下面内容摘录自《R 语言与数据科学的终极指南》专栏文章的部分内容，每篇文章都在 5000 字以上，质量平均分高达 94 分，看全文请点击下面链接：
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一、人工智能
在过去的 60 年间，数据、事实以及信息呈现出爆发式的增长，特别是在人类基因编码领域中的数据，这一现象标志着一个全新时代的降临，即大数据时代。计算机技术能够将这个世界上浩如烟海的数据转化为知识、事实和信息。在此，就不得不提及人工智能（Artificial Intelligence, AI）了。在人工智能中，“人工”这个词汇是英文单词“artificial”的中文译意。在日常用语里，“artificial”一词意为合成的（也就是人造的），这往往带有负面意味，意味着“人造物体仅仅是真实物体的次要形式”。但实际上，人造物体常常优于真实或者自然物体。“智能”（intelligence）指的是个体从经验当中学习、进行正确推理、记住重要信息，以及应对日常生活需求的认知能力。
首先，构成人工智能的核心是人。人拥有想法，并将这些想法转化为方法。这些想法能够通过算法、启发式方法、程序或者作为计算核心的系统来予以表达。最终，我们获取了这些机器（程序）所产生的产物，我们将其称作“结果”。每一个结果都能够依据其价值、效果、效率等方面进行衡量。
1940年代：可编程数字计算机的发明基于数学推理，激发了科学家们探索创建“电子大脑”的可能性。
1956年：由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、内森尼尔·罗切斯特和克劳德·香农组织的达特茅斯会议被认为是AI作为一个领域的诞生。会议参与者为AI研究奠定了基础，预测在一代人内机器将会像人类一样智能。
1974-1980年：由于像Lighthill报告的批评，第一次“AI寒冬”发生，导致AI研究的资金和兴趣减少。尽管有挫折，但逻辑编程和常识推理等新思想涌现。
1980年代-1990年代：AI随着专家系统的发展而复兴，并取得重大里程碑，例如1997年IBM的深蓝击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。这个时期还见证了1986年恩斯特·迪克曼斯发明的第一辆自动驾驶汽车。
2010年代-2020年代：AI技术迅速进步，机器学习和深度学习成为各种应用的核心。AI系统现在能够生成创意响应、处理大规模数据集，并执行机器曾被认为不可能完成的任务。其中，ChatGPT的出现给人工智能领域带来巨大的影响。2018年，OpenAI 发布了基于变换器架构的第一个生成预训练变换器模型 GPT-1，随后在2019年推出了具有1.5亿参数的 GPT-2。2020年，包含1750亿参数的 GPT-3 发布，展示了其在多个自然语言处理任务上的卓越表现。同年，OpenAI 基于 GPT-3 技术发布了专用于对话的 ChatGPT，并通过微调提升了其在对话场景中的表现。2023年，GPT-4 进一步提高了对话能力、理解复杂问题的能力和生成更为准确的文本。ChatGPT 被广泛应用于教育、商业和娱乐等多个领域，推动了人机交互方式的变革。
二、机器学习
机器学习（Machine Learning，ML）则是人工智能的一个分支，致力于开发能够从数据中学习和改进其性能的算法和统计模型。简而言之，机器学习让计算机通过分析大量数据自行“学习”并做出预测或决策，
早期的机器学习
1943年：沃尔特·皮茨（Walter Pitts）和沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）在他们的论文《神经活动中的思想逻辑演算》（A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity）中引入了第一个神经网络的数学模型。这项工作奠定了理解神经网络如何模拟人类思维过程的基础。
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