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雷达卡
人工智能是利用智能学习算法，将大量数据中的经验来改善系统自身的性能，从而实现人类智慧所能作的事情。可以这么说，人工智能离不开数据分析和机器学习，研究智能数据分析的理论和方法已经成为人工智能的必要基础之一。
事实上，人工智能的主流技术的发展大致经历了三个重要的历程。
1950-1970年代，人工智能的”推理时代“。这一时期，一般认为只要机器被赋予逻辑推理能力就可以实现人工智能。不过此后人们发现，只是具备了逻辑推理能力，机器还远远达不到智能化的水平。1970-1990年代，人工智能的”知识工程“时代。这一时期，人们认为要让机器变得有智能，就应该设法让机器学习知识，于是专家系统得到了大量的开发。后来人们发现，把知识总结出来再灌输给计算机相当困难。举个例子来说，想要开发一个疾病诊断的人工智能系统，首先要找好多有经验的医生总结出疾病的规律和知识，随后让机器进行学习，但是在知识总结的阶段已经花费了大量的人工成本，机器只不过是一台执行知识库的自动化工具而已，无法达到真正意义上的智能水平进而取代人力工作。2000年至今，人工智能的”数据挖掘“时代。随着各种机器学习算法的提出和应用，特别是深度学习技术的发展，人们希望机器能够通过大量数据分析，从而自动学习出知识并实现智能化水平。这一时期，随着计算机硬件水平的提升，大数据分析技术的发展，机器采集、存储、处理数据的水平有了大幅提高。特别是深度学习技术对知识的理解比之前浅层学习有了很大的进步，Alpha Go和中韩围棋高手过招大幅领先就是目前人工智能的高水平代表之一。
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