为什么人工智能都在解决分类（回归）问题？
来源：2-2 机器学习的主要任务
慕仔6092170
2019-05-24
机器学习解决的是分类问题和回归问题，回归问题本质上是不是也可以看成是分类问题？只是分类值域多一点而已，这么说来，机器学习本质上解决的是分类问题。
大家说的人工智能，和机器学习基本就是同一件事情，也就是说，人工智能的问题都被转化成了分类问题。
我想问题老师，分类为什么这么重要，智能的本质是分类吗？为什么呢？
我能想到很多人工智能问题被转化成分类问题的例子，比如无人驾驶，可以转化成踩油门，踩刹车，转方向盘；下问题可以转化成在哪个地方落子
即便是我能想到的问题都转化成了分类问题，我依然不能感性的理解，为什么分类问题这么重要，分类有多大程度上接近智能的本质
这个问题我思考了很久，始终没有满意的答案，希望老师解答分享，谢谢
1回答
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liuyubobobo
2019-05-24
你的问题太哲学了，没有标准答案：）其实我也不知道你想要什么答案，因为你的问题是：分类有多大程度上接近智能的本质。但关键是，什么是“智能的本质"？只有鬼打这个问题，才能进一步回答“分类有多大程度上接近智能的本质”。遗憾的是，到现在为止，我们不能给出“智能”一个让所有人都满意的定义。
另外，我不认为人工智能仅仅能解决分类问题。AlphaGo自动下围棋，在我眼里就不是分类问题；回归问题也不是分类问题。但如果你硬把它想成分类问题，是的，所有分类算法都能被使用上，但这不代表他是最好的解决这个问题的算法，也不代表它的本质真的是一个分类问题。这就好比我们可以使用数学模型解释很多经济现象，但不代表这些经济现象的本质就是数学。
另外，所有的非监督学习算法，都在解决其他问题，比如，降维算法是在降维；聚类算法是在聚类，等等等等。
不过诚如你所发现的，现阶段，我们解决很多问题的思路，都是把问题转换成分类问题。这或许是因为，现在我们的技术手段，这样做可以更加容易地帮助我们解决很多问题而已。但是，我们大脑中的智能，我们为什么能理解彼此的语言？我们是如何创造出新的故事？新的音乐？新的艺术？我们是怎么发明创造的？我们是怎么学习的？我们做梦的时候到底是怎么回事儿？我们的大脑进行这些活动的时候，都在做分类任务吗？
对此，我表示怀疑。如果我们抛开“智能”的形式化定义这个问题，不去管智能到底是什么，只是从只觉得角度去理解，我也认为：分类离智能的本质，很远很远：）
继续加油！：）
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