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人工智能（AI）被定义为人工实体为解决复杂问题而表现出的智能，通常被认为是计算机或机器的系统（Kumar等，2012）。随着大数据的出现和计算能力的提升，机器学习、人工神经网络和深度学习（Gao等，2022；Song等，2022；Gao等，2023）近年来发展迅速并不断融合其他学科，在理论和应用上取得了巨大成功（Chaturvedula等，2019；Brown等，2020；Woschank等，2020；Alzubaidi等，2021；Mohsen等，2023）。图1展示了AI与机器学习、人工智能、深度学习等相关概念之间的关系。同时，图1还展示了人工智能在药理学研究中的应用。人工智能的发展可以追溯到20世纪40年代，其历史进程和发展已在之前的许多综述中详细描述（Muggleton，2014；Haenlein and Kaplan，2019）。近几十年来，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（GNN）和深度神经网络（DNN）（Gao et al., 2021; Lai et al., 2022）等神经网络的广泛应用，以及 ResNet（He et al., 2015; Zhang et al., 2024）、Attention 和 Transformer（Vaswani et al., 2017; You et al., 2022b）等深度学习算法的发展，推动了神经网络和深度学习的发展，并进一步优化了人工智能算法在各个领域的应用性能（Alzubaidi et al., 2021）。图 2 简要摘录并展示了人工智能发展过程中提出的最重要的算法。
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