人工智能是计算机科学的分支领域，它致力于创造一种可以自主学习的智能机器。最近几年来，深度学习已经成为人工智能领域中最热门的技术之一。深度学习逐渐被认为是实现人工智能的最好方法之一，因为它可以自动从数据中学习高层次的抽象特征。这些抽象特征可以被用于解决各种任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

预训练也是深度学习中的一种重要技术，它旨在通过预先训练模型来提高模型的泛化能力。预训练的方式有很多种，其中一种叫做语言模型预训练。语言模型可以理解为对语言的表达方式的建模，是自然语言处理领域中一个重要的问题。语言模型预训练的目标是学习一种通用的语言表示，可以被用于各种自然语言处理任务。

BERT是目前最流行的语言模型预训练方法之一。BERT使用了一个叫做“掩码语言模型”的任务来进行预训练。在掩码语言模型中，模型会在输入的文本中随机选择一些词，然后将这些词替换成一个特殊的标记“[MASK]”，任务是预测这些掩码位置上原来的词是什么。BERT的主要贡献之一是引入了“下一句预测”任务，这个任务的目标是预测两个句子是否是连续的。这个任务可以帮助模型学习到更好的句子级别的表示方法。

BERT预训练后的模型可以很容易地进行微调，使其适应各种下游任务，例如情感分类、文本匹配、命名实体识别等。BERT的出现使得在自然语言处理领域中许多任务的表现都得到了显著提升。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
人工智能的目标是创造出可以自主学习的智能机器，深度学习是实现人工智能的一种最好的方法，因为它可以自动从数据中学习高层次的抽象特征。预训练是深度学习中的一种重要技术，其中语言模型预训练是自然语言处理领域中的一个重要问题，BERT是目前最流行的语言模型预训练方法之一。BERT预训练后的模型可以很容易地进行微调，用于适应各种下游任务，提升自然语言处理任务的表现。