赵玉鹏，男，1974年11月出生于河南鹤壁。右江民族医学院副教授，2010年获大连理工大学科学技术哲学专业博土学位。在《自然辩证法通讯》《科学学研究》《科学技术与辩证法》《医学与智学》及其他省级刊物发表论文20余篇。

　　机器学习是人工智能的新兴领域和实现途径之一。机器学习的哲学探索，是从本体论、认识论和方法论的角度去反思机器学习中的一系列基本问题，如对机器学习的看法、归纳的哲学问题、概然性问题的清晰表述、可学习性问题、知识发现等等。《当代中国学术文库：机器学习的哲学探索》主要是通过分析机器学习的研究前沿及其两大核心问题——“机器学习的可能实现路径”和“机器学习的发现功能”对这些问题展开讨论。

　　但是，要想彻底地从染色体的角度来理解生物功能，还需要很多新的计算范式，正如文中所述：“尽管我们的染色体信息并不为多，但要想全部理解一种新的染色体需要很多新的计算和实验范式。目前人类还没有能力从生物功能的角度去理解单个细胞中的所有DNA”。
　　该研究团队经过15年的不懈努力，在论文中提出这样一个问题：“在简单的细菌细胞之中，染色体能够包含完全的基因指令系统吗？如果能够的话，那么一个只有存储在计算机中的数字化的DNA序列从化学合成开始能够重新创造出一个完全的基因系统吗？”，并且设法成功地解答这个问题。
　　在论文的讨论部分，又讲到合成方法的特殊性。“我们合成细胞的方法与传统的方法有明显的区别……我们的工作证明了能从通过计算机设计的染色体序列中产生细胞……”文特尔讲到，只是合成细胞的最后一步在受体细菌内激活这个基因组，也就是说最后一步是在计算机外进行的。
　　这表明：细胞生命运动形式，通过计算机运行的学习程序，借助生物信息学的生物芯片，还原为生物大分子的基因组序列；又通过计算机运行的程序指令，借助于基因组序列指令，合成了细胞生命体丝状支的菌中的基因组，再现和生成了细胞生命运动形式。
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第一章 绪论
第一节 问题提出及研究意义
一、问题的提出
二、研究的意义
第二节 机器学习相关的几个基本概念
一、“自然智能”与“人工智能”的联系与区别
一、 机器学习”与“人类学习”的联系与区别
三、“机器学习”与“人工智能”的联系与区别
第三节 国内外相关研究综述
一、国外相关研究综述
二、国内相关研究综述
第四节 研究思路、内容与创新点
一、研究思路与方法
二、研究框架与内容
三、主要创新点

第二章 机器学习哲学的前沿科学基础
第一节 知识图谱方法和数据来源
一、知识图谱方法
二、数据来源
第二节 机器学习研究领域的知识图谱
一、机器学习研究兴起的缘由
二、机器学习研究前沿的知识图谱
第三节 机器学习研究的前沿领域和演化路径
一、机器学习研究的前沿领域解析
二、机器学习研究的演化路径分析
三、机器学习研究引出的哲学前沿

第三章 机器学习的可能实现途径分析
第一节 机器学习的本体论基础
一、机器学习的本体论基础溯源
二、机器学习的本体论及其诠释
第二节 基于演绎推理的机器学习
一、演绎推理问题
二、演绎推理的机器学习模式
第三节 基于归纳推理的机器学习
一、归纳问题
二、归纳推理的机器学习模式

第四章 机器学习算法及其知识发现功能
第一节 “发现问题”的历史回溯
一、科学发现逻辑的争论
二、人工智能的解答模型
第二节 机器学习算法解析
一、机器学习常用算法
二、学习算法的分层建构论
……
第五章 结论与展望
附录
参考文献