视频字幕
人工智能是计算机科学的重要分支，目标是创造能够模拟人类智能行为的系统。它具有四个核心特征：感知能力用于获取和处理信息，推理能力进行逻辑分析和判断，学习能力从经验中不断改进，以及决策能力实现自主选择行动。这些能力的结合使得人工智能系统能够在各种复杂环境中发挥作用。
人工智能的发展历程可以追溯到1950年代。1950年图灵提出了著名的图灵测试，1956年达特茅斯会议标志着人工智能学科的正式诞生。随后经历了符号主义时代、专家系统发展期、机器学习突破期，以及近年来的深度学习革命和大语言模型时代。每个阶段都有其独特的技术特点和应用突破，推动着人工智能不断向前发展。
人工智能的核心技术可以分为几个主要分支。机器学习是基础，包括监督学习和无监督学习方法。深度学习是机器学习的重要发展，使用多层神经网络，包括卷积神经网络和循环神经网络。自然语言处理专注于理解和生成人类语言，涵盖文本分析和语音识别。计算机视觉处理图像和视频数据，实现图像识别和目标检测。这些技术相互关联，共同构成了现代人工智能的技术体系。
人工智能系统的工作原理可以概括为五个基本步骤。首先是数据输入，系统获取文本、图像、语音等原始信息。然后进行数据预处理，包括去噪、标准化和特征提取。接下来是模型处理阶段，通过神经网络等算法进行计算分析。第四步是结果输出，生成分类、回归或生成等预测结果。最后是反馈学习，通过误差反向传播来优化模型参数，形成持续改进的闭环系统。
人工智能已经深入到我们生活的各个领域。在医疗健康方面，AI帮助医生进行影像诊断、药物发现和手术辅助。教育领域中，智能辅导系统提供个性化学习体验。交通运输行业正在发展自动驾驶技术和智能交通管理。金融服务利用AI进行风险控制、信用评估和欺诈检测。娱乐媒体行业通过智能推荐算法为用户提供个性化内容。这些应用正在改变着我们的生活和工作方式。