探索人工智能的核心技术与应用
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够通过经验自动改进。通过算法和统计模型，机器学习系统能够从数据中学习模式，做出预测或决策，而无需明确编程。
现代机器学习已经深入到我们生活的方方面面，从推荐系统、语音识别到自动驾驶，机器学习正在改变我们的世界。它不仅仅是技术的进步，更是人类智慧的延伸。
机器学习的核心在于"学习"——通过数据、实践和反馈不断优化算法性能，使其能够更好地解决实际问题。
使用标记数据进行训练，通过学习输入和输出之间的映射关系来进行预测。常见算法包括线性回归、决策树和支持向量机。
处理无标记数据，发现数据中的隐藏模式和结构。主要应用包括聚类、降维和异常检测。
通过与环境交互并接收奖励或惩罚来学习最佳策略。广泛应用于游戏AI、机器人控制和自动驾驶等领域。
使用多层神经网络学习数据的复杂表示，在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得突破性进展。
结合少量标记数据和大量无标记数据进行训练，平衡监督学习和无监督学习的优缺点。
将已学到的知识应用到新的相关任务中，减少数据需求并提高学习效率。
Netflix、Amazon等平台使用机器学习分析用户行为，提供个性化推荐
计算机视觉和深度学习技术让汽车能够感知环境并做出驾驶决策
AI辅助医生分析医学影像，提高疾病诊断的准确性和效率
智能客服、机器翻译和文本生成等应用改变人机交互方式
创造智能NPC和对手，提供更具挑战性和沉浸感的游戏体验
风险评估、欺诈检测和算法交易，重塑金融服务行业
图灵测试提出，人工智能概念开始形成。早期研究者开始探索让机器模拟人类思维的可能性。
Frank Rosenblatt发明了感知机，这是最早的神经网络模型之一，奠定了深度学习的基础。
基于规则的专家系统在商业领域得到广泛应用，但学习能力有限。
Hinton提出深度信念网络，解决了深层网络训练难题，开启了深度学习的新时代。
AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性胜利，标志着深度学习在计算机视觉领域的成功。
AlphaGo击败人类围棋冠军，Transformer架构改变NLP领域，大型语言模型如GPT引领AI新浪潮。