人工智能的三个层次#

1. 弱人工智能（ANI） 专注于完成特定任务，如语音识别、图像分类、下棋等。我们日常接触的AI大多属于此类。

2. 强人工智能（AGI） 具备与人类相当或超越人类的通用智能，能理解、学习并执行任何人类能做的智力任务。

3. 超人工智能（ASI） 在所有领域都远超最聪明的人类大脑的智能水平，目前仍属于理论探讨阶段。

1950年代：奠基时期#

• 1950年：艾伦·图灵提出“图灵测试”
• 1956年：达特茅斯会议正式确立“人工智能”这一术语

1970-80年代：专家系统兴起#

• 专家系统在医疗诊断、化学分析等领域取得成功
• 但受限于计算能力和数据量，遭遇“AI寒冬”

21世纪：深度学习革命#

• 2012年：AlexNet在ImageNet竞赛中一鸣惊人
• 2016年：AlphaGo击败世界围棋冠军李世石
• 2020年代：大语言模型（如GPT系列）引发新一轮AI热潮

1. 智能助手#

从苹果的Siri、亚马逊的Alexa到小米的小爱同学，这些智能助手不仅能回答问题、设置提醒，还能控制智能家居设备，真正实现了“动口不动手”的生活。

真实案例：张先生每天早上7点被小爱同学唤醒，同时窗帘自动打开，咖啡机开始工作，音箱播放他喜欢的早间新闻。

2. 个性化推荐#

你是否注意到，抖音总是能推荐你喜欢的视频？网易云音乐似乎懂你的音乐品味？这背后都是推荐算法的功劳。

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# 简化的推荐算法原理
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def recommend_content(user_preferences, content_features):
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    """
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    基于用户偏好和内容特征进行匹配
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    """
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    scores = []
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    for content in content_features:
8
        # 计算用户偏好与内容特征的相似度
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        similarity = calculate_similarity(user_preferences, content)
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        scores.append((content, similarity))
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    # 返回相似度最高的内容
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    return sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]