AI的发展可以分为哪几个主要阶段

AI，即人工智能(Artificial Intelligence)，是一种计算机程序，它可以模拟人类的思维过程，从而实现某些人类智能的任务。作为计算机科学的一个分支，AI致力于研究、开发模仿、扩展和增强人类智能的理论、方法、技术及应用系统。简而言之，AI的目标是理解和构建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器，这些任务包括但不限于学习、推理、问题解决、语言理解、知识表示、规划、自然语言处理、模式识别、视觉识别、感知、创造力以及在广泛任务中的自主行动。AI的概念并非一蹴而就，而是经历了多年的发展和演变。1956年，在美国达特茅斯学院召开的一次会议上，约翰·麦卡锡等人首次正式提出“人工智能”这一术语，标志着AI作为一门独立学科的诞生。早期的人工智能研究主要集中在基于规则的系统和逻辑推理，旨在模拟人类智能，解决人类的工作，如复杂的计算。然而，这一时期的人工智能还远未达到今天我们所理解的智能水平，它更多地是基于固定程序和规则的操作。

AI的发展可以分为几个主要阶段：

- **起步发展期(1956年—20世纪60年代初)**：在这一阶段，AI取得了初步成果，如机器定理证明和跳棋程序，这些成就引发了AI发展的第一个高潮。然而，随后的失败和目标落空，如机器翻译的笑话，导致AI发展进入低谷。专家系统的出现模拟了人类专家的知识和经验，解决了特定领域的问题，实现了AI从理论研究到实际应用的转变。

- **知识工程时期**：随着应用规模的扩大，专家系统的问题逐渐暴露，如应用领域狭窄、缺乏常识性知识等。这一时期的研究开始注重知识表示和推理方法，以更好地模拟人类智能。

人工智能(Artificial Intelligence，缩写为AI)是对人的意识、思维过程进行模拟的一门新学科。如今，人工智能从虚无缥缈的科学幻想变成了现实。计算机科学家们在人工智能的技术核心--机器学习(Machine Learning)和深度学习(Deep Learning)领域上已经取得重大的突破，机器被赋予强大的认知和预测能力。回顾历史，在1997年，IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫;在2011年，具备机器学习能力的IBM Waston参加综艺节目赢得100万美金;在2016年，利用深度学习训练的Aplphago成功击败人类世界冠军。种种事件表明机器也可以像人类一样思考，甚至比人类做得更好。

目前，人工智能在金融、医疗、制造等行业得到了广泛应用。其中，机器学习是人工智能技术发展的主要方向。

一、机器学习与人工智能、深度学习的关系

在介绍机器学习之前，先需要对人工智能、机器学习和深度学习三者之间的关系进行梳理。目前业界最常见的划分是：

人工智能

是使用与传统计算机系统完全不同的工作模式，它可以依据通用的学习策略，读取海量的大数据，并从中发现规律、联系和洞见，因此人工智能能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。

机器学习

是人工智能研究的核心技术，在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行自学;利用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力;而深度学习更将这一能力推向了更高的层次。

深度学习

是机器学习算法的一种，隶属于人工神经网络体系，现在很多应用领域中性能最佳的机器学习都是基于模仿人类大脑结构的神经网络设计而来的，这些计算机系统能够完全自主地学习、发现并应用规则。相比较其他方法，在解决更复杂的问题上表现更优异，深度学习是可以帮助机器实现独立思考的一种方式。

总而言之，人工智能是社会发展的重要推动力，而机器学习，尤其是深度学习技术就是人工智能发展的核心，它们三者之间是包含与被包含的关系。如下图：

二、机器学习：实现人工智能的高效方法

从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力，以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是通过经验或数据来改进算法的研究，通过算法让机器从大量历史数据中学习规律，得到某种模式并利用此模型预测未来，机器在学习的过程中，处理的数据越多，预测结果就越精准。

