第一讲：、什么是人工智能（AI） (一）人工智能的定义 人工智能是由机器或软件呈现出来的智能行为。在学术领域，认为能展现出智能行为的计算机或软件就是人工智能。 计算机视觉（CV） 语音识别 自然语宫处理（NLP） 机器人技术（ Robotics） 博弈计论（ Game theory）
（一）人工智能的定义 人工能系统看上去很智能，但实际上井非如比。人工智能系统并不能真正理解它正在做的事情。虽然非常成热了，但还没有到达扎实和改变世界的地步。 人工智能，革命远未到来。 机器学习之父 Michael Jordan （一）人工智能的定义 今天大数所“AI＂，指的是过去的几十年中被称作（机器学习ML）的东西。 机器学习是一个法范畴，它将来自统计学、计算机和科学和其他学科的想法融合在一起，设计算机来处理数据，做出预测并帮助做出决定。 过去15年人工智能取得的成功，主要是因为机器学习。
计算机、机器人、智能车等机器，通过获得经验或历史数据不断改进提高作某项任务的表现。 （二）人工智能的历史 第一次神经网络的兴起 50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“逻辑智能的钥匙。”我们不得不以某种方式让计算机来作逻辑推理（符号主文）。当时认为很问天疯狂的另一种方法是忘掉逻辑，而试图理解人脑细胞所组成的网络是如何学习事情的。 奇怪的是，有两位大人物对基于逻辑的AI方法嗤之以鼻、不以为然。他们是图灵和冯.诺依曼。如果他们两入中任何一位还健在，我想事情发展的结果肯定不一样 今天，神经网络无处不在，曾经疯狂的想法（联结主义）胜利了。
AI RL DL 人工智能 强化学习 深度学习
新的人工智能 ——机器学习 、深度学习 、强化学习 一大类机器学习算法，用于学习数据的多级表达或缺抽象。 无法解决异或XOR问题 缺陷—感知机—新思路 引入非线性变换
Al ML＝新AI？ 特别是：Deep learning 技术的兴起 导致第一次人工神经网线研究的衰退 引入多层神经网络 1986年，Hinton等人提出反向传播算法； 1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出长短期记忆模型（LSTM） 困难：A由于梯度衰减或爆炸，不能训练多层神经网络。 B存在多个局部极小值，研究者转向凸优化问题
