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根据定义，人工智能是“能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论和发展”（Oxford，2019 年）。英国逻辑学家艾伦·图灵在 20 世纪下半叶报告了该领域最早的研究。1935 年，艾伦·图灵提出了智能机器的基本概念，通常称为通用图灵机。1947 年，他进一步阐述了自己的愿景，将计算机智能描述为“能够从经验中学习的机器”（Turing，1937 年）。由于人类智能是多种能力的组合（即学习、推理、解决问题、感知和使用语言），人工智能（或机器智能）也是不同科学和工程学科的方法和技术的复合体，以便将它们融入机器（图 1）。值得注意的是，人工智能常常与机器学习混淆。学习（机器/深度学习）是人工智能的一个子领域，涉及机器学习方法和技术。机器（或深度学习）成为人工智能主要子领域的一个原因是计算机技术的长足进步和学习算法的令人瞩目的成就。根据定义，机器学习是一个多学科领域，涉及数学、统计学和计算机科学的方法和技术，用于从有关某些任务（即问题的性质）的经验（历史数据）中学习，并衡量性能（性能矩阵）并改进它（强化）（Michie 等人，1994 年）。今天，基于强化学习原理的机器学习算法不仅增强了机器的学习能力，而且还补充了智能的其他方面，例如适当的推理、有效的问题解决和事实感知。传统上，实验设计、观察数据分析
药物流行病学中的人工智能：系统综述。第 1 部分——人工智能中知识发现技术的概述
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