在計算機出現之前人們就幻想著(zhù)一種機器可以實(shí)現人類(lèi)的思維，可以幫助人們解決問(wèn)題，甚至比人類(lèi)有更高的智力。隨著(zhù)上世紀40年代計算機的發(fā)明，這幾十年來(lái)計算速度飛速提高，從最初的科學(xué)數學(xué)計算演變到了現代的各種計算機應用領(lǐng)域，諸如多媒體應用，計算機輔助設計，數據庫，數據通信，自動(dòng)控制等等，人工智能是計算機科學(xué)的一個(gè)研究分支，是多年來(lái)計算機科學(xué)研究發(fā)展的結晶。

　　人工智能是一門(mén)基于計算機科學(xué)，生物學(xué)，心理學(xué)，神經(jīng)科學(xué)，數學(xué)和哲學(xué)等學(xué)科的科學(xué)和技術(shù)。人工智能的一個(gè)主要推動(dòng)力要開(kāi)發(fā)與人類(lèi)智能相關(guān)的計算機功能，例如推理，學(xué)習和解決問(wèn)題的能力。

　　人工智能之父 John McCarthy說(shuō)：人工智能就是制造智能的機器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人類(lèi)的思考方式使計算機能智能的思考問(wèn)題，人工智能通過(guò)研究人類(lèi)大腦的思考、學(xué)習和工作方式，然后將研究結果作為開(kāi)發(fā)智能軟件和系統的基礎。

　　沒(méi)有AI和有AI的計算機軟件比較

　　沒(méi)有AI編程

　　沒(méi)有AI的計算機程序解決具體問(wèn)題。

　　程序中的修改會(huì )導致其結構發(fā)生大的變化。修改麻煩，很可能導致修改錯誤。

　　用AI編程

　　具有AI的計算機程序解決一般性問(wèn)題。

　　AI程序各個(gè)參數部分高度獨立，修改不會(huì )導致結構變化，程序修改快速簡(jiǎn)便。

　　AI的應用領(lǐng)域

　　人工智能在以下各個(gè)領(lǐng)域占據主導地位

　　游戲 ：人工智能在國際象棋，撲克，圍棋等游戲中起著(zhù)至關(guān)重要的作用，機器可以根據啟發(fā)式知識來(lái)思考大量可能的位置并計算出最優(yōu)的下棋落子。

　　自然語(yǔ)言處理 ： 可以與理解人類(lèi)自然語(yǔ)言的計算機進(jìn)行交互。比如常見(jiàn)機器翻譯系統、人機對話(huà)系統。

　　專(zhuān)家系統 ： 有一些應用程序集成了機器，軟件和特殊信息，以傳授推理和建議。它們?yōu)橛脩?hù)提供解釋和建議。比如分析股票行情，進(jìn)行量化交易。

　　視覺(jué)系統 ： 它系統理解，解釋計算機上的視覺(jué)輸入。例如，間諜飛機拍攝照片，用于計算空間信息或區域地圖。醫生使用臨床專(zhuān)家系統來(lái)診斷患者。警方使用的計算機軟件可以識別數據庫里面存儲的肖像，從而識別犯罪者的臉部。還有我們最常用的車(chē)牌識別等。

　　語(yǔ)音識別 ：智能系統能夠與人類(lèi)對話(huà)，通過(guò)句子及其含義來(lái)聽(tīng)取和理解人的語(yǔ)言。它可以處理不同的重音，俚語(yǔ)，背景噪音，不同人的的聲調變化等。

　　手寫(xiě)識別 ： 手寫(xiě)識別軟件通過(guò)筆在屏幕上寫(xiě)的文本可以識別字母的形狀并將其轉換為可編輯的文本。

　　智能機器人 ： 機器人能夠執行人類(lèi)給出的任務(wù)。它們具有傳感器，檢測到來(lái)自現實(shí)世界的光，熱，溫度，運動(dòng)，聲音，碰撞和壓力等數據。他擁有高效的處理器，多個(gè)傳感器和巨大的內存，以展示它的智能，并且能夠從錯誤中吸取教訓來(lái)適應新的環(huán)境。

　　人工智能歷史

　　1940-1950：

　　一幫來(lái)自數學(xué)，心理學(xué)，工程學(xué)，經(jīng)濟學(xué)和政治學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)家在一起討論人工智能的可能性，當時(shí)已經(jīng)研究出了人腦的工作原理是神經(jīng)元電脈沖工作。

　　1950-1956：

　　倫·圖靈（Alan Turing）發(fā)表了一篇具有里程碑意義的論文，其中他預見(jiàn)了創(chuàng )造思考機器的可能性。

　　重要事件： 曼徹斯特大學(xué)的Christopher Strachey使用Ferranti Mark 1 機器寫(xiě)了一個(gè)跳棋程序， Dietrich Prinz寫(xiě)了一個(gè)國際象棋程序。

　　1956：

　　達特茅斯會(huì )議，人工智能誕生。約翰麥卡錫創(chuàng )造了人工智能一詞并且演示了卡內基梅隆大學(xué)首個(gè)人工智能程序。

　　1956-1974：

　　推理研究，主要使用推理算法，應用在棋類(lèi)等游戲中。自然語(yǔ)言研究，目的是讓計算機能夠理解人的語(yǔ)言。日本，早稻田大學(xué)于1967年啟動(dòng)了WABOT項目，并于1972年完成了世界上第一個(gè)全尺寸智能人形機器人 WABOT-1 。

　　1974-1980：

　　由于當時(shí)的計算機技術(shù)限制，很多研究遲遲不能得到預期的成就，這時(shí)候AI處于研究低潮。

　　1980-1987：

　　在20世紀80年代，世界各地的企業(yè)采用了一種稱(chēng)為“ 專(zhuān)家系統 ” 的人工智能程序，知識表達系統成為主流人工智能研究的焦點(diǎn)。在同一年，日本政府通過(guò)其第五代計算機項目積極資助人工智能。1982年，物理學(xué)家John Hopfield發(fā)明了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以以全新的方式學(xué)習和處理信息。

　　1987-1993：

　　第二次AI研究低潮。

　　1993-2011 ：

　　出現了智能代理，它是感知周?chē)h(huán)境，并采取最大限度提高成功的機會(huì )的系統。這個(gè)時(shí)期自然語(yǔ)言理解和翻譯，數據挖掘，Web爬蟲(chóng)出現了較大的發(fā)展。

　　里程碑的事件：1997年深藍擊敗了當時(shí)的世界象棋冠軍Garry Kasparov。2005年，斯坦福大學(xué)的機器人在一條沒(méi)有走過(guò)的沙漠小路上自動(dòng)駕駛131英里。

　　2011年至今：

　　在深度學(xué)習，大數據和強人工智能的發(fā)展迅速。