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从机器学习的角度来看，如果希望模型获得这样的能力，是一个inductive learning(归纳学习)的过程搜狗：2024澳门资料大全正版资料。就是说从有限的数据样例中总结出一个通用的规则。inductive learning是一个非常重要的学习方式，人类所有的对世界规律的认知，比如万有引力，都是通过inductive learning来获取的。众所周知，inductive learning(归纳学习)需要inductive bias(归纳偏置)，即独立于数据的额外假设。这是因为任何有限数量的训练样本都对应着无限多种可能的后续情况，对应于不同的规则。大卫·休谟(David Hume)在他的《人类理解研究》(An Enquiry Concerning Human Understanding)一书中对归纳问题的研究中指出，我们对世界的所有观察都只是一系列“恒常共现”的现象，而因果关系等规则则是由人类大脑赋予的。这就是人类学习中的inductive bias。
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