人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。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、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

關于什么是“智能”就有很多問題。這涉及到其它諸如意識(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識的思維)等等問題。

人了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。

但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。

因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。

人工智能目前在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經(jīng)濟政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應用。

人工智能的研究是高度技術性和專業(yè)的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。

人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

1)知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡表示法和框架表示法等。

2)常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。

3)問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。

4)搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關系。可分為無信息導引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導引的啟發(fā)式搜索。

5)機器學習是人工智能的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。

6)知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。

推理機在問題求解時，規(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設數(shù)據(jù)庫或采用黑板機制。

人工智能的研究可以分為幾個技術問題，其分支領域主要集中在解決具體問題，其中之一是如何使用各種不同的工具完成特定的應用程序。

AI的核心問題包括推理、知識、規(guī)劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力等。強人工智能目前仍然是該領域的長遠目標。目前比較流行的方法包括統(tǒng)計方法，計算智能和傳統(tǒng)意義的AI。

目前有大量的工具應用了人工智能，其中包括搜索和數(shù)學優(yōu)化、邏輯推演。而基于仿生學、認知心理學，以及基于概率論和經(jīng)濟學的算法等等也在逐步探索當中。