2.1　什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，是一门寻求模拟、扩展和增强人的智能的科学和技术领域，涉及计算机科学、心理学、哲学、神经科学、语言学等多个学科。人工智能的主要目标是使计算机或其他设备能够执行一些通常需要人类智慧才能完成的任务，如学习、理解、推理、解决问题、识别模式、处理自然语言、感知和判断等。

人工智能的发展可以分为两大类——弱人工智能（Weak AI）和强人工智能（Strong AI）。弱人工智能是指专门设计用来解决特定问题的智能系统，如语音识别、图像识别和推荐系统等。这些系统在某些特定任务上表现出高度的智能，但它们并不具备广泛的认知能力或自主意识。

强人工智能则是指具有广泛认知能力和类人意识的智能系统，这种系统理论上可以像人类一样处理各种问题，独立地学习和成长。然而，尽管人工智能领域已经取得了显著的进展，但目前尚未实现强人工智能。

本书所介绍的AI绘画属于弱人工智能范畴。

人工智能的历史可以追溯到20世纪40—50年代。那时，一批来自不同领域（数学、心理学、工程学、经济学和政治学）的科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1956年，约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人在为著名的达特茅斯会议撰写的提案中创造了“人工智能”一词，这次会议也正式将人工智能划分为一个新的领域。从那时起，人工智能经历了多次发展高潮和低谷。总体来说，人工智能的发展可以分为四个阶段。

1．早期研究（20世纪50年代—60年代）

第一个阶段，科学家们集中精力研究基本的人工智能概念和理论。代表性成果包括图灵测试、第一个人工智能程序（逻辑理论家）以及人工神经网络的基础研究。

2．知识表示与专家系统（20世纪70年代—80年代）

第二个阶段，研究重心转向利用知识表示、推理和规划技术，解决更复杂的问题。其间涌现出大量基于知识的专家系统，如早期的医疗诊断系统MYCIN。

3．机器学习与统计方法（20世纪90年代—21世纪初）

第三个阶段，人工智能领域开始广泛应用机器学习技术，尤其是统计学习方法。代表性技术包括支持向量机（SVM）、随机森林以及早期的深度学习方法。

4．大数据与深度学习（21世纪10年代—至今）

随着大数据的兴起和计算能力的提高，深度学习技术取得了突破性进展。诸如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及强化学习等领域取得了重要成果。这一阶段的人工智能已在众多应用场景中取得了显著的成绩，如图像识别、自然语言处理和自动驾驶等。

近几年，人工智能技术正在飞速发展，逐渐从实验室走进人们的日常生活，并在许多领域产生了深远的影响。例如，医疗领域的AI辅助诊断系统为医生提供了更准确的诊断建议，提高了治疗效果；教育领域的个性化学习系统使得学生能够根据自己的需求和兴趣进行定制化学习；金融领域的智能投顾则为投资者提供了更加精准的投资建议和风险评估。

此外，在创意产业中，AI也表现出了强大的潜力。例如在艺术、音乐和写作等领域，越来越多的人类作者正在探索与AI共同创作的可能。 Azy7hAa3xbC3/k8khjqiKVP07rM2yEYZP1DteIUKpbPSMWfcMerDnbLRDyT3df+C