一．什么是人工智能AI？
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”即由人设计，为人创造、制造。
关于什么是“智能”，较有争议性。这涉及到其它诸如意识、自我、心灵，包括无意识的精神等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能必要元素的了解也很有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
二．研究人工智能有什么价值？
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，研究人工智能，能使计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此可以把原先“需要人类智能才能完成的复杂任务”，转移到人造机器智能上。人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
三．一个人工智能系统应该具有某些特定能力？
1. 演绎、推理和解决问题
人类解决问题的模式通常是用最快捷、直观的判断，而不是有意识的、一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法获取进展：实体化Agent研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。
2. 知识表示法
知识表示是人工智能领域的核心研究问题之一，它的目标是让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。有许多需要解决的问题需要大量的对世界的知识,这些知识包括事先存储的先验知识和通过智能推理得到的知识。事先存储的先验知识指：人类通过某种方式告诉给机器的知识。通过智能推理得到的知识指：结合先验知识和某种特定的推理规则（逻辑推理）得到的知识。
3. 规划
智能Agent必须能够制定目标和实现这些目标。他们需要一种方法来创建一个可预测的世界模型（将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行为将如何改变这个世界），这样就可以选择功效最大的行为。智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。在多Agent中，多个Agent规划以合作和竞争的方式去完成一定的目标，使用演化算法和群体智能可以达成一个整体的突现行为目标。
4. 学习
机器学习的主要目的是为了让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。这一方法可以帮助解决更多问题、减少错误，提高解决问题的效率。
机器学习的方法各种各样，主要分为监督学习和非监督学习两大类。监督学习指事先给定机器一些训练样本并且告诉样本的类别，然后根据这些样本的类别进行训练，提取出这些样本的共同属性或者训练一个分类器，等新来一个样本，则通过训练得到的共同属性或者分类器进行判断该样本的类别。监督学习根据输出结果的离散性和连续性，分为分类和回归两类。非监督学习是不给定训练样本，直接给定一些样本和一些规则，让机器自动根据一些规则进行分类。无论哪种学习方法都会进行误差分析，从而知道所提的方法在理论上是否误差有上限。
5. 自然语言处理
自然语言处理探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。
6. 运动和控制
7. 知觉
机器感知是指能够使用传感器所输入的资料（如照相机、麦克风、声纳以及其他的特殊传感器）然后推断世界的状态。电脑视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别、人脸识别和物体识别。
8. 社交
情感和社交技能对于一个智能agent是很重要的。首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动（这涉及要素 博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测）。此外，为了良好的人机交互，智能代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交道。至少，它本身应该有正常的情绪。
9. 创造力
一个人工智能的子领域，代表了理论（从哲学和心理学的角度）和实际（通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力）所定义的创造力。相关领域的研究包括了人工直觉和人工想像。
四．用什么方法来来研究人工智能领域？
1. 控制论与大脑模拟
2. 符号处理
当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学，斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。约翰·豪格兰德（John Haugeland）称这些方法为GOFAI（出色的老式人工智能）。60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。60－70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。
3. 子符号方法
1980年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知、机器人、机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题
4. 统计学方法
5. 集成方法
五．目前人工智能的一些应用
1. 感知能力（Perception)
指的是人类通过感官所收到环境的刺激，察觉消息的能力，简单的说就是人类五官的看、听、说、读、写等能力，学习人类的感知能力是AI目前主要的焦点之一，包括：
l “看”：电脑视觉（Computer Vision）、图像识别（Image Recognition）、人脸识别（Face Recognition）、对象侦测（Object Detection）。
l “听”：语音识别（Sound Recognition）。
l “读”：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、语音转换文本
l “写”：机器翻译（Machine Translation）。
l “说”：语音生成（Sound Generation）、文本转换语音（Text-to-Speech）。
2. 认知能力（Cognition）
指的是人类通过学习、判断、分析等等心理活动来了解消息、获取知识的过程与能力，对人类认知的模仿与学习也是目前AI第二个焦点领域，主要包括：
3. 分析识别能力：例如医学图像分析、产品推荐、垃圾邮件识别、法律案件分析、犯罪侦测、信用风险分析、消费行为分析等。
4. 预测能力：例如AI运行的预防性维修（Predictive Maintenance）、智能天然灾害预测与防治
5. 判断能力：例如AI下围棋、自动驾驶车、健保诈欺判断、癌症判断等。
6. 学习能力：例如机器学习、深度学习、增强式学习等等各种学习方法。
7. 创造力（Creativity）
指的是人类产生新思想，新发现，新方法，新理论，新设计，创造新事物的能力，它是结合知识、智力、能力、个性及潜意识等各种因素优化而成，这个领域目前人类仍遥遥领先AI，但AI也试着急起直追，主要领域包括：AI作曲、AI作诗、AI小说、AI绘画、AI设计等。
8. 智能（Wisdom）
指的是人类深刻了解人、事、物的真相，能探求真实真理、明辨是非，指导人类可以过着有意义生活的一种能力，这个领域牵涉人类自我意识、自我认知与价值观，是目前AI尚未触及的一部分，也是人类最难以模仿的一个领域。 [60]
9. 实际应用
机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、无人载具等。
