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人工智能AI发展的三个阶段
1、人工智能AI发展到目前为止，主要经历了三个阶段。以下是每个阶段的详细阐述：基于过程建模的人工智能 核心特点：此阶段的人工智能主要依赖于代码和算法来解决实际问题。开发者需要根据问题的具体步骤，一步一步地编写算法。
2、人工智能发展主要分为三个阶段：规则推理阶段、统计学习阶段和深度学习阶段。规则推理阶段（1950s - 20世纪80年代初）：核心技术是基于符号逻辑和人工编写规则，通过专家系统实现特定领域决策。标志性成果有MYCIN专家系统（用于诊断血液感染并推荐抗生素）、DENDRAL系统（用于化学分子结构分析）。
3、人工智能发展的三个阶段可概括为符号主义主导期、连接主义探索与低潮期、深度学习与数据驱动蓬勃发展期，具体如下：符号主义主导期（推理期）此阶段以逻辑推理和符号处理为核心，时间跨度约为20世纪50年代至70年代初。1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，标志着学科正式诞生。
人工智能是通过计算机模拟人类智能的跨学科技术,涵盖
1、人工智能是通过计算机模拟人类智能的跨学科技术，涵盖学习、推理、感知、决策等能力，其核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过数据训练模型进行预测和决策。机器学习算法能够从大量数据中自动发现模式和规律，并根据这些模式对新的数据进行预测或分类。
2、人工智能是当今高科技领域最热门的词汇之一。它指的是通过计算机模拟人类智能行为的技术，涵盖语音识别、图像识别、自然语言处理等方面。AI技术已广泛应用于医疗、教育、交通、金融等多个领域，极大地提升了工作效率和便捷性。大数据 大数据指的是传统数据处理软件难以处理的大规模数据集合。
3、人工智能是指通过计算机技术模拟、延伸和扩展人类智能的科学与工程。它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。人工智能在医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等方面有着广泛应用。区块链技术 区块链是一种去中心化的分布式账本技术，可以实现不可篡改、去信任中介的数据交换方式。
4、人工智能侧重于通过计算机系统模拟人类智能，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示与推理等技术，旨在构建具备感知、理解、学习和决策能力的智能系统。
5、人工智能，即AI，是指通过计算机技术和算法模拟人类智能的技术。这项技术让计算机能够像人类一样进行学习、推理、感知和理解等智能活动。人工智能是一个广泛应用的术语，涉及到多个学科领域，如计算机科学、数学、心理学、哲学和神经科学等。
多模态大模型
大模型之所以能扩展到多模态任务，其关键在于多模态大模型能够“听懂”并“理解”多种语言（数据形式），包括文本、图像、音频、视频等。多模态信息的融合与理解 多模态大模型的核心能力在于能够接收并处理来自不同模态的信息。
大模型中的多模态是指一种能够处理和理解多种类型数据（如文本、图像、视频、音频等）的人工智能模型。以下是对多模态大模型的详细解释：定义与核心 多模态大模型通过结合不同的感知通道和数据结构，使得机器能够更全面地理解其环境，并在多种模态之间建立联系。
多模态大模型是通过整合文本、图像、视频、音频等多类型数据进行联合训练的深度学习模型。核心定义：在大模型领域，模态指的是数据或信息的类型或表达形式。文本、图像、视频、音频等都是不同的模态。多模态，顾名思义，就是指结合两种及以上的模态，进行更综合的数据处理和分析。
什么是多模态大语言模型 多模态大语言模型是能够处理多种“模态”类型输入的大语言模型，其中每个“模态”指的是特定类型的数据，例如：文本、声音、图像、视频等，处理结果以文本类型输出。
多模态大模型是指通过整合文本、图像、视频、音频等多类型数据进行联合训练的深度学习模型。定义与概念 在大模型领域，模态指的是数据或信息的类型或表达形式。文本、图像、视频、音频等都是不同的模态，而多模态就是指结合两种及以上的模态，进行更综合的数据处理和分析。
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