人工智能（Artificial Intelligence）：它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。1956年由約翰.麥卡錫首次提出，當(dāng)時的定義為“制造智能機器的科學(xué)與工程”。人工智能目的就是讓機器能夠像人一樣思考，讓機器擁有智能。

時至今日，人工智能的內(nèi)涵已經(jīng)大大擴展，是一門交叉學(xué)科，它主要包括以下研究和應(yīng)用方向：機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)、知識工程、機器學(xué)習(xí)等。

人工智能的歷史階段主要分為三個：第一階段：邏輯推理（50-60）第二階段：知識工程（70-80）第三階段：機器學(xué)習(xí)（90-）。

目前人工智能的層次也被劃分為三個階段：弱人工智能、強人工智能、超人工智能。

弱人工智能 Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能。

強人工智能 Artificial General Intelligence (AGI): 人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。

超人工智能 Artificial Super intelligence (ASI): 牛津哲學(xué)家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識和社交技能。

當(dāng)前人工智能還非常初級，處于弱人工智能階段。目前適合“已知環(huán)境、目標(biāo)明確、行動可預(yù)測”的場景。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別、翻譯等領(lǐng)域，人工智能基本具備人的識別能力，甚至超越了人類，基于這些能力應(yīng)用到了很多場景，如醫(yī)療、公共安全等。但在推理、認知等方面仍十分欠缺。人工智能不是要等到超越人的智慧才進入使用，而是只要在某個方面比人做得好就可以進入使用。

人工智能的未來發(fā)展我們通過美國DARPA的2018年10月的第三代人工智能基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃就可以一窺端倪。該規(guī)劃旨在通過機器學(xué)習(xí)和推理、自然語言理解、建模仿真、人機融合等方面的研究ai，突破人工智能基礎(chǔ)理論及核心技術(shù)。相關(guān)項目包括：“機器常識”，“終身學(xué)習(xí)機”，“可解釋的人工智能”，“可靠自主性”，“不同來源主動詮釋”，“自動知識提取”，“確保AI抗欺騙可靠性”，“自動知識提取”，“加速人工智能”，“基礎(chǔ)人工智能科學(xué)”，“機器通用感知”，“利用更少數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)”，“以知識為導(dǎo)向的人工智能推理模式”，“高級建模仿真工具”，“復(fù)雜混合系統(tǒng)”，“人機交流”ai，“人機共生”等。