人工智能基础概念与发展历程

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机模拟人类智能行为的技术。它使机器能够执行通常需要人类智能的任务，如学习、推理、问题解决、感知和语言理解。人工智能的核心特征包括：

• 自主学习与推理能力：机器可以从数据中学习并做出决策。
• 环境感知与交互能力：通过传感器和输入设备感知环境并与之交互。
• 问题解决与决策优化：通过算法解决复杂问题并优化决策过程。

示例代码：简单的AI决策逻辑

人工智能的发展经历了多个重要阶段，以下是关键里程碑：

案例：AlphaGo的突破

2016年，DeepMind开发的AlphaGo击败了世界顶级围棋选手李世石。围棋的复杂性远超国际象棋，AlphaGo的成功标志着AI在复杂决策领域的重大突破。

人工智能包含多个关键技术分支，以下是主要领域：

3.1 专家系统

专家系统是基于规则的知识库系统，通过模拟人类专家的决策过程解决问题。例如，医疗诊断系统可以根据症状推断疾病。

3.2 机器学习

机器学习是AI的核心技术，通过数据训练模型实现预测和分类。例如，垃圾邮件过滤器通过学习邮件内容判断是否为垃圾邮件。

3.3 神经网络

神经网络是深度学习的核心，通过模拟人脑神经元的工作方式处理复杂数据。例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别中表现出色。

3.4 强化学习

强化学习通过试错法优化决策策略，广泛应用于游戏AI和机器人控制。例如，AlphaGo通过自我对弈不断提升棋力。