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到底什么是人工智能(AI)？本文拨开科幻的迷雾，揭示其作为一场关于“适应性”与“自主性”革命的本质，并清晰界定AI、机器学习与深度学习的关系，以及弱AI、强AI(AGI)和超级智能的光谱。

什么是强化学习(Reinforcement Learning)？本文通过“训练宠物”和“玩游戏”的比喻，为您揭示其通过与环境互动、试错和奖励来学习最佳行为策略的独特机制，及其在机器人和游戏AI中的核心作用。

什么是无监督学习(Unsupervised Learning)？本文通过“整理杂乱图书馆”的比喻，为您揭示其在没有标签的数据中自动发现隐藏结构和模式的魔力，详解其核心任务——聚类与降维。

什么是机器学习(Machine Learning)？本文通过“教孩子认识动物”的比喻，为您揭示其作为现代AI基石的核心思想——不再编写规则，而是从数据中学习模式，赋予计算机“举一反三”的智慧。

什么是监督学习(Supervised Learning)？本文通过“带着标准答案的模拟考试”的比喻，为您揭示其作为最主流机器学习方式的本质，详解其两大核心任务——分类与回归，及其在现实世界中的应用。