识和经验以规则的形式存储在计算机中，通过推理机制解决特定领域的问题。例如，用于医疗诊断的yc系统，能够根据患者的症状、检验结果等信息进行诊断并给出治疗建议，在医疗领域展现出实际应用价值。80年代到90年代，机器学习技术逐渐兴起，神经网络理论也得到复兴。反向传播算法的提出，使得神经网络能够进行有效的训练，推动了语音识别、图像识别等领域的发展。
（四）爆发期（21世纪以来）
进入21世纪，尤其是近十年来，人工智能迎来了爆发式增长。大数据的积累、计算能力的飞跃以及深度学习算法的突破，共同为人工智能的发展提供了强大动力。深度学习通过构建多层神经网络，能够自动从大量数据中学习特征和模式，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了惊人的成果。例如，谷歌的alphago在围棋领域击败人类顶尖棋手，展示了人工智能在复杂策略游戏中的卓越能力；基于深度学习的图像识别技术在安防监控、自动驾驶等领域广泛应用，大幅提升了识别准确率和效率。如今，人工智能已经成为全球科技竞争的制高点，各国纷纷加大投入，推动其在各个领域的创新应用。
三、人工智能的技术原理
（一）机器学习
机器学习是人工智能的核心领域之一，它让计算机通过数据学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策。监督学习是机器学习中最常见的类型，通过已知的输入数据及其对应的输出标签进行训练，构建一个模型来预测新数据的输出。例如，利用大量已标注的垃圾邮件和正常邮件数据训练分类模型，使其能够准确判断新邮件是否为垃圾邮件。无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的内在结构和模式，如聚类算法将数据分为不同的簇，帮助分析数据的分布特征。强化学习通过智能体与环境的交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略，应用于机器人控制、游戏等领域，alphago便是基于强化学习算法训练而成。
（二）深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，它基于深度神经网络。神经网络由大量的神经元节点组成，这些节点按层次排列，包括输入层、隐藏层和输出层。在深度学习中，隐藏层的数