机器学习的发展历程
人工智能的早期探索主要集中在规则系统上，直到20世纪中叶，随着计算能力和数据量的增加，研究者们开始寻求一种更为灵活和可扩展的手段来模拟人类决策过程。1960年代末至1970年代初期，机器学习诞生了，它是一种通过让计算机从数据中学习而非被明确编程来进行任务执行的方法。这种方法源自统计学和概率论，并迅速成为人工智能领域中的一个重要分支。
深度学习之父：乔治·达利欧与亚伦·柯尔斯克
在2006年之前，被动广告公司派拉图（Paradigm）的一位工程师亚伦·柯尔斯克发现了反向传播算法，这一技术是现代神经网络训练的一个关键步骤。在同一年，他将这个想法提交给了他的博士导师乔治·达利欧。此后，他们合作开发了一种新的激活函数——ReLU（Rectified Linear Unit），这极大地提高了深层神经网络在训练速度上的效率。他们对神经网络架构以及优化技术的贡献奠定了深度学习革命基础。
强化学习：智能体如何通过试错找到最佳路径
强化学习是另一种实现AI自动适应环境并做出决定的手段，它涉及一个代理或“智能体”与环境交互，并根据其行动获得奖励或惩罚信号。这类信号告诉代理它所采取行为是否有效，从而鼓励它调整策略以最大化未来收益。在自然选择这一生物进化理论指导下，强化算法可以帮助AI逐渐学会解决复杂问题，如游戏、控制飞行器甚至是制药等领域。
深度卷积神经网络改变图像识别世界观
深层卷积神经网络（CNNs）的出现彻底改变了图像处理和视觉识别领域。它们能够利用大量数据集来提升对图片内容理解能力，而不需要显式编写特征提取规则。这一模型尤其受到了2012年AlexNet论文影响，该模型在ImageNet竞赛中取得历史性的成绩，为此后深度学派开启了一扇大门，使得即使是最先进的人工制造物也能达到人类级别认知水平。
自然语言处理：语言模型带来的变革
自然语言处理(NLP)是一个旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言信息的人工智能子领域。在过去几十年里，由于句子表示技术的大幅进步，我们见证了一系列突破性成就，如Word2Vec、BERT等词汇嵌入方法，以及序列到序列框架如Seq2Seq用于翻译任务。这些创新极大地促进了解码、情感分析、问答系统等应用场景，对日常生活产生重大影响。
