AI (Artificial Intelligence，人工智能) 的核心定义：
1. 基本概念
是让机器模拟、延伸和扩展人类智能的科学技术
目标是使机器能够像人类一样思考、学习和解决问题
2. 智能的具体表现
感知能力：识别图像、声音、文字等
学习能力：从数据中总结规律和模式
推理能力：逻辑分析和决策
适应能力：根据环境改变作出调整
创造能力：产生新的想法或方案
3. 实现方式
通过算法和数学模型
依赖大量数据训练
需要强大的计算能力
使用专门的硬件设备(如GPU)
4. AI的分类
弱人工智能(ANI)
专注特定任务
现有AI都属于这类
如：棋类AI、图像识别等
强人工智能(AGI)
具有通用智能
能与人类相当
目前仍是理论阶段
超级人工智能(ASI)
超越人类智能
尚属科幻范畴
5. AI运作的基本原理
输入：接收数据（文字、图像、声音等）
处理：使用算法分析和计算
输出：给出结果或决策
优化：根据反馈不断改进
发展时间线
1. 早期构想 (1940-1950)
1943年：McCulloch和Pitts提出第一个数学神经元模型
1950年：图灵测试提出，奠定了AI研究的理论基础
1956年：达特茅斯会议正式确立"人工智能"这一术语
2. 第一次AI浪潮 (1956-1974)
主要特点：符号主义，专家系统
代表性成果：
Logic Theorist：首个人工智能程序
ELIZA：早期聊天机器人
基础算法：A*搜索等
局限：难以处理现实世界的复杂性
3. 第一次AI寒冬 (1974-1980)
原因：
计算能力限制
数据获取困难
理论基础不足
4. 第二次AI浪潮 (1980-1987)
专家系统大规模商用
日本第五代计算机计划
神经网络研究复苏
5. 第二次AI寒冬 (1987-1993)
专家系统维护成本高
适应性差
商业化困难
6. 机器学习时代 (1993-2006)
统计学习方法兴起
支持向量机(SVM)
决策树
概率图模型
7. 深度学习革命 (2006-至今)
关键突破：
2006：深度信念网络
2012：AlexNet图像识别
2014：GAN生成对抗网络
2017：Transformer架构
8. 大语言模型时代 (2018-至今)
代表作：
2018：BERT
2019：GPT-2
2020：GPT-3
2022：ChatGPT
2023：百家争鸣
9. AI的核心技术架构
感知层：
计算机视觉
语音识别
自然语言处理
认知层：
知识表示
推理决策
规划学习
行动层：
机器人控制
自动驾驶
智能制造
10. 现代AI应用领域
自然语言处理
机器翻译
对话系统
文本生成
计算机视觉
图像识别
目标检测
视频分析
决策系统
推荐系统
风险控制
智能诊断
11. 未来发展趋势
多模态融合
AGI探索
可解释AI
低资源学习
联邦学习
12. 待解决的挑战
数据隐私
伦理问题
安全可控
算力消耗
偏见问题
