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人们对计算机分析和学习技术进行了研究，并把它们用于了人工智能领域。人工智能代表了人们的雄心壮志：创造能够思考、学习、解决问题的机器。在应用方面，和人类的心智别无二致。
显而易见，人工智能并不是什么新鲜事物。我们每一个人在日常生活中都会用到。我们发送电子邮件、使用信用卡、旅游或是上网时，人工智能系统是我们得以从事这些活动的基础。智能的算法不停地检测信用卡诈骗，关注航班的起降，时刻关注库存。在有的自动化工厂中，人工智能甚至能为人们生产货物。
遗传算法
这些人工智能算法基于机器学习、深度学习、人工神经网络和自然语言处理。人工智能的另一个组成部分就是用于制造他们的算法。遗传算法就是很好的一个例子。遗传算法是一种被用于人工智能以及计算领域的启发式搜索方式，理论基础是达尔文的进化论。基于自然选择和进化生物等理论（如选择、转化、遗传、重组），遗传算法可以被用于优化问题的解决方式。
遗传算法基于这样一种观念：染色体是一连串的基因。R.A.Fisher采用了这种观点，建立了一系列数学公式，测算了某一条基因在某一种群中传播的速率。
过去，传统的算法在解决优化问题时（不管有无约束条件），会为每一个循环生成一个单独的数据点，数据点所构成的序列就会成为一种解决方案。恰恰相反的是，遗传算法使用的方法与自然选择理论较为相似。这种算法通过重复修改某一种解决方案的每一个步骤，从现有的所有点中随机选取，并把他们作为“父点”，并基于其产生“子点”。经过了几代之后，人们就能得到一个优化了的“种群”——即解决方案。
如图所示，AI的发展经历了四个主要的阶段：最初，AI只能被动的作出回应；此后，AI能够拥有有限的记忆。再然后，AI可以拥有自己的心智；到现在，AI甚至能够有自我意识。
尽管过程是随机的，但遗传算法的结果绝不是随机的。恰恰相反，这种算法利用了过去的信息，指导人们的研究，提高算法的性能。遗传算法有效地模拟了人类社会中“适者生存”的原理，通过若干代的“繁殖”，解决我们的问题。每个人都代表研究中的一个点，也就是一种可能的解决方案。种群中的个体会经历进化的过程。
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