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机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集，它允许计算机通过经验进行学习和改进，而无需明确编程。这就像教计算机识别模式一样。例如，垃圾邮件过滤器使用 ML 来识别和阻止不需要的电子邮件。同样，产品推荐系统会分析您过去的购买情况，以推荐您可能喜欢的商品。

深度学习 (DL) 是 ML 的一种更高级形式，其灵感来自人类大脑的结构和功能。这些是人工神经网络，可以处理大量数据以识别复杂的模式。这项技术为面部识别系统提供动力，是自动驾驶汽车技术的基础。


人工智能的类型
随着人工智能的不断发展，将其分为以下几种类型很有用：

狭义人工智能（NI）：这是我们今天最常见的 餐厅电子邮件列表 人工智能类型。 ANI 擅长执行特定任务，但缺乏更广泛的理解。例子包括虚拟助手、人工智能聊天机器人、图像识别软件和国际象棋计算机。

通用人工智能（AGI）： AGI 仍处于假设阶段，但它指的是具有人类水平智能的人工智能。这些机器可以像人类一样理解、学习并应用各个领域的知识。

人工智能超级智能（ASI）：是人工智能在各个方面超越人类智能的理论概念。虽然这带来了令人兴奋的可能性，但也带来了重大的道德问题。


人工智能如何工作？
人工智能基于两个基本组成部分：数据和算法。

数据：数据是人工智能的燃料。人工智能系统获取的数据越多，它学习的能力就越强，预测也越准确。数据质量也至关重要。干净、相关的数据对于构建有效的人工智能模型至关重要。

算法：算法是人工智能系统处理数据和做出决策所遵循的一组规则或指令。它们是人工智能的“大脑”。不同类型的算法用于不同的任务，例如用于分类的决策树和用于识别复杂模式的神经网络。


理解这些基本概念为探索广阔而令人兴奋的人工智能世界奠定了坚实的基础。在下一部分中，我们将深入探讨人工智能的实际应用及其对各个行业的变革性影响。