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1、人工智能的定义
了解了人工智能的发展史后，我们现在或许可以大致理解现在对于人工智能的广泛定义——人工智能是人类设计的 机器或程序 所执行的与人类智能相对标的行为。
所以说，人工智能是一个多学科交叉的产物，不仅可以用于软件开发，也可以赋能5G、航空等高科技，也和机器人制造等学科都有着千丝万缕的联系。但由于大众的认知局限性，一般我们会认为人工智能也就是所谓的AI是单纯的工具。
但实际上，人工智能技术并不是单纯的工具，而是生产力，技术的存在是一种具有独立力量的存在方式，会对我们的身体、精神、情感、甚至整个世界都产生深远的影响。每一次技术的革命和进步，都会改变我们的生活方式。
2、人工智能的核心方法
人工智能是一个广泛的领域， 机器学习 是其核心方法之一，而 深度学习 则是机器学习中一种强大的实现方式。
机器学习（Machine Learning，简称ML）作为人工智能的关键构成部分，其运作机制在于使计算机能够从数据里学习模式与规律，进而达成自我优化与改进。机器学习算法具备自动剖析海量数据、提取有价值信息并依此进行预测或决策的能力。监督学习、无监督学习和半监督学习是常见的机器学习类型。
机器学习并非单一方法，而是众多方法的统称。只要某一方法能自主从数据中探寻规律、运用规律，且在诸如预测等基本任务中表现出色，那它便可被视为一个机器学习模型。在众多机器学习方法中，模仿人类大脑神经元设计的“神经网络”模型应用广泛，后续还衍生出了机器学习的子学科——深度学习。
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支领域，它是一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习的核心是人工神经网络（Artificial Neural Network），特别是深度神经网络（Deep Neural Network），它由多个神经元层组成。这些网络结构受到人类大脑神经元的启发。就像人类大脑通过神经元之间的连接来处理信息一样，深度学习模型中的神经元也相互连接，数据从输入层进入网络，经过多个隐藏层的处理，最终在输出层得到结果。
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