人工智能(AI)是计算机科学的一个分支。人工智能,又称为机器智能,指使机器展示出与人或其他高等动物相类似的智能行为。人工智能有很多不同的定义。例如,AI的先驱Kaplan将AI定义为“一个系统正确解释外部数据,从这些数据中学习,并利用学习的结果来灵活适应环境,以实现特定目标和任务的能力”。通俗的讲,人工智能指利用机器模仿人类的“认知”功能(例如“学习”、“创作”和“解决问题”等功能)。
人工智能所包含的实际理论和技术范畴是不断随时间变化的。因此,对什么技术属于AI技术是有很大争议的。由于计算机的能力在不断的增强,以前被认为属于AI的技术,可能会在工程实现之后被剔除出AI的范畴。著名的认知科学家Douglas Richard Hofstadter曾开玩笑说:“人工智能就是我们还没实现的技术。”比如,由于手写数字识别的准确率非常高,因此就逐渐不再被认为属于AI的研究范围了。目前,学术界比较关注的AI问题包括人类语音和文字的识别与理解,机器参与复杂的博弈(比如围棋),自动驾驶,创作艺术作品如小说和绘画等等。
Kaplan提出AI可以分为三类:分析型(analytical),人类行为启发型(human inspired)和人性化型(humanized)。分析型AI对应人类的认知行为,指理解世界和外部环境,并通过学习过去的经验来为未来的决策提供信息。人类启发型AI指除了认知行为之外,还能考虑人类的情感,并在决策时考虑情感因素。人性化型AI指能够模仿一切人类的智能,具有自我意识的AI。
AI中的常见的研究问题包括推理、知识表示、机器学习、自然语言处理、感知、移动及操纵物体等等。通用人工智能(general AI)是人工智能研究的长期目标。人工智能是一个交叉研究学科,里面涉及到各种不同的理论与方法,包括概率论与统计学、搜索与优化、神经网络、符号逻辑、信息论、心理学、语言学、认知科学、经济学、哲学等等。
AI研究的哲学基础是“人类智能可以精确的描述并用机器模拟”。这实际上涉及到“人的思想和心灵到底是什么”这样本质性的哲学问题。有大量的科幻小说和哲学著作在尝试探讨这个问题。另外,AI对于人类社会的影响也存在巨大的争议。很多人认为随着AI技术的不断发展,AI可能会失去控制,反过来威胁人类。另外,也有人担忧AI可能造成规模巨大的失业浪潮。
在历史上,由于过度的宣传和对AI过高的预期, AI曾几次经历所谓的“AI的冬天”,即大众对于AI的发展丧失信心。但由于新技术的不断出现,AI又几次从低谷中重新崛起。最近的一次是由于深度学习的提出特别是AlghaGo战胜人类围棋冠军,这又再次点燃了政府、产业界和公众对于AI的热情。在这一波浪潮中,AI技术开始大规模的得到工程实用,这是在前几次的AI浪潮中没有见过的。