1.1 什么是人工智能
作为计算机科学的一个分支，人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学（见图1-2），是一门自然科学、社会科学和技术科学交叉的边缘学科，它涉及的学科内容包括哲学和认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学、社会结构学与科学发展观等。
图1-2 人工智能是一门新的技术科学
人工智能的研究范畴包括自然语言学习与处理、知识表现、智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度、感知、模式识别、逻辑程序设计、软计算、不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统、遗传算法、人类思维方式等。一般认为，人工智能最关键的难题还是机器自主创造性思维能力的塑造与提升。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但是能像人那样思考，甚至也可能超过人的智能。人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。自从诞生以来，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以预期，人工智能所带来的科技产品将会是人类智慧的“容器”，因此，人工智能是一门极富挑战性的学科。
1.1.1 人工智能定义
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，我们也会进一步考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步等。
至于什么是“智能”，问题就复杂多了，它涉及诸如意识、自我、思维（包括无意识的思维）等问题。事实上，人唯一了解的是人类本身的智能，但人们对自身智能的理解，对构成人的智能的必要元素也了解有限，很难准确定义出什么是“人工”制造的“智能”。因此，人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究（见图1-3），其他关于动物或人造系统的智能也普遍被认为是与人工智能相关的研究课题。
尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软/硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
图1-3 研究人的智能
20世纪70年代以来，人工智能被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一，这是因为近三十年来人工智能获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。
人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，它是思维科学技术应用层次的一个分支。从思维观点看，人工智能不局限于逻辑思维，也要考虑形象思维、灵感思维，才能促进人工智能的突破性发展。
1.1.2 强人工智能与弱人工智能
对于人的思维模拟可以从两个方向进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，从其人脑的功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。
人工智能研究领域的一个较早流行的定义，是由约翰·麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上提出的，即：人工智能就是要让机器的行为看起来像是人类所表现出的智能行为一样。另一个定义是指：人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”“像人一样行动”“理性地思考”“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
强人工智能（Bottom-Up AI），又称多元智能。研究人员希望人工智能最终能成为多元智能并且超越大部分人类的能力。有些人认为要达成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。上述问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点（推理），知道什么是被人谈论（知识），忠实地再现作者的意图（情感计算）。因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性。
强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
（1）类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
（2）非类人的人工智能，即机器产生了与人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
弱人工智能（Top-Down AI）观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。如今主流的研究活动都集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就，而强人工智能的研究则处于停滞不前的状态。