Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Concepts, Methods, and Real-World Impact
Dr Nellutla Sasikala
系统综述AI、机器学习与深度学习的概念、方法、应用及伦理挑战。
文献综述，梳理符号推理到Transformer的算法与训练技术。
AI已渗透多领域，但需重视可解释性、偏见与负责任治理。
可聚焦农业场景下可解释AI与轻量化模型，解决小样本、边缘部署与伦理治理空白。
AI/ML/DL通用综述章节，仅在应用部分顺带提及农业，非三农或农业信息化主题，相关性不足，不建议进入每日精选。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）、机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）已从基于规则的符号系统演变为能够感知、预测、决策支持和内容生成的数据驱动计算方法。本章对AI、ML和DL之间的关系进行了通俗易懂且具有技术深度的概述，追溯了它们从早期符号推理和理论基础到现代神经网络和基于Transformer的系统的历史发展。本章阐释了主要的机器学习范式——监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习和自监督学习——并介绍了广泛使用的算法，包括回归、决策树、集成方法、支持向量机、k近邻、朴素贝叶斯、梯度提升和k均值聚类。随后，本章考察了深度学习架构，如卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络、Transformer、生成对抗网络和扩散模型，以及包括反向传播、梯度下降、正则化、迁移学习和评估指标在内的训练概念。本章讨论了AI在医疗健康、金融、交通、制造、农业、教育、网络安全和创意工作等领域的应用，同时探讨了涉及偏见、可解释性、隐私、虚假信息、就业以及计算和环境成本等方面的挑战。本章最后强调，随着AI系统日益融入高影响力领域，应以人为中心进行部署，实施负责任的治理，注重可解释性，并持续进行评估。关键词：人工智能；机器学习；深度学习；自然语言处理；计算机视觉；生成式AI；强化学习；神经网络；负责任AI；Transformer