反向传播（Backpropagation）作为深度学习领域的基石，是推动当今人工智能革命的关键算法之一。赋予了神经网络在图像识别、自然语言处理、游戏智能等多个领域取得突破性进展的能力。自20世纪80年代被提出以来，已成为训练人工神经网络的标准方法。通过巧妙地利用链式法则计算梯度，指导网络参数的优化，使得机器学习模型能够从数据中学习复杂的模式和函数。本篇文章将深入探讨反向传播的基本原理、关键步骤以及反向传播在现代人工智能中的应用和面临的挑战，揭示这一算法如何成为推动智能科技前进的强大引擎。