人工智能的起源，可以追溯到20世纪50年代计算机的起源。人工智能最早的主导方式，叫做符号人工智能，用于开发能根据特定规则，操纵符号的计算机程序。这种方法起源于数学领域，事实上，符号人工智能系统是受到了数学家的启发。他们根据一套正式的规则使用代数方法来处理方程式，符号人工智能的诞生，推动了20世纪80年代专家系统的爆炸式增长，专家系统试图将人类知识编码为：基本信息和规则。例如if-then语句，类似于计算机程序，然后将这些规则收集到所谓的"知识库”中，这样一来，人们便可以尝试使用推理方法，推导出新的规则，从而解决复杂的问题。

最著名的专家系统，可能要数IBM公司 。在20世纪90年代初开发的计算机，国际象棋引擎“深蓝”了， “深蓝”击败了当时的国际象棋世界冠军， 彻底解决了人工智能领域长期以来的一项重大挑战。我们能否开发一台比人类更会下国际象棋的计算机? 到目前为止 ，符号人工智能并没有取得成功。事实证明，专家系统的流程繁琐将知识编码为计算机可以理解的规则， 是一项难度很大的任务 ， 而且这些系统中的推理机制 ，存在着根本的局限性。

神经网络不会像专家系统那样对知识进行显式编码，而是通过生成与所观察的数据相匹配的输出进行学习。随着神经网络接收的数据越来越多网络中的参数会不断调整，从而最大限度地减少网络的实际输出，与基于数据得到的期望输出之间的误差 ，这个过程就叫做训练 神经网络在20世纪40年代 被首次提出。然而，由于缺乏先进的计算机，最初的发展十分缓慢，到了20世纪70年代，神经网络在训练方面取得了根本性的进步，并在20世纪80年代受到了广泛的关注。此后，神经网络的发展便进入了停滞期，人工智能迎来了漫长的寒冬。

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