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在20世纪60年代和70年代，系统是一种可以模拟人类决策过程的软件系统。这些系统被应用于各个领域，其中一个例子是DENDRAL系统，它被用于化学物质的结构识别。在这个时期，系统的应用范围非常大。 进入20世纪70年代和80年代，推理机和基于知识的系统成为了主流技术。推理机是一种可以通过逻辑推理来解决问题的系统，而基于知识的系统则是一种可以利用先前的知识来解决问题的系统。这些技术在语言翻译、证券交易等领域得到了充足应用，为这些领域带来了很大的改进和进步。 随着进入20世纪90年代和2000年代，机器学习成为了一个重要的技术领域。机器学习是指计算机系统可以通过从大量数据中学习来改进性能的技术。在这个时期，机器学习得到了大量的发展和应用，例如，搜索引擎、语音识别等领域都受益于机器学习的进步。这种技术的发展为计算机系统的智能化提供了更多的可能性，使得计算机能够更好地理解和处理复杂的任务和问题。基于商品类型图片，在自建库中找到相同及相似的商品，图片全集，快速定位商品类。宁德AI企业知道

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深度学习（2010年代至今）：深度学习是一种可以使用多层神经网络来学习复杂模式的技术。在2010年代以来，深度学习得到了广泛的应用，例如，自动驾驶、图像识别、机器翻译等领域。其中这五位人物为AI的发展作出了重要的贡献：艾伦·图灵：艾伦·图灵是英国数学家和逻辑学家，他提出了图灵机的概念，并在第二次世界大战期间领导了破译德国密码的工作。他也被认为是人工智能的奠基人之一。约翰·麦卡锡：约翰·麦卡锡是美国计算机科学家，他在20世纪50年代提出了人工智能的概念，并在人工智能领域做出了巨大贡献。

统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出这些进步不亚于“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。基于大众审美、品牌规范、个性化审美。

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