打造高效半自动农场，让你的世界更丰饶多彩(半自动农场怎么做?)
有哪些介绍机器学习发展历史的书籍可以推荐？
机器学习的演化
几十年来，人工智能研究者的各个「部落」一直以来都在彼此争夺主导权。现在是这些部落联合起来的时候了吗？他们也可能不得不这样做，因为合作和算法融合是实现真正通用人工智能（AGI）的唯一方式。这里给出了机器学习方法的演化之路以及未来的可能模样。
1. 五大流派
①符号主义：使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理，最喜欢的算法是：规则和决策树
②贝叶斯派：获取发生的可能性来进行概率推理，最喜欢的算法是：朴素贝叶斯或马尔可夫
③联结主义：使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式，最喜欢的算法是：神经网络
④进化主义：生成变化，然后为特定目标获取其中最优的，最喜欢的算法是：遗传算法
⑤Analogizer：根据约束条件来优化函数（尽可能走到更高，但同时不要离开道路），最喜欢的算法是：支持向量机
2. 演化的阶段
1980 年代
- 主导流派：符号主义
- 架构：服务器或大型机
- 主导理论：知识工程
- 基本决策逻辑：决策支持系统，实用性有限
1990 年代到 2000 年
- 主导流派：贝叶斯
- 架构：小型服务器集群
- 主导理论：概率论
- 分类：可扩展的比较或对比，对许多任务都足够好了
2010 年代早期到中期
- 主导流派：联结主义
- 架构：大型服务器农场
- 主导理论：神经科学和概率
- 识别：更加精准的图像和声音识别、翻译、情绪分析等
3. 这些流派有望合作，并将各自的方法融合到一起
2010 年代末期
- 主导流派：联结主义+符号主义
- 架构：许多云
- 主导理论：记忆神经网络、大规模集成、基于知识的推理
- 简单的问答：范围狭窄的、领域特定的知识共享
2020 年代+
- 主导流派：联结主义+符号主义+贝叶斯+……
- 架构：云计算和雾计算
- 主导理论：感知的时候有网络，推理和工作的时候有规则
- 简单感知、推理和行动：有限制的自动化或人机交互
2040 年代+
- 主导流派：算法融合
- 架构：无处不在的服务器
- 主导理论：最佳组合的元学习
- 感知和响应：基于通过多种学习方式获得的知识或经验采取行动或做出回答
中国自动化农场创始人是谁？
中国自动化农场创始人是宣瑞国，中国自动化集团有限公司创办人、执行董事兼董事长，主要负责集团整体策略、财务规划以及长期发展。
宣先生毕业于中国人民大学并获得国际政治学士学位。宣先生于不同行业，包括工业自动化、生物技术、电讯及中国贸易行业中拥有丰富管理、行政及业务开发等经验。
过去曾分别担任中国云南省Boda Telecommunication and Electronics Company Ltd.总经理、Beijing Invention Biology Company Ltd.经理及北京康吉森自动化设备技术有限责任公司总经理等。
宣瑞国所带领的中国自动化集团是中国最大的安全及紧急控制系统供应商，专为石油化工及铁路信号行业提供专业的安全及紧急控制系统和相关工程维护服务。
