请解释一下人工智能的基本概念和发展历史。
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人工智能（AI）是指通过计算机程序和算法模拟人类智能的技术。它涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。人工智能的目标是使计算机能够像人一样思考、学习和解决问题。

发展历史：
- 1956年，达特茅斯会议标志着人工智能作为一个独立学科的诞生。
- 1957年，弗兰克·罗森布拉特发明了感知机，这是第一个神经网络模型。
- 1997年，IBM的深蓝计算机击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。
- 2011年，IBM的Watson在电视智力竞赛节目《危机边缘》中击败人类选手。
- 2016年，谷歌DeepMind的AlphaGo在围棋比赛中击败世界冠军李世石。

人工智能经历了几次起伏，从早期的繁荣到后来的“AI寒冬”，再到现在的复兴，伴随着大数据和计算能力的提升，AI技术得到了快速发展。
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您提到的几次起伏是什么意思？
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在人工智能的发展历史中，有几次显著的起伏是指技术发展和投资趋势的周期性变化。具体来说：

- **初期繁荣与“AI寒冬”**：20世纪50年代到60年代，人工智能作为一个新兴领域吸引了大量投资和关注，但随后的研究并没有达到早期的期望，导致投资减少，这个时期被称为“AI寒冬”。
- **1980年代的复兴**：专家系统和神经网络的新进展再次吸引了投资，人工智能短暂复兴，但因技术限制和商业化困难，随后再次进入低谷。
- **21世纪的现代复兴**：随着大数据、云计算和深度学习技术的进步，人工智能再次成为一个炙手可热的领域，得到了空前的投资和支持。

这些起伏反映了对新技术期望与现实能力之间的时间性差距。
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什么是机器学习？
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机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程指令的情况下从数据中学习和改进。机器学习的关键在于通过经验自动提高计算机执行特定任务的表现。

机器学习的一个著名示例是分类问题，比如电子邮件过滤器如何学会区分垃圾邮件和正常邮件。通过分析大量电子邮件及其标记（垃圾或非垃圾），过滤系统能够自动识别新邮件是否为垃圾邮件。

这种方法依赖于三种主要学习类型：
- **监督学习**：使用标记的数据进行训练，机器学习算法学习从输入数据预测输出标签。
- **无监督学习**：不使用标记数据，算法试图自己找出数据中的模式和结构。
- **强化学习**：通过实时与环境交互，机器学习算法通过奖励和惩罚机制学习最佳行为策略。
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