第一章  绪论

  第一节  问题提出及研究意义

    一、问题的提出

    二、研究的意义

  第二节  机器学习相关的几个基本概念

    一、“自然智能”与“人工智能”的联系与区别

    二、“机器学习”与“人类学习”的联系与区别

    三、“机器学习”与“人工智能”的联系与区别

  第三节  国内外相关研究综述

    一、国外相关研究综述

    二、国内相关研究综述

  第四节  研究思路、内容与创新点

    一、研究思路与方法

    二、研究框架与内容

    三、主要创新点

第二章  机器学习哲学的前沿科学基础

  第一节  知识图谱方法和数据来源

    一、知识图谱方法

    二、数据来源

  第二节  机器学习研究领域的知识图谱

    一、机器学习研究兴起的缘由

    二、机器学习研究前沿的知识图谱

  第三节  机器学习研究的前沿领域和演化路径

    一、机器学习研究的前沿领域解析

    二、机器学习研究的演化路径分析

    三、机器学习研究引出的哲学前沿

第一章　绪论

虽然机器学习的哲学探索，可以通过多种途径来进行；但是无论采用哪种研究方法，都是分析机器学习中的一系列基本问题。这些基本问题包括对机器学习的看法、归纳的哲学问题、概然性问题概然性，英文称为Probility。在哲学著作中，一般译为“可能性”、“盖然性”、“或然性”等；在数学领域里，通常译作“概率”。本书统一写作“概然性”。的清晰表述、可学习性问题、知识发现等。

在本书中，主要是通过分析机器学习的研究前沿及其两大核心问题——“机器学习的可能实现路径”和“机器学习的发现功能”，把机器学习中的一些基本问题融合在这个研究过程之中。机器学习研究的前沿问题及演化路径反映了对机器学习的根本看法；而机器学习的实现途经把归纳问题、概然性、演绎推理的经验基础、分析学习、可学习性等问题融合在一起；机器学习的主要功能是知识发现，从学习算法中可以寻觅出一些对知识发现过程和知识体系的合理解释。

第一节　问题提出及研究意义

机器学习研究的产生与进展，与人类知识的许多方面都有联系，当然其中也包括哲学。首先，哲学能够为机器学习的科学研究提供认识论和方法论的帮助；其次，机器学习的科学研究又能有助于传统哲学问题的解答。应该说，机器学习的哲学探索具有重要的学术与现实意义。

一、 问题的提出

《易传·系辞》曰：“形而上者谓之道,形而下者谓之器”。科学技术哲学是一门把具体的“形而下”研究与抽象的“形而上”研究融合在一起的学科。在科学技术哲学的研究队伍中，有些学者实证的成分多一些，而有些学者思辨的成分多一些，但唯有这两种因素在某种程度上同时存在，才能构成科学技术哲学的基本特征。

一般来说，科学技术哲学的研究进展与两个方面的因素有关。

一方面是密切追踪自然科学和工程技术的研究进展。如逻辑实证(经验)主义的产生与量子力学和相对论的发现有千丝万缕的联系，维也纳学派辩论和研讨的主题是“科学”、“哲学”和“逻辑”；人工智能的科学研究，与哲学争论紧密地结合在一起；而生物学的兴起，出现了生物学哲学，对选择的本质、遗传和进化的动力等问题展开了争论。另一方面是源起于科学技术哲学内部的学派争鸣，在科学哲学内部有逻辑经验主义、证伪主义等理性主义流派，此外还有理性主义与非理性主义之争，后来对物理学史和科学史的不断探索出现了历史主义科学哲学和新历史主义科学哲学；新历史主义科学哲学里产生了科学实在论、反实在论的批判与辩护；在技术哲学内部又分为工程主义传统和人文主义传统两大分支。

由此，如果从事科学技术哲学研究的学者能够把具体的科学技术的最新进展与科学技术哲学的学术争鸣结合在一起，倒也不失为一种较为有效的研究途径。郑毓信郑毓信：《指导科技哲学专业博士生论文的体会与想法》，载《科学技术与辩证法》,2008年第6期，第107 ～110页。教授在指导科学技术哲学博士生写论文时认为“如何能对某一学科，特别是某些前沿学科(如认知科学、人工智能研究等)的整体发展趋势与内在线索作出具体分析显然是一类十分有意义的选题”；接着谈到做这类课题应该首先成为这个领域的真正内行，才能真正把握这个学科的整体发展脉络，否则表面上是在玩概念游戏，而实质上则是重复或者抄袭。

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