人工智能发展简史
教材《人工智能导论》1.1.1 · 已审核
通俗解释
教材从符号推理、知识工程、机器学习到深度学习和大模型梳理发展。学习历史的重点是每一阶段试图解决什么问题，以及为什么会转向新方法。
例子
手写规则难以覆盖各种真实路况，研究者转而用大量样本训练识别模型。
容易混淆
技术演进不是旧方法全部失效，规则系统至今仍有适用场景。
检查理解
为什么难以穷举规则的任务推动了数据驱动方法？
查看参考答案
现实场景组合太多且规则难以穷举；数据驱动方法可从样本中学习规律，但仍受数据质量和泛化能力约束。