人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。它是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。从1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”这一概念以来，经过几十年的发展，如今的人工智能已经深入到我们生活的方方面面。

一、人工智能的定义

人工智能的核心目标是使计算机能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。这包括但不限于：学习（Learning）、推理（Reasoning）、规划（Planning）、感知（Perception）、自然语言处理（Natural Language Processing）、知识表示（Knowledge Representation）等能力。

• 学习：通过数据挖掘、机器学习算法等方式让计算机自动获取知识并不断改进自身性能。例如，在图像识别领域中，深度神经网络可以通过大量标注过的图片进行训练，从而学会区分不同的物体。
• 推理：根据已有的事实和规则推导出新的结论。比如专家系统可以根据医学领域的专业知识对病症进行诊断；在博弈论中，AI可以利用逻辑推理来制定最优策略。
• 规划：为实现特定目标而设计一系列行动步骤。如机器人导航时需要规划路径以避开障碍物到达目的地。
• 感知：借助传感器等设备获取外界信息，并对其进行解释。自动驾驶汽车就是依靠摄像头、激光雷达等多种传感器来感知周围环境的变化。
• 自然语言处理：让计算机理解人类的语言。聊天机器人、语音助手等都是基于NLP技术构建起来的应用程序。
• 知识表示：用计算机可以理解的形式来表达人类的知识。本体（Ontology）就是一种常用的知识表示方法，它可以明确地定义概念之间的关系。

二、人工智能的起源

（一）早期探索

在古代，人们就开始幻想创造出具有智慧的机器。古希腊神话中的赫淮斯托斯用黄金打造了会行走说话的侍女；中国古代也有偃师造人偶的故事。这些传说反映了人类对于创造智能实体的渴望。

到了近代，随着数学、逻辑学、哲学等领域的发展，为人工智能奠定了坚实的理论基础。17世纪，莱布尼茨提出了通用字符（Characteristica Universalis）的思想，试图建立一种普遍适用的语言或符号体系，以便于表达所有可能的概念和命题，这与现代逻辑推理有着相似之处。

19世纪末20世纪初，图灵机模型的提出是人工智能发展史上的一个重要里程碑。英国数学家阿兰·图灵在1936年发表论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》，文中描述了一种抽象计算装置——图灵机，它能够模拟任何机械计算过程。图灵机不仅为计算机科学提供了理论框架，也为后来人工智能的研究提供了重要的思路启发。它表明只要一个问题可以用明确的算法解决，那么理论上就可以用图灵机来实现，这也意味着某些形式的人类智能活动可以被机器所复制。

（二）诞生与发展

1950年，图灵又发表了《计算机器与智能》一文，提出了著名的“图灵测试”。他设想如果一台机器能够与人类对话（通过电传设备），并且在对话过程中，足够多的提问者无法分辨出对方是人还是机器，那么这台机器就可以被认为具有智能。这个概念激发了众多科学家对于如何构建智能机器的兴趣。

1956年的达特茅斯会议被视为人工智能作为一门独立学科诞生的标志。当时，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）等一批年轻的学者聚集在一起，讨论如何让机器模仿人类的智能。在这次会议上，“人工智能”这一术语正式确立下来，参会者们对AI的未来充满了乐观的展望，他们相信在未来二十年内就能制造出拥有完整人类智能水平的机器。

然而，在接下来的几十年里，人工智能的发展并非一帆风顺。由于当时计算机硬件性能有限、算法不够成熟等原因，许多早期的期望未能实现，导致出现了所谓的“AI寒冬”。直到近年来，随着大数据时代的到来、计算能力的显著提升以及深度学习算法的突破，人工智能迎来了新一轮的爆发式增长，逐渐渗透到各个行业之中，成为当今科技领域最热门的话题之一。