深入浅出人工智能：核心原理与实战应用

1.背景介绍

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、进行逻辑推理、学习自主决策、进行视觉识别等人类智能的各个方面。人工智能的研究范围广泛，包括知识工程、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人等。

人工智能的发展历程可以分为以下几个阶段：

1. 符号处理时代（1950年代-1970年代）：这一时代的人工智能研究主要关注如何用符号表示知识，并通过规则引擎进行推理。这一时代的代表性工作有新坦的全 Symbolic Machine 和莱茵·劳伦斯的时间推理系统。
2. 知识引擎时代（1970年代-1980年代）：这一时代的人工智能研究主要关注如何构建知识引擎，以便计算机能够自主地获取、组织和应用知识。这一时代的代表性工作有艾伦·艾伦的STRIPS规划系统和菲利普·卢卡斯的MIKES问答系统。
3. 机器学习时代（1980年代-2000年代）：这一时代的人工智能研究主要关注如何让计算机能够从数据中自主地学习知识。这一时代的代表性工作有托马斯·埃尔德里格的回归树算法和乔治·斯坦布尔的KNN算法。
4. 深度学习时代（2000年代-现在）：这一时代的人工智能研究主要关注如何利用深度学习算法让计算机能够从大量数据中自主地学习复杂的表示和预测模型。这一时代的代表性工作有亚历山大·科尔布特的卷积神经网络（CNN）算法和安德烈·雷纳尔迪的递归神经网络（RNN）算法。

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