关键词：
人工智能主要是研究能感知周围世界、制定计划、并做出决策以实现其目标的机器人。
其所需要的基础包括数学、逻辑、哲学、概率、语言学、神经科学和决策理论。
许多领域都属于AI，如计算机视觉，机器人，机器学习和自然语言处理。
机器学习则是人工智能的一个子领域。它的目标是让计算机自己学习。
机器学习算法使其能够在数据中识别模式，从而构建模型，而不是利用预定义的规则进行预测。
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OpenAI用自己发明的语言开发机器人
1. 五大流派
①符号主义：使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理，最喜欢的算法是：规则和决策树
②贝叶斯派：获取发生的可能性来进行概率推理，最喜欢的算法是：朴素贝叶斯或马尔可夫
③联结主义：使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式，最喜欢的算法是：神经网络
④进化主义：生成变化，然后为特定目标获取其中最优的，最喜欢的算法是：遗传算法
⑤Analogizer：根据约束条件来优化函数（尽可能走到更高，但同时不要离开道路），最喜欢的算法是：支持向量机
人工智能学习笔记一（人工智能概述）
一人工智能研究的主要内容二人工智能研究的主要方法三人工智能的基本技术 查看详情
人工智能概述
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