人工智能技术正深刻改变行业，对于开发者而言，理解其核心逻辑比盲目追逐热点更重要。本文旨在帮助零基础的读者建立系统的 AI 知识体系，从基础概念到实际应用，用通俗易懂的语言结合代码示例，让大家轻松掌握 AI 精髓。
AI 到底是什么？一个程序员的视角
很多人问 AI 是什么，是机器人还是自动驾驶？其实这些都是应用。作为程序员，我们可以这样理解：
传统程序像是一个规则系统，需要预先定义所有情况：
if (看到红灯):
停车()
elif (看到绿灯):
行驶()
现实世界太复杂，无法穷尽所有规则。而 AI 更像是一个学习系统，通过数据自己寻找规律：
def 驾驶 (环境信息):
# 模型根据训练数据预测决策
return 模型预测 (环境信息)
AI 的核心在于让机器从数据中学习，而非依赖显式编程。
AI 的三次浪潮：历史给我们的启示
了解历史有助于理解现状。AI 发展经历了三次浪潮。
第一次浪潮：规则驱动（1950s-1980s）
核心思想是将人类知识编成规则。例如医学专家系统，将医生经验转化为 if-then 规则。虽然特定领域成功，但面临知识获取瓶颈、缺乏常识推理和适应性差的问题。
第二次浪潮：统计机器学习（1980s-2010s）
不再编写规则，而是让机器从数据中学习规律。收集大量病例数据，算法自动找出症状与诊断的关系。优势是不需人工编写复杂规则，能从大数据中发现模式，但仍需人工进行特征工程。
第三次浪潮：深度学习（2010s-至今）
不仅让机器学习，还让它自己发现特征。例如医疗影像分析，直接输入 X 光片，机器自动识别疾病特征。特点是端到端学习、自动特征提取和层次化表示，但也需要大量算力和数据。
机器学习的三大范式
监督学习：有答案的学习
类似做练习题，每道题都有标准答案。训练数据包含输入和标签，如图片分类：
# 伪代码示意
训练数据：[图片 1] -> 猫，[图片 2] -> 狗
新数据：[新图片] -> ? (模型预测)
分为分类问题（预测类别）和回归问题（预测数值）。优点是常用，缺点是需要大量标注数据。
无监督学习：发现隐藏的模式
没有标准答案，目标是从数据中发现结构。例如客户分群：
# 伪代码示意
客户 1: [年龄=25, 收入=5000]
客户 2: [年龄=45, 收入=15000]
# 算法自动聚类为不同群体
主要任务包括聚类、降维和异常检测。优势是不需标注数据，但结果难解释。
强化学习：通过试错来学习
类似训练宠物，通过奖励和惩罚学习行为。例如游戏 AI：
状态：游戏画面
动作：上下左右移动
奖励：吃到金币 +1，撞到敌人 -
