研究计算机如何自动获取知识和技能

计算机自动获取知识和技能的方式主要有以下几种:

1.机器学习:通过大量数据训练模型,使机器学习算法识别数据模式,自动获取知识。常用的机器学习方法有监督学习如分类和回归,非监督学习如聚类和降维,深度学习如卷积神经网络和递归神经网络等。

2.语言模型:通过海量文本数据训练语言模型,使机器学习统计语言的特征和规律,理解文本语义和上下文,实现一定的语言理解和生成。常用的语言模型有词袋模型、TF-IDF模型、语言模型、BERT等。

3.知识图谱:通过词义关系抽取、实体识别和关系抽取等技术构建知识图谱,机器可以在海量不结构化文本数据中自动获取实体与实体之间的各种关系知识和事件知识等。

4.强化学习:通过和环境的互动获取经验,采取行动并观察环境的反馈(奖励或惩罚),机器可以学习到一系列的行为方案和决策过程,实现在复杂环境中的自主学习。

5.迁移学习:通过在源任务上预训练的模型,将学到的知识迁移到目标任务上,实现知识和技能的自动获取。常用于模型在有限数据下的训练。

6.元学习:通过学习如何去学习,使机器在学习一项新技能或知识时可以更快地掌握和泛化。机器可以学习学习算法或学习策略,并应用到新任务上。

综上,计算机可以通过大数据、机器学习、语言模型、知识图谱以及强化学习等技术自动获取知识和技能。但当前计算机获取知识和技能的水平还无法完全达到人类的程度。