机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。从20世纪50年代人们就开始了对机器学习的研究，从最初的基于神经元模型以及函数逼近论的方法研究，到以符号演算为基础的规则学习和决策树学习的产生，以及之后的认知心理学中归纳、解释、类比等概念的引入，至最新的计算学习理论和统计学习的兴起，机器学习一直都在相关学科的实践应用中起着主导作用。现在已取得了不少成就，并分化出许多研究方向，主要有符号学习、连接学习和统计学习等。

1.机器学习的结构模型

机器学习的本质就是算法，算法是用于解决问题的一系列指令。程序员开发的用于指导计算机进行新任务的算法是我们今天看到的先进数字世界的基础。计算机算法根据某些指令和规则，将大量数据组织到信息和服务中。机器学习向计算机发出指令，允许计算机从数据中学习，而不需要程序员做出新的分步指令。

机器学习的基本过程是给学习算法提供训练数据。然后，学习算法基于数据的推论生成一组新的规则。这本质上就是生成一种新的算法，称之为机器学习模型。通过使用不同的训练数据，相同的学习算法可以生成不同的模型。从数据中推理出新的指令是机器学习的核心优势。它还突出了数据的关键作用：用于训练算法的可用数据越多，算法学习到的就越多。事实上，AI 的许多最新进展并不是由于学习算法的激进创新，而是现在积累了大量的可用数据。

2.机器学习的工作流程

Step1选择数据

首先将原始数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据;

Step2数据建模

再使用训练数据来构建使用相关特征的模型;

Step3验证模型

使用验证数据输入到已经构建的数据模型中;

Step4测试模型

使用测试数据检查被验证的模型的性能表现;

Step5使用模型

使用完全训练好的模型在新数据上做预测;

Step6选择数据

使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现。

3.机器学习发展的关键基石

海量数据

人工智能的能量来源是稳定的数据流。机器学习只有通过海量数据来训练自己，才能开发新规则来完成日益复杂的任务。目前我们时刻都在产生大量的数据，而数据存储成本的降低，使得这些数据易于被使用。

超强计算

强大的计算机和通过互联网连接远程处理能力使可以处理海量数据的机器学习技术成为可能。ALPHGO之所以能在与对李世石的对决中取得历史性的胜利，这与它硬件配置的1920个CPU和280个GPU超强运算系统密不可分，可见计算能力对于机器学习是至关重要的。

优秀算法

在机器学习中，学习算法(learning algorithms)创建了规则，允许计算机从数据中学习，从而推论出新的指令(算法模型)，这也是机器学习的核心优势。新的机器学习技术，特别是分层神经网络，也被称为深度学习，启发了新的服务，刺激了对人工智能这一领域其他方面的投资和研究。

人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是指让机器像人类一样能够“思考”和“学习”的能力‌。它是一种模拟人类智能的技术，使机器能够像人一样学习、思考和做出决策，从而自主地执行各种任务。人工智能涵盖了多种技术和算法，包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等‌12。

人工智能的核心技术

‌机器学习‌：使机器能够从数据中学习并改进性能，无需显式编程。通过训练模型，机器学习算法能够识别数据中的模式和规律，从而对新数据做出预测或决策‌1。

‌深度学习‌：基于神经网络处理复杂数据，模仿人脑神经元的工作方式，自动提取数据中的特征并进行高级别的抽象表示。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果‌1。

‌计算机视觉‌：使机器能够像人一样“看”和“理解”图像和视频内容，广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域‌1。

‌自然语言处理‌：使机器能够理解和生成人类语言，包括文本分类、情感分析、机器翻译、对话系统等，广泛应用于智能客服、搜索引擎、智能写作等领域‌1。

人工智能的应用领域

‌医疗健康‌：用于疾病诊断、辅助医生决策、药物研发等。例如，AI可以通过分析医学影像数据辅助早期癌症筛查，加速新药研发‌1。

‌金融服务‌：应用于欺诈检测、信用评估、客户服务、智能投资咨询和风险管理等‌1。

‌其他领域‌：包括智慧医疗、智慧交通等“人工智能+X”的应用场景‌3。