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本文系统解析了人工智能的发展历程与技术原理。从1956年达特茅斯会议开启AI研究，到现代神经网络技术的演进，文章阐明了智能的本质是建立输入与输出的函数关系。重点介绍了三大实现路径：基于规则的符号主义、仿生神经网络的联结主义，以及让机器自主学习的机器学习框架。深入剖析了神经网络从单层感知机到深度网络的进化过程，包括反向传播等核心技术。同时指出了AI在因果推理、对抗样本等方面的局限，并对人机协作的未来