如何站在机器学习的视角去理解知识发现的过程呢?

“发现的逻辑”是科学哲学中的一个重要论题。对于有没有一个“科学发现的逻辑”,科学哲学家进行了长期的争论。

传统的科学哲学家主要借助于科学史案例来研究,带有较强的思辨性;既是人工智能专家又是科学哲学家的学者借助于计算机工具从两种不同的视角对这个问题进行了实证性的探索。

近十几年来,机器学习的研究进展不仅可以应用在自然科学方面,而且广泛应用于社会科学基至人文艺术科学等领域。数据挖掘和知识发现成了机器学习的一个重要功能;或者说,机器学习的研究成了探索知识发现的重要手段之一。

机器学习的作用不仅在于加速了科学发现的速度,而且改变了科学发现的模式。如果这种认知过程是基于一定算法的,并且这种认知过程是可以进行理论分析的,那么机器学习算法的共性是什么,如何站在机器学习的视角去理解知识发现的过程呢?

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