探索无监督学习：从基础到实践应用
1. 机器学习简史
机器学习是人工智能的一个子领域，计算机可以从数据中学习，通常是为了提高在特定任务上的表现，而无需明确编程。“机器学习”这一术语早在1959年就由人工智能领域的传奇人物亚瑟·塞缪尔提出，但在21世纪初，机器学习在商业上的成功案例寥寥无几，该领域主要是大学学者们的小众研究领域。
在20世纪60年代，许多人工智能界人士对其未来过于乐观。当时的研究人员，如赫伯特·西蒙和马文·明斯基，声称人工智能将在几十年内达到人类水平的智能：
- 赫伯特·西蒙（1965年）：“机器将在二十年内能够完成人类所能做的任何工作。”
- 马文·明斯基（1970年）：“三到八年内，我们将拥有具有普通人一般智力的机器。”
由于这种乐观情绪，研究人员专注于所谓的强人工智能或通用人工智能（AGI）项目，试图构建能够解决问题、进行知识表示、学习和规划、自然语言处理、感知和运动控制的人工智能代理。这种乐观态度吸引了来自国防部等主要机构的大量资金，但这些研究人员所面临的问题过于雄心勃勃，最终注定失败。人工智能研究很少从学术界走向工业界，随后出现了一系列所谓的“人工智能寒冬”。在这些寒冬中（类比冷战时期的核冬天），对人工智能的兴趣和资金投入减少。偶尔出现的人工智能炒作周期也缺乏持久力。到20世纪90年代初，对人工智能的兴趣和资金投入降至谷底。
2. 人工智能复兴的原因
在过去的二十年里，人工智能强势回归，最初只是纯粹的学术研究领域，如今已成为吸引大学和企业中最聪明头脑的成熟领域。这一复兴背后有三个关键发展：
-算法突破：研究人员不再专注于过于雄心勃勃的强人工智
