如果A是一個未定義的樣本集，包含六個樣本元素:人、狐貍、汽車、風(fēng)、蘋果和狗，我們將這個集合記為A = {人、狐貍、汽車、風(fēng)、蘋果和狗}。當(dāng)處于“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”狀態(tài)的計(jì)算機(jī)第二次接觸集合A時，它會按照一定的邏輯關(guān)系對上述六個元素進(jìn)行排序和分類，假設(shè)這六個元素暫時區(qū)分為兩個小集合A和B，其中集合A = {人、狐、狗}標(biāo)記為“活的”；集合B記錄為{汽車、風(fēng)、蘋果}，標(biāo)記符號為“無生命”。然后下一次一個樣本元素“蚯蚓”進(jìn)入計(jì)算機(jī)計(jì)算程序時，計(jì)算機(jī)會進(jìn)行預(yù)判斷，將元素“蚯蚓”劃分到標(biāo)記為“活的”的集合A中，并利用該集合的運(yùn)算規(guī)則進(jìn)行約束計(jì)算。

認(rèn)為“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”實(shí)際上大大提高了人工智能的自主性。利用這套學(xué)習(xí)理論，智能服務(wù)機(jī)器人可以在大量樣本中總結(jié)出合適的規(guī)則，并將新的樣本元素與相似的規(guī)則進(jìn)行比較。這樣一種“自學(xué)并學(xué)以致用”的方法，無疑會給整個智能服務(wù)機(jī)器人的研發(fā)帶來更加突出的貢獻(xiàn)。

本·西奧教授進(jìn)一步解釋說，當(dāng)人類接觸到外界環(huán)境時，會根據(jù)環(huán)境的變化產(chǎn)生相應(yīng)的心理變化。人在接收信息的同時，也會提出問題并給予反饋，不斷修正自己對大腦中信息的原有判斷。事實(shí)上，這樣的思維模式正是“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”的集中表現(xiàn)。計(jì)算機(jī)接觸到大量樣本信息后，會根據(jù)這些樣本的信息進(jìn)行提煉和分類。當(dāng)它遇到類似的數(shù)據(jù)信息時，可以利用之前完成的知識庫進(jìn)行比對，然后做出相應(yīng)的程序操作。在這里，我們還是用例子來分析這個過程。

也就是說，“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”實(shí)際上賦予了計(jì)算機(jī)自主分類、判斷甚至制定數(shù)據(jù)傳輸規(guī)則的能力。在這樣的操作模式下，智能服務(wù)機(jī)器人也會有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)和總結(jié)能力。一些專家正在設(shè)想，一些服務(wù)機(jī)器人可以通過特殊的設(shè)置，獲得識別生命體的能力，然后在生命體面前保持安全。

       對于智能AI的“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”，蒙特利爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與運(yùn)籌學(xué)教授約書亞·本西奧就說道：“機(jī)器的進(jìn)步是由大批量的樣本學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)化而來，而這些數(shù)據(jù)必須都要有人為的規(guī)則標(biāo)記。但是這樣一種標(biāo)記耗時耗力，無法形成規(guī)?；?，因此在教導(dǎo)機(jī)器人的時候，我們必須找到另外一種方法。而在這個時候，‘無監(jiān)督學(xué)習(xí)’也就浮出了水面。”