研究提出机器学习新定义：须在形式系统中推导结果

Jinsook Kim 与 Jinho Kang 在 arXiv 发表研究，提出机器学习的新定义：机器只有成功计算某函数，且对每个输入返回的值都能在形式系统中得到恰当推导，才算学会该函数。 研究称，机器要学会真实概率，需同时满足两个条件：统计一致性，即估计收敛于真实概率；保证条件，即机器在系统内推导出自身的收敛性。 作者称，现代 AI 的混合特性，即概率预测与演绎证明结合、统计提议器与演绎验证器配合，可在同一形式系统中得到解释。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。