統(tǒng)計學法90年代，人工智能研究發(fā)展出復雜的數(shù)學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結(jié)果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學語言也允許已有學科的合作（如數(shù)學，經(jīng)濟或運籌學）。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出這些進步不亞于“NEATS的成功”。有人批評這些技術(shù)太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。

我們對人工智能越來越感興趣，但該領域主要由理解。本文的目的就是希望「能夠用淺顯的語言解釋AI」。先解釋AI的含義和關(guān)鍵術(shù)語。本文將說明AI的領域之一，「深度學習（DeepLearning）」是如何工作的。將探索AI解決的問題以及它們?yōu)槭裁碅I很重要。了解AI的歷史，為什么20世紀50年代就有AI概念，可等到現(xiàn)在才爆發(fā)。風險投資家，一直努力尋找新的趨勢，為消費者和公司創(chuàng)造價值。他們相信AI是一種比移動或云計算轉(zhuǎn)變更重要的計算演進?！高@是很難夸大」亞馬遜首席執(zhí)行官杰夫·貝佐斯寫道，「在未來20年，AI將對社會造成巨大的影響」。無論你是消費者、公務員，企業(yè)家或投資者，這種新興趨勢對我們所有人都很重要。

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