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生物的學(xué)習系統隨處可見(jiàn)，從只有300個(gè)左右神經(jīng)元的低級蛔蟲(chóng)（秀麗隱桿線(xiàn)蟲(chóng)），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，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，使物種地生存并繁衍，所有的生物必須能感知環(huán)境，并做出相應的反應，記住那些是危險信號，哪些是有益的信號。簡(jiǎn)言之，無(wú)論對單個(gè)個(gè)體還是整個(gè)物種，學(xué)習都是其在自然界生存的必要條件。然而，這一鐵的規律也越來(lái)越適用于人造系統。

Volker Tresp博士是西門(mén)子機器研究領(lǐng)域內的資深權威人士，也是慕尼黑大學(xué)的電腦科學(xué)教授。他說(shuō)，學(xué)習有三種：記憶（如，記住事實(shí)的能力）、技能（如，學(xué)習如何投球的能力）和抽象能力（如，從大量觀(guān)察中得出規律的能力）。電腦是*個(gè)領(lǐng)域內的高手，但目前正在另外兩個(gè)領(lǐng)域內迅速地趕超。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(mén)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測，然后去檢驗產(chǎn)出品是否符合規格要。求。如，首先明確對高級鋼板產(chǎn)成品的要求，自動(dòng)軋鋼廠(chǎng)結合傳感器提供的數據（成分、帶鋼溫度等），在已有信息的基礎上，估算所需的壓力。根據產(chǎn)出品數據相應地進(jìn)行實(shí)時(shí)調整，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 )為基礎的學(xué)習系統中，” Tresp解釋?zhuān)?ldquo;可以通過(guò)調整影響既定參數（如厚度）的全部因素的權重矩陣來(lái)實(shí)現這種調節的目標。”

除記憶和改進(jìn)技能的能力外，人造系統正逐漸被用來(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，現在其精確度已經(jīng)有了驚人的提高，識別范圍也已從單個(gè)數字提高到95%以上手寫(xiě)拉丁字母及90%以上阿拉伯語(yǔ)手寫(xiě)體。其實(shí)，早在2007年，西門(mén)子ARTread學(xué)習系統就曾經(jīng)榮獲文檔分析與識別國際會(huì )議組織的阿拉伯語(yǔ)光學(xué)字符識別（OCR）比賽*名。由于光學(xué)字符識別技術(shù)的高度可靠性，它已經(jīng)開(kāi)始被逐漸應用到諸如車(chē)牌自動(dòng)識別和工業(yè)視覺(jué)中（如需了解更多信息，請參閱第67頁(yè)）。

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

Arthur F. Pease

以神經(jīng)系統為基礎的學(xué)習體系（1）基于輸入的信息（2）根據為期14天的培訓對未來(lái)7天的氣體需求做出預測（3）。
學(xué)習通過(guò)對部分學(xué)習（5）和*訓練（6）的隨機權重組合（4）在三個(gè)片段中得到反映。
以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為基礎的系統有能力處理大量的輸入數據，并調整最終的輸出成果。為實(shí)現這一點(diǎn)，這種系統必須建立起一種數學(xué)模型來(lái)復制現實(shí)世界中相應的實(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。取決于應用程序的復雜程度，可能要求數百個(gè)互動(dòng)矩陣。
起初，決策單元之間的互動(dòng)是隨機的。那么，當系統開(kāi)始進(jìn)入學(xué)習階段，其錯誤率——預期和實(shí)際觀(guān)察到的結果之間的差異——很高（4）。和真實(shí)的結果相比較后，錯誤率會(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(kāi)始調整每個(gè)決策單元在內部的權重，避免隨機出現，并根據已學(xué)到的信息去修正每個(gè)輸入參數（箭頭從每個(gè)方框指向左側）。
每次這樣的往復都在不斷減少錯誤率，最后，在上千次這樣的信息往復以后，系統就慢慢學(xué)會(huì )了如何描述完整的輸入信息流，結果就是*復制（6）——并最終預測——現實(shí)世界的行為。