AI的历史和一些关键名词介绍

了解AI基本概念：首先，建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分，熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅：在「[入门：AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。体验AI产品：与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。

译者：Miranda，原文见https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/1-Intro/README.md[heading1][课前测试](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticap[content]人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，它研究我们如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。最初，查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）发明了计算机，用于按照一套明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多，但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此，如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序，就有可能编写出程序，使计算机按照我们的想法去做这些事。✅“根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务，因为我们并不知道当我们在做这件事时，是如何经过某些清晰的步骤，从而在脑海中得到一个数字的。然而，对于有些任务，我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事，是因为我们见过了很多不同年龄的人，但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的，所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能（简称AI）感兴趣的。✅想一想，如果人工智能得以实现，哪些任务可以被交给计算机完成？考虑金融、医学和艺术领域，这些领域如今是如何从人工智能中受益的？

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理非常流行，也带来了一系列重要进展，例如专家系统——能够在某些有限问题的领域充当专家的计算机程序。然而，人们很快发现这种方法无法实现应用场景的大规模拓展。从专家那里提取知识，用计算机可读的形式表现出来，并保持知识库的准确性，是一项非常复杂的任务，而且因为成本太高，在很多情况下并不适用。这使得20世纪70年代出现了“人工智能寒冬”（[AI Winter](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter)）。随着时间的推移，计算资源变得越来越便宜，可用的数据也越来越多，神经网络方法开始在计算机视觉、语音理解等领域展现出可与人类相媲美的卓越性能。在过去十年中，“人工智能”一词大多被用作“神经网络”的同义词，因为我们听到的大多数人工智能的成功案例都是基于神经网络的方法。我们可以观察一下这些方法是如何变化的，例如，在创建国际象棋计算机对弈程序时：