人工智能是什么？
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。
1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”
因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
像素数据
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人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
人工智能可以分为两大类：
弱人工智能（Narrow AI）：也称为特定人工智能或应用人工智能，是专门针对某一特定任务或领域设计的智能系统。这些系统通常只能完成特定任务，而不能泛化到其他任务或领域。例如，语音识别、图像识别、推荐系统等。
强人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）：指具有广泛认知能力和泛化能力的人工智能系统，能够像人类一样在各种不同任务和领域中表现出智能。强人工智能目前尚未实现，仍然是研究和探索的目标。
人工智能的发展和应用涉及许多技术和方法，如机器学习（Machine Learning，尤其是深度学习，Deep Learning）、知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）、自然语言处理（Natural Language Processing）、计算机视觉（Computer Vision）、智能机器人（Intelligent Robotics）等。
人工智能已经在各个领域取得了显著的成果和广泛的应用，如医疗、金融、教育、交通、工业生产等。然而，人工智能的发展仍面临诸多挑战，包括技术突破、伦理道德、法律法规、数据隐私和安全等问题。
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种利用计算机技术实现的智能化系统，它可以模拟和扩展人类的智能能力，包括感知、认知、学习、推理、判断、规划、决策等方面。
人工智能的发展历程可以分为以下几个阶段：
符号推理阶段：早期人工智能主要基于符号推理技术，通过编写程序和规则来模拟人类的推理过程，例如专家系统、知识库系统等。
机器学习阶段：随着数据量的增大和计算能力的提升，人工智能逐渐转向基于数据和模型的机器学习技术，例如神经网络、决策树、支持向量机等。
深度学习阶段：近年来，深度学习成为人工智能领域的主流技术，它基于多层神经网络模型，通过大量数据训练，实现对复杂数据的自动分类、识别、生成等能力。
人工智能已经被广泛应用于各个领域，例如自然语言处理、图像识别、语音识别、智能机器人、智能推荐、自动驾驶、智慧医疗等。未来，人工智能将继续发挥重要的作用，推动人类社会的智能化和数字化进程。
从实际应用层面来理解的话，人工智能是研究如何用计算机软件和硬件去实现Agent的感知、决策与智能行为的一种技术。
技术研究
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
