邱玉辉，教授（二级），西南大学博士生导师，中国人工智能学会首批会士，重庆市计算机科学与技术首批学术带头人，第四届教育部科学技术委员会信息学部委员，中共党员。1992年起享受政府特殊津贴。
　　曾担任中国人工智能学会副理事长、中国数理逻辑学会副理事长、中国计算机学会理事、重庆计算机学会理事长、重庆市人工智能学会理事长、重庆计算机安全学会理事长、重庆软件行业协会理事长、《计算机研究与发展》编委、《计算机科学》编委、<计算机应用>编委、<智能系统学报》编委、科学出版社《科学技术著作丛书.智能>编委、（电脑报>总编、美国IEEE高级会员、美国ACM会员、中国计算机学会高级会员。长期从事非单调推理、近似推理、神经网络机器学习和分布式人工智能、物联网、云计算、大数据的教学和研究工作。已指导毕业博士后2人、博士生33人、硕士生25人。发表论文420余篇（在国际学术会议和杂志发表人工智能方面的学术论文300余篇，全国性的学术会议和重要核心刊物发表人工智能方面的学术论文100余篇）。出版学术著作《自动推理导论》（电子科技大学出版社，1992年）、传家系统中的不确定推理——模型、方法和理论》（科学技术文献出版社，1995年）、（人工智能探索>（西南师范大学出版社，1999年）和主编《数据科学与人工智能研究》（西南师范大学出版社，2018年）、《量子人工智能引论》（西南师范大学出版社，2021年）、《计算机基础教程》（西南师范大学出版社，1999年）等图书20余种。主持、主研完成国家“973”项目、“863”项目自然科学基金、省（市）基金和攻关项目16项。获省（部）级自然科学奖、科技进步奖四项，获省（部）级优秀教学成果奖四项。

　　《机器学习》是《青少年人工智能科普丛书》中的一册，旨在向读者介绍机器学习的基本概念、发展历程及其在现实生活中的广泛应用。书中通过通俗易懂的语言，结合丰富的实例，带领读者一步步探索机器学习的奥秘。　
　　在第一章中，作者从机器学习的由来入手，追溯了这一概念的起源，讲述了图灵测试的提出以及达特茅斯会议如何正式开启人工智能的研究。通过这些历史背景，读者可以理解机器学习是如何从一个大胆的设想逐渐发展成为一门重要学科的。　
　　第二章则聚焦于机器学习的实际应用，展示了它如何在聊天机器人、天气预报、购物推荐等领域发挥作用。通过具体案例，作者让读者直观感受到机器学习的“魔法”如何改变我们的日常生活。　
　　第三章深入探讨了机器学习的核心机制，解释了机器如何通过模拟人类的思维方式，利用数据和算法进行学习和预测。这一部分帮助读者理解机器学习背后的原理，以及它如何实现“智能”的本质。　
　　第四章进一步延伸，讲述了机器学习在智能语音助手、智慧出行和健康管理等领域的具体应用，展现了其在现代科技中的重要地位。　
　　第五章展望了机器学习的未来发展方向，讨论了它在技术、产业和社会层面可能带来的变革，同时也提到了其局限性和潜在挑战。　
　　最后一章则关注机器学习的伦理与社会影响，探讨了技术发展背后需要考虑的道德问题及其对社会的深远影响。　
　　全书内容丰富，既有理论深度，又贴近生活，适合青少年阅读，是一本了解机器学习及其重要性的 excellent 著作。

