1、知识从何而来
Pedro Domingos认为,知识来源于进化、经验、文化和计算机。对于知识和计算机的关系,他引用了Facebook人工智能实验室负责人Yann LeCun的一段话:将来,世界上的大部分知识将由机器提取出来,并且将长驻与机器中。2、计算机如何发现新知识
Pedro Domingos帮助计算机获取新知识,可以通过以下五种方法来实现- 填充现存知识的空白
- 对大脑进行仿真
- 对进化进行模拟
- 系统性的减少不确定性
- 注意新旧知识之间的相似点
3、机器学习的五大流派

符号主义代表人物

符号主义算法

联结主义代表人物



反向传播算法图示

谷歌自主识别出猫的神经网络

进化主义代表人物

基因算法

基因编程

进化机器人

贝叶斯派代表人物

概率推理

Analogizer代表人物

近邻算法nearest neighbor
内核机器

基于该理论的Netflix推荐系统

4、展望
Pedro Domingos总结了五大流派目前存在的问题和解决方案,但他也重点强调,我们真正需要的是可以一次性解决这些所有问题的统一算法。5、各学派的综合
表示- 概率逻辑(例如马尔可夫逻辑模型)
- 带权公式,状态分布
- 后验概率
- 用户定义的目标函数
- 公式发现:基因编程
- 权值学习:反向传播
6、通用学习者
Pedro Domingos认为,要研究一个解决所有问题的通用算法,创造一个「通用学习者」,还需要很多工作去做。而通用学习者的出现将在以下四方面发挥巨大价值:- 家用机器人
- 全球范围的智力互联网
- 癌症治疗解决方案
- 全方位的推荐系统