听CH2的音乐，《启航》、《快乐迪斯科》和《听雪恋歌》，可以感受到一种青春少女的风格，而《至我》则很像举办大型活动时播放的音乐。但要说为什么我会有这种感觉，我说不上。
最近看到严锋老师在微博上发了有关上海高考作文的内容，作文题目如下：
“倾听了不同国家的音乐，接触了不同风格的异域音调，我由此对音乐的‘中国味’有了更深刻的感受，从而更有意识地去寻找‘中国味’”
这段话可以启发人们如何去认识事物。请写一篇文章，谈谈你对上述材料的理解和感想。
照着材料里的说法，或许应该把各种风格音乐都接触一遍，然后才能感受到每种音乐的特点。每种风格应该可以由一些特征决定，比如使用的乐器，演唱者的声音，节奏，旋律变化等等。但因为我不是专业人士，不懂音乐欣赏，我只能有一个大概的认识。我能感受到CH2音乐有一种青春少女风，但对于为什么，则解释不清楚。
最近人工智能很火热，它的基础是机器学习方法。机器学习主要使用有监督学习，学习对一些特征做了标注的数据，从而完成分类任务。而最流行的机器学习方法是深度学习，它不需要我们对特征做提取。我们给机器一个输入和一个输出，比如输入为一封邮件，输出为是否垃圾邮件，它就能自动发现两者之间的联系，存储为模型。以后再给它一个输入，它就能利用这个模型进行输出。这是基于统计实现的方法。
当然人工智能有很多种，比如符号主义人工智能，它会使用各种逻辑判断来进行分类。比如判断是不是垃圾邮件，有如下的逻辑：
If 该邮箱地址的域名短时间内发送了大量邮件 And 邮件内容含有**等词语 Then 垃圾邮件
机器学习是基于统计的方法，而上述的则是基于规则的方法。两种都需要完成的任务是模式的识别。模式识别(pattern recognition)是和人工智能紧密相关的一个词，以前的计算机科学课程还没有机器学习，但会有模式识别。机器学习还是基于规则的方法，都属于模式识别。
模式识别的定义（来自维基百科）：
The field of pattern recognition is concerned with the automatic discovery of regularities in data through the use of computer algorithms and with the use of these regularities to take actions such as classifying the data into different categories.
大致意思是从数据中自动发现规律并用于数据分类的方法。一般单独说模式识别时，指的是用计算机进行处理的方法。其实这里的定义已经倾向于使用统计式的方法，因为规则是需要人来制定的，就不能说是自动发现。
我们可以发现，机器的模式识别和人的模式识别有相似性。
规则是容易解释的，但是统计式的方法并不容易解释原理。这就像普通人对于音乐的感知一样，他能大致感受到某种风格，但不能给出清晰的解释。而不管是统计式还是规则，都需要对大量的数据进行分析才能完成复杂的分类任务。人也一样，需要接触很多内容，才能做出正确的分类，就比如各种音乐类型。
人的分类方法其实也有两种，一种是基于规则的分类方法，一种是基于神经元的统计式分类方法。
统计式方法给人大致的认识，比如能帮助人识别眼前的事物。而基于规则的方法，需要人后天学习，比如判断某篇文章是正面的还是负面的。利用规则的方法的准确度往往很高，结果是可解释的。
统计式方法常常需要和规则相结合，比如我们识别出了事物，该把它归为哪一类，这个类别是人为制定的。
不过人的大脑的机能至今也没有人能解释清楚，本文只是我自己的一点想法。