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智慧的故事:AI-机器学习-深度学习 一幅关于人工智能(AI)的“是什么”、“从何而来”与“为何而为”的壮丽图景。 以下将这些信息整合,形成一个完整的叙事。 一、AI的知识体系:一棵枝繁叶茂的大树 第一张图清晰地勾勒出了现代AI庞大而紧密的知识体系。这就像一棵大树的生长: · 树根:核心AI理念 · Planning and Scheduling, Knowledge Representation, Multi-Agent Systems 等方法是AI的经典核心,构成了这棵树的根基,代表早期研究者对人工智能的抽象与建模。 · 主干:机器学习 · Machine Learning 是承上启下的粗壮主干。它从经典AI中汲取营养又生长出几乎所有现代AI的分支。 · 主要枝干:学习方法论 · 主干的强大生命力,向上分生出六大枝干:Supervised Learning(监督学习)、Unsupervised Learning(无监督学习)等。 它们代表了让机器“学习”的不同范式。 · 繁茂枝叶:具体技术与应用 · 从每根枝干上又生长出具体的叶片与果实: Regression(回归)、 Classification(分类)、 Recommender Systems(推荐系统)、 Robotics and Perception(机器人学与感知)等。 这些是AI技术落地开花结果的具体领域。 这棵树形象地说明: AI是一个从理论到实践,从经典到现代,彼此关联、相互支撑的有机整体。 二、AI的发展历程:一部协作进化的史诗 第二张图则以时间为轴,展现了AI发展的波澜壮阔的历程,它并非一帆风顺,而是层层递进的协作: 1. 早期兴奋 (1950's - ): 梦想与奠基的时代。研究者们为“人工智能”这一概念本身而兴奋,奠定了图一中的“树根”部分。 2. 机器学习兴起 (1980's - ): 方法的转型。 人们意识到,与其赋予机器全部知识,不如让机器自己学习。这标志着AI的“主干”开始茁壮成长。 3. 深度学习突破 (2010's - ): 力量的爆发。 借助算力和数据, Deep Learning 作为机器学习的一个强大分支驱动整个AI领域繁花似锦,让图一中的“枝叶”前所未有的茂盛。 这幅时间线告诉我们: AI的今天并非一蹴而就, 它是在前人智慧的基础上, 通过关键领域的突破性合作而逐步实现的。 三、AI的科学精神
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