AI发展经历了符号主义、统计学习和深度学习三个阶段，从基于规则到依赖大数据，逐步实现从感知到认知的突破。NLP面临歧义性、上下文依赖等挑战，大模型时代还面临幻觉、偏见等问题。机器学习包括监督、无监督、半监督和强化学习等范式，各有适用场景。完整机器学习流程涵盖数据收集、特征工程、模型训练到部署监控等环节。模型训练需解决欠拟合、过拟合、训练不收敛等问题，通过调整模型复杂度、数据增强等方法优化。AI发展