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”这一概念开始，经过几十年的发展，AI已经渗透到我们生活的方方面面。

一、技术基础

（一）算法

算法是人工智能的核心。在早期，专家系统采用基于规则的算法，通过大量预定义的规则来解决特定领域的问题。例如，在医疗诊断专家系统中，根据症状设定一系列的判断规则，从而推断出可能的疾病类型。随着深度学习的兴起，神经网络算法成为主流。神经网络模仿人脑神经元之间的连接方式，具有多层结构，每层包含多个神经元节点。输入数据后，经过各层节点的计算与传递，最终输出结果。像卷积神经网络（CNN）擅长处理图像识别任务，循环神经网络（RNN）及其改进型长短期记忆网络（LSTM）则更适用于自然语言处理中的序列数据建模。

（二）数据

数据是人工智能的燃料。机器学习模型需要大量的数据进行训练。这些数据可以来自各种渠道，如传感器采集的数据、互联网上的文本、图像、视频等。以图像识别为例，构建一个能够准确识别不同物体的模型，需要收集海量带有标注的图像数据集，如ImageNet数据集包含数百万张标记好的图片。通过对这些数据的学习，模型可以提取出不同物体的特征模式，从而实现对新图像的分类或检测。

（三）算力

强大的计算能力为人工智能提供了坚实的硬件支撑。传统的CPU虽然也能进行一些简单的机器学习计算，但随着模型规模的不断增大，尤其是深度学习模型参数众多、计算量巨大，GPU（图形处理器）逐渐崭露头角。GPU具有并行计算能力强的优势，可以在短时间内完成大量矩阵运算，大大加速了模型的训练过程。近年来，专门为人工智能设计的TPU（张量处理单元）等新型芯片也不断涌现，进一步提升了算力水平。

二、演化历程

（一）符号主义阶段

在20世纪50 - 70年代，人工智能处于符号主义阶段。这一时期的研究者认为，人类智能可以通过符号操作来实现。他们致力于构建基于逻辑推理的程序，如早期的定理证明器。然而，由于当时计算机性能有限，以及对于复杂问题难以用简单的符号规则进行精确描述，这一阶段的人工智能发展面临诸多瓶颈。

（二）连接主义阶段

80 - 90年代，连接主义开始兴起。人们受到生物神经网络的启发，研究神经网络算法。最初的神经网络比较简单，只能解决线性可分问题。随着反向传播算法的提出，神经网络能够处理非线性问题的能力得到极大提升。但是，由于当时的计算资源和数据量不足，神经网络的发展仍然比较缓慢。

（三）大数据与深度学习时代

进入21世纪以来，随着互联网的普及，数据呈爆炸式增长，同时计算能力也有了质的飞跃。这为深度学习的蓬勃发展提供了契机。深度学习算法凭借其强大的特征学习能力，在语音识别、图像识别、自然语言处理等多个领域取得了前所未有的成果。例如，AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，就是深度学习在博弈领域的重大突破，它展示了人工智能在复杂决策任务中的潜力。

如今，人工智能正朝着更加通用化、智能化的方向发展。研究人员不断探索新的算法架构，如强化学习与深度学习相结合的方式，以期让机器能够在更多样化的环境中自主学习和适应。同时，为了应对隐私保护、伦理道德等问题，也在积极探索可解释性人工智能等方向，努力使人工智能技术更好地造福人类社会。