人工智能是一门科学，它能够使机器做那些由人需要通过智能来做的事情 ;                          ———Marvin Minsky。
人工智能是关于知识的科学（知识的表示、知识的获取和知识的运用）;                        ————Nilsson。
 

人工智能是一种创建和应用智能机器或智能软件的技术，让它们能模拟、增强并扩展人类的智能。

人工智能的研究领域涵盖了机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等，目标是让计算机具有像人类一样的思考和决策能力。

如果要得出什么是“智能”这个问题，我们将会涉及到诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。20世纪70年代以来，人工智能被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

人工智能是一种模拟人类智能的技术，它可以让机器像人一样思考、学习和解决问题。这听起来可能有些不可思议，但事实上，人工智能已经在许多领域取得了显著的成果。比如，在医疗领域，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病；在金融领域，人工智能可以预测市场走势，辅助投资决策；在交通领域，人工智能可以优化交通流量，减少拥堵和交通事故。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它多用于研究、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。人工智能是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，通常是通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。

人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

人工智能是指机器通过学习和从数据中自我完善，在特定任务上表现出智能，并以此为基础开发的技术和系统。

人工智能，英文为(artifical intelligence)缩写为AI。 是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量， 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的技术科学。它结合了计算机科学、心理学 、哲学等多学科的知识和技术，致力于探索智能的本质，生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等等。

人工智能一词，首次在1956年达特茅斯会议上，由约翰麦卡锡等人正式提出。1980年，此时的AI历史会强调定理证明、逻辑编程、专家系统和启发式搜索等主题。2000年初期的AI历史会更加强调支持向量机和内核方法等主题。贝叶斯推理和其他概率论和统计概念、决策树、集成方法、群体智能和进化计算，此类技术推动了许多成功的AI应用。

人工智能是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、语言学等多种学科相互渗透并发展起来的一门学科1。虽然人工智能的发展已经走过了半个世纪的历程，但对人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的本质是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学。

20 世纪 50 年代，一些科学家开始正式提出和研究人工智能的概念和方法。随着技术的不断进步，人工智能逐渐从理论走向实践，并在各个领域得到广泛应用。
 
如今，人工智能已经成为一门重要的学科和技术领域，不断推动着科技的发展和社会的进步。

       符号主义：又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统，即符号操作系统，假设和有限合理性原理。优点是可验证性与可解释性，

缺点是不适用有噪输入信号，也不适用于无法精确建模的场合。代表人物：纽威尔、西蒙、尼尔森。

       连接主义：又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。优点是针对特定数据集边界内一切组合尽可能快且准确的处理能力，缺点是需要提供适当的机制来实现清晰的规则编码与规则执行。1943年，麦克洛奇和皮兹提出形式化神经元模型、M-P模型，成为代表。1982年，美国物理学家霍普费尔特提出离散的神经网络模型。1984年，霍普费尔特提出连续的神经网络，使神经网络可用电子线路来仿真，开拓了神经网络用于计算机的新途径。

       行为主义：又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。优点是可以模仿动物以及人对外界信号的接受和回应，

缺点是不在乎到底有没有思考。代表成果：布鲁克斯教授研制的6足机器虫。

趋势一：人工智能与云计算的深度融合;
趋势二：人工智能与物联网的广泛结合;
趋势三：人工智能与区块链的有机结合;
趋势四：人工智能与生物科技的创新结合;
趋势五：人工智能与社会科学的密切结合;
趋势六：人工智能与艺术文化的多元结合统一未来：多模态模型加速文本、图像和视频融合。

趋势七：人工智能与人类的有效结合;

逾越虚拟边界：具身智能成为AI发展新形态。

大模型智慧火花：走向通用人工智能的途径愈发明晰。

数据的力量：高质量数据提升模型性能，向量数据库赋能数据管理。

数据中心的AI变革是：智算中心成为关键基础设施。

大模型C端角色：个人智能助理与新一代的流量入口。

大模型B端应用：专业数据与成本驱动行业模型百花齐放。

大模型轻量化：降低应用成本、带动端侧算力发展。

大模型的深远影响：改写劳动力市场的未来、重塑科研范式。

AI治理与技术的平衡：AI可解释性亟待增强，监管紧迫性日益凸显。

1、人工智能的基本概念：思维理论、知识阈值理论、进化理论
2、智能的特征:具有感知能力、具有记忆与思维能力、具有学习能力、具有行
为能力(表达能力) 
3、人工智能的发展简史
人工智能的发展简史可以追溯至多个重要的里程碑事件。以下是其关键阶段的简要概述：

1. **神经网络与初步设想**：

   - 1943年，逻辑学家Walter Pitts和神经生理学家Warren McCulloch联合提出了第一个人工神经元模型，这标志着神经网络的诞生。

   - 1950年，“计算机之父”Alan Turing提出了一个设想：如果机器能够与人类进行对话而不被识别出其机器身份，那么这台机器就具备智能。

2. **早期研究与实践**：

   - 1951年，Marvin Minsky与他的同学共同建造了世界上第一台神经网络计算机，这被视为人工智能领域的一个起点。

   - 1955年，人工智能一词首次被提出，并在随后的达特茅斯会议上正式确立为研究学科。

3. **实验室与里程碑**：

   - 1956年，John McCarthy提出了“人工智能”一词，并与Minsky共同创建了MIT AI LAB实验室。

   - 同年，达特茅斯会议标志着人工智能作为研究学科的正式确立，吸引了来自不同领域的科学家参与。

4. **发展阶段**：

   - **规则制导阶段（1940年代-1960年代）**：AI主要基于专家系统和符号逻辑推理，通过人工编写规则和知识库来实现推理和决策。

   - **统计学习阶段（1960年代-1980年代）**：AI开始采用概率统计和机器学习方法，通过大量数据的学习和优化来改进算法性能。

   - **知识表示阶段（1980年代-1990年代）**：AI开始将知识表示为语义网络、框架和本体，使得机器能够更好地理解和处理自然语言。

   - **深度学习阶段（2000年代-至今）**：AI采用神经网络和深度学习算法，实现了图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的突破。

5. **应用与突破**：

   - 人工智能在图像识别领域取得了显著进展，能够应用于车牌检测、疾病诊断以及刷脸支付等多种场景。

   - 在疫情防控中，AI图像识别技术结合远距离测温方式，实现了非接触式人脸识别和体温检测，为城市、社区的安全性提供了有力支持。随着技术的不断进步，人工智能在各个领域的应用日益广泛，其影响力和重要性也在不断提升。当然，这只是人工智能发展简史的简要概述，实际上其发展过程涉及更多的研究、实验和技术突破。如需更深入的了解，建议查阅相关学术文献或咨询人工智能领域的专家。
4、人工智能的主要学派
人工智能的主要学派:符号主义、连接主义、行为主义
5、人工智能的主要研究领域和典型应用
人工智能的主要研究领域:搜索、组合优化问题、智能计算、模式识、数据挖
掘与知识发现、人工神经网络与神经计算、计算机视觉、自然语言处理、分布式
人工智能与多智能体、专家系统、博弈与游戏AI、智能信息检索、机器人、脑机
接口、智能加others