所以，现在机器学习依旧备受关注，它代表了一种人类使用计算机的全新方式，很可能是未来我们应对越来越复杂、超过人类智力能够处理的问题时，人与计算机合作、交互的主要形式。
6.4 机器学习的分类
机器学习除了此前提过的可按照学习方法的差异划分为无监督学习（Unsupervised Learning）、 监 督 学 习（Supervised Learning） 和 强 化 学 习（Reinforcement Learning）三类外<sup>○一</sup>，从不同的角度出发，还有其他剖析机器学习的分类方式。
如按照机器学习的不同应用类型来划分，可以分为判别模型学习（Discriminative-Model Learning）和生成模型学习（Generative-Model Learning）两大类。判别模型着重寻找出不同类别数据之间的隐含差异，广泛应用于分类、决策、预测等任务中，譬如用户画像、广告推荐、文字识别、人机对弈等，本章稍后要实践的“垃圾邮件判断模型”是最为经典的判别模型应用之一。不同于判别模型，生成模型是在 2014 年才真正开始崛起的，虽然“ 年轻”<sup>○二</sup>，却展现出了势不可挡的燎原之势，将机器学习乃至整个人工智能学科推到了一个史无前例的高度，即使不是业内人士，对 ChatGPT、Stable Diffusion、Sora等词语也多有耳闻。生成模型关注的问题本质是联合概率分布，适用于诸如根据提问产生答案、文章自动摘要、机器绘画、视频生成、作曲编程等需要机器具备“创造力”的场景。这部分内容既是当前人工智能的热点，也是快速发展变化的前沿，我们将在第 8 章专门讨论。
第 6 章 机器学习概览
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○一 部分资料中将“半监督学习”（Semi-Supervised Learning，SSL）也作为一种基本学习方法。○二 这里的“年轻”仅是指被公众所熟知的时间。第一个生成模型甚至可以追溯到人工智能概念被提出之前的 1948 年，香农给出过一个由英语双词频率表生成句子的例子，可以生成如“ Representing and speedily is an good”这样语法并不正确的英文句子。生成模型以前也诞生过一些不那么被大众了解的成果，如前文曾提到的隐马尔可夫模型，下一章介绍深度学习时顺带提到的受限玻尔兹曼机也属于生成模型。