人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，致力于开发能够模拟人类智能行为的系统。这些系统能够学习、推理、感知环境、理解语言并解决问题。
- 弱人工智能（Narrow AI）：专注于执行特定任务的AI系统，如语音识别、图像分类等。目前所有商用AI系统都属于这一类。
- 强人工智能（General AI）：具备与人类相当的通用智能，能够理解、学习并执行任何人类可以完成的智力任务。这仍然是理论上的目标，尚未实现。
- 超级人工智能（Superintelligence）：智能水平超越人类的AI系统，这是一个更为遥远的概念。
早期AI研究主要基于符号处理和逻辑推理，试图通过规则和符号操作来模拟人类思维。代表性成果包括早期的专家系统和逻辑推理系统。
随着神经网络理论的发展，AI研究转向了模拟人脑神经元网络的方法。这一阶段经历了起伏，直到2010年代深度学习的突破才真正展现出强大潜力。
机器学习方法，特别是基于统计学的方法开始主导AI研究，包括支持向量机、随机森林等算法的广泛应用。
深度神经网络在计算能力提升和大数据可用性的支持下取得了突破性进展，在计算机视觉、自然语言处理等领域实现了前所未有的性能。
以Transformer架构为基础的大语言模型展现出惊人的语言理解和生成能力，推动AI应用进入新阶段。
- 数据驱动：现代AI系统高度依赖大规模数据进行训练
- 计算密集：需要强大的计算资源支持模型训练和推理
- 黑盒特性：许多深度学习模型内部决策过程难以解释
- 领域特化：尽管有通用化趋势，但大多数AI系统仍针对特定任务优化
- 持续进化：技术发展速度快，新方法不断涌现
尽管现代AI系统表现出令人印象深刻的能力，但与人类智能相比仍有本质区别：
| 特性 |
人类智能 |
人工智能（当前） |
| 通用性 |
可以适应各种任务和环境 |
主要针对特定任务优化 |
| 创造力 |
具有真正的创造力和想象力 |
主要基于已有数据进行组合和生成 |
| 意识 |
具有自我意识和主观体验 |
不具备真正的意识 |
| 学习效率 |
可以从少量样本快速学习 |
通常需要大量数据才能学习 |
| 常识推理 |
具备丰富的常识和背景知识 |
常识推理能力有限，容易出现明显错误 |
| 适应性 |
能够适应新环境和任务 |
适应新任务通常需要重新训练 |
人工智能技术仍在快速发展中，未来可能的发展方向包括：
- 更高效的学习算法，减少对大规模数据和计算资源的依赖
- 多模态AI系统的进一步发展，整合视觉、语言、声音等多种信息
- 可解释AI的进步，使AI系统的决策过程更加透明
- AI与其他技术（如量子计算、脑机接口）的融合
- 更加注重AI伦理和安全的研究与实践
然而，真正的通用人工智能（AGI）仍面临诸多理论和技术挑战，短期内难以实现。当前和可预见的未来，AI技术将主要作为增强人类能力的工具，而非完全替代人类智能。