基和皮尔是人工智能领域中的两个重要概念，他们分别代表“基于知识的 AI”和“基于统计学的 AI”。
基于知识的 AI，又被称为“符号主义 AI”，是指由一组知识和一组基本操作构成的 AI，这些操作可以操作知识并产生新的知识。基于知识的 AI 能够根据已有的知识生成新的推论，并利用这些推论去探索未知领域。不过它需要大量的人工输入，所以实现难度比较大。基于统计学的 AI 又被称为“连接主义 AI”，是从大量数据中学习知识的 AI。基于统计学的 AI 能够从数据中发现规律，从而作出正确的判断。这种 AI 不会受到数据外的信息影响，是比较接近人类认知的方式。但是它也有限制，特别是需要大量的数据来支持学习。
近日，基和皮尔因为在 AlphaGo 获胜后引起了人们的关注。AlphaGo 是谷歌 DeepMind 公司开发的计算机围棋程序，在 2016 年的人机对战中击败了当时的世界围棋冠军李世石。AlphaGo 背后的技术是基于统计学的 AI，这是也是这种 AI 取得突破的一个例子。由于每种 AI 技术都有自身的局限性，所以在实际应用中，我们需要综合使用各种方法，从而取长补短，发挥出更好的效果。
