種數(shù)學(xué)模型來(lái)復(fù)制現(xiàn)實(shí)世界中相應(yīng)的實(shí)物。這種模型本質(zhì)上是一種決策單元的集合。從整體角度來(lái)看，可以通過(guò)矩陣形式來(lái)反映決策單元。取決于應(yīng)用程序的復(fù)雜程度，可能要求數(shù)百個(gè)互動(dòng)矩陣。
起初，決策單元之間的互動(dòng)是隨機(jī)的。那么，當(dāng)系統(tǒng)開始進(jìn)入學(xué)習(xí)階段，其錯(cuò)誤率——預(yù)期和實(shí)際觀察到的結(jié)果之間的差異——很高（4）。和真實(shí)的結(jié)果相比較后，錯(cuò)誤率會(huì)被反饋到每個(gè)矩陣中（箭頭向右指向每個(gè)方框），然后就開始調(diào)整每個(gè)決策單元在內(nèi)部的權(quán)重，避免隨機(jī)出現(xiàn)，并根據(jù)已學(xué)到的信息去修正每個(gè)輸入?yún)?shù)（箭頭從每個(gè)方框指向左側(cè)）。
每次這樣的往復(fù)都在不斷減少錯(cuò)誤率，最后，在上千次這樣的信息往復(fù)以后，系統(tǒng)就慢慢學(xué)會(huì)了如何描述完整的輸入信息流，結(jié)果就是*復(fù)制（6）——并最終預(yù)測(cè)——現(xiàn)實(shí)世界的行為。