通过经验习得隐性知识，是指人工智能（AI）系统在与环境直接交互或处理非结构化数据过程中，获得难以明确表达或形式化的知识。这不同于依靠预设规则或标签的显式学习，隐性知识的学习使系统能够通过反复观察和试验，无需直接监督，自主提取规律、模式和行为。这种方式类似于人类通过实践和经验在无正式教学下内化技能的过程。
应用场景与示例
推荐系统无需明确了解用户偏好即可推荐相关内容，正是这种学习的体现。在机器人领域，机器人通过经验学习，能够在动态环境中适应并操作新物体。在自然语言处理领域，模型能够把握未被显式编码的语言细微差别或上下文关系。类似机制也被广泛应用于欺诈检测系统，通过分析大规模交易数据发现微妙的异常行为。
主要软件工具、库与框架
深度学习框架如TensorFlow、PyTorch和JAX，是实现隐性知识学习的主流工具，常用于深度神经网络、强化学习架构或自监督模型。OpenAI Gym、Stable Baselines3 和 Ray RLlib等专用库，支持在模拟环境下基于经验的训练。
最新发展与趋势
当前研究聚焦于通过自监督学习和深度强化学习，提升模型隐性学习的泛化能力和鲁棒性。基础模型（foundation models）能够在不同任务和领域间迁移隐性知识，正带来新机遇。多模态信号（文本、图像、行为）的融合与现实环境下的持续适应，成为推动AI自主性与智能化持续进步的重要方向。