本文探讨了人工智能的基本概念，从AI的早期应用如垃圾邮件识别，到人类和计算机学习的区别与联系。介绍了人工智能的实际应用，如自然语言处理、图像识别，并详细讲解了分类任务和回归任务。同时，阐述了算法的重要性，包括专家系统、传统机器学习模型如K近邻和决策树的工作原理。
什么是人工智能？
在各大网站上搜索人工智能的定义可谓各不相同，但核心思想就是实现让计算机拥有人类的智能。如果让我用一句话通俗总结AI是什么，我认为它分为两步，那就是先让计算机进行学习，然后让计算机预测未知。
02AI早期应用
AI在互联网中的早期应用有识别垃圾邮件。我们的邮箱每天会收到众多邮件，而把垃圾邮件剔除就可以大大节约人们在垃圾邮件中浪费的时间。我们传统的方法是制定规则，比如一篇文章中大量出现“免费”“特价”“发财”“代理”“稳赢”等等关键词，我们就把它定义为垃圾邮件，根据设定的规则，然后让电脑去执行预测。这样做效果不错，但在实践过程中，有些任务本身的规则很难定义。一个典型的例子就是图像识别。
在图像识别领域中，一个最基础的问题就是分辨这个图像是什么。举例来说，我告诉你一张图像不是猫就是狗，现在我给你一张图片，让你分辨一张图片到底是猫还是狗。
人类可以轻松地分辨出左侧是猫右侧是狗，但是让你具体说出你是究竟根据什么来分辨出猫与狗的，你是不是突然发现这个问题很难回答？
以两图为例，它们
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