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人工智能这个概念，最早是由图灵测试来引出的在达特茅斯讨论会中定下了人工智能这个名词的定义。
最早在上个世纪50年代掀起的第一轮的人工智能热潮，当时出现了一些简单的自然对话程序和早期的人形机器人。这些成就让当时的科学家们信心暴增，他们提出了内制造出能够全面模仿人类的机器，结果当然是失败了。
第二轮人工智能的热潮出现在上个世纪80年代，当时出现了专家系统和神经网络计算的方法。
所谓专家系统是一种基于一种特定的规则来回答特定领域问题的程序系统。爱德华费根鲍姆被称为专家系统之父。
第三轮人工智能的热潮，就是现在这个时代。
所谓人工智能就是通过机器来模拟人类认知能力的技术，它包括感知，学习，推理与决策等等方面。
如果从应用的角度来说，人工智能的本质就是根据给定的输入来作出判断或者是预测。
比如说可以通过输入的照片来判断照片里的内容是什么，通过输入的音频来判断音频里面的内容是什么，通过输入医学影像来判断疾病的生成以及原因，通过收入的购买记录来预测用户的兴趣，从而给用户推荐合理的产品，或者是通过输入股票的价格及交关交易信息来预测未来的股票价格趋势。
这些都是人工智能的一些具体应用。
人工智能与专家系统不同之处在于，专家系统的规则是由人工来定义的，这种定义既耗时又难于定义完全。而人工智能系统的规则是由机器自主学习得来的。
所以说机器学习是目前人工智能领域的主流方法。
机器学习目前可以分为两个方面，第一个方面是从数据中进行学习，他可以从已知的数据中学习数据中蕴含的规律或者判断规则。
数据学习可以分为监督学习，半监督学习和无监督学习。
监督学习的样本带有预测量的真实值，也就是监督信息。
无监督学习提供的样本预测量的真实值，也就是说样本不提供监督信息。
半监督学习是小部分的样本，带有真实值，也就是说小部分的样本带有监督信息。
第二个方面就是从行动中来学习。主要是通过强化学习来获得策略，从而指导行动。
它与从数据中学习不一样，它不是获得特定的规则而是获取一种策略，这种策略来使每一次行动获得最大的收益。
以上就是人工智能的一些基本的知识。拥有这些知识已与一些所谓的专家进行交流，丝毫不存在困难的，如果你喜欢就在下面点个赞或者关注，大家可以继续讨论人工智能相关方面的知识和话题。
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