　　第一章 机器能学习吗
　　如果一台机器不仅能完成你设定的任务，还能像人类一样，通过观察、学习和推理，自己掌握解决新问题的能力，那将是一个多么令人兴奋的场景！这种看似科幻的场景，其实正是机器学习的核心所在。机器学习，这个听起来既高大上又略带神秘色彩的词汇，正逐渐渗透到我们生活的方方面面，从智能手机上的智能助手到无人驾驶汽车，从医疗诊断到金融风控，无一不闪耀着机器学习的光芒。想象一下，当你打开购物网站，系统能精准地推荐你心仪的商品；当你在社交媒体上发布动态，平台能自动识别出你的好友并推荐给你；甚至当你驾驶汽车时，车辆能智能识别路况并自动调整行驶策略，这一切的背后，都是机器学习的功劳。机器学习，这个让计算机拥有“智慧”的技术，正悄然改变着我们的世界。那么机器学习究竟是什么？它是如何让计算机变得如此“聪明”的呢？其实，机器学习的原理并不复杂，它就像是一个聪明的孩子，通过不断地观察、尝试和错误，从大量的数据中学习到事物的规律和特征，然后利用这些规律和特征去预测与解决新的问题。简单来说，机器学习就是让计算机通过数据“喂养”，自己学会如何去做事情。
　　在机器学习的世界里，没有一成不变的规则，只有不断学习和进化的模型。这些模型就像是我们大脑中的神经元网络，通过不断地接收和处理信息，逐渐形成对世界的认知和理解。而机器学习的任务，就是让这些模型更加高效、准确地完成各种任务。从最早的图灵测试提出“机器能思考吗？”的疑问，到如今的机器学习技术遍地开花，人类对于智能的探索从未停止。而机器学习，作为人工智能（英文缩写：AI）的核心技术之一，正引领着我们走向一个更加智能、便捷的未来。在接下来的章节中我们将一起走进机器学习的奇妙世界，探索它的由来、定义、特性发展历程、研究范围以及广阔的应用前景。让我们一起揭开机器学习的神秘面纱，感受它带来的无限可能！
　　1.1 机器学习的由来
　　1950年，数学家阿兰·图灵在他的论文《计算机器与智能》中，提出了一个震撼人心的问题：“机器能思考吗？”这个问题不仅开启了人工智能的新时代也引发了关于机器智能的无穷想象。图灵认为，如果一台机器能够与人类进行对话，并且不被辨别出其机器的身份，那么这台机器就具备了智能。这就是著名的图灵测试，它成为衡量机器智能的一个重要标准。
　　图灵不仅是一位杰出的数学家，更是计算机科学和人工智能的奠基人。他被誉为“计算机科学之父”和“人工智能之父”，他的工作为后来的机器学习研究奠定了坚实的基础。在图灵之后，人工智能的研究逐渐兴起，而机器学习作为其中的核心部分，也开始了它的发展历程。
　　1956年夏天，在美国汉诺威小镇的达特茅斯学院，一群踌躇满志的天才们聚集在一起，试图弄清如何让机器能够像人类一样思考、用自然语言交流，并解决人类现存的各种问题。这次会议被命名为“人工智能夏季研讨会”，这是“人工智能”这个词首次被提出，而达特茅斯会议也被誉为“人工智能的发端”。
　　在这次会议上，人们开始意识到，学习的每一个方面和智能的任何特征原则上都能被精确描述，并被机器模仿。这一观点为后来的机器学习研究提供了重要的理论指导。从那以后，人工智能的研究历经沉浮，但机器学习的理念却一直在不断发展和完善。（如图1－1所示）
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第一章 机器能学习吗
1．1 机器学习的由来 004
1．2 机器学习的定义 011
1．3 机器学习的特性 016
1．4 机器学习的发展历程 023
1．5 机器学习的研究范围 025
1．6 机器学习的应用 028

第二章 机器学习能干什么
2．1 机器学习：数据驱动的智能魔法 047
2．2 聊天机器人 049
2．3 天气预报 060
2．4 形色识花 066
2．5 购物推荐 070
2．6 机器识别手写文字 077

第三章 机器是怎么学习的
3．1 人解决问题的思维方式 088
3．2 机器模拟人的思维方式 089
3．3 机器学习的工作方式 091
3．4 机器学习的模型 094
3．5 机器学习的学习方式 096
3．6 机器学习的模式与算法 112

第四章 机器学习在日常生活中的身影
4．1 智能语音助手 138
4．2 智慧出行 147
4．3 健康管理 152

第五章 机器学习的展望
5．1 机器学习的发展目标 161
5．2 机器学习对技术的变革 166
5．3 机器学习对产业发展的促进 172
5．4 机器学习的局限性 192

第六章 机器学习的伦理与社会影响
6．1 机器学习的伦理考量 201
6．2 机器学习的社会影响 208