Abstract
本篇論文主要的目的是要發展一學習法則以在電腦上實現自動學習的能力。人類具有學習的能力，能經由嘗試、累積經驗瞭解到事物的特性。而電腦是否具有學習的能力則是一個很有趣且值得去研究的問題。為實現這個想法，本文將選擇黑白跳棋 (sliding block puzzle) 作為學習對象，以發展學習法則。黑白跳棋在求解過程中具有規律性，且容易學習，因此適合作為發展學習架構的對象。本論文分為下列兩部份：第一部份提出了兩個電腦演算法：以圖形辨識（pattern recognition） 及狀態轉移圖 （state transition diagram）來下黑白跳棋。圖形辨識以圖型的表示法表示黑白跳棋的規則。狀態轉移圖則考慮規則中相互間的因果關係發展而成。同時以人的立場來分析下黑白跳棋的觀念，並與本文所發展的演算法做比較。可以發現人類下黑白跳棋的觀念隱含在狀態轉移圖中。第二部份架構一學習法則，針對第一部份圖形辨識所代表的規則作學習。學習法則從實際解黑白跳棋的過程中以嘗試的方式累積出下黑白跳棋的經驗，並從中歸納出解黑白跳棋的規則。這些規則會被用來下黑白跳棋以驗證其正確性。如果這些規則能正確地下黑白跳棋沒有錯誤，就被認為已完全學到解黑白跳棋的規則。從學習的結果可以看出所提出的學習法則確實能夠學習到下黑白跳棋的規則。