什么是 AI？什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）：它是研究、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。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。

  今天人工智能已变成了一个包罗万象的术语，很多用来执行在过去需要人工输入的复杂任务的应用（例如与客户在线沟通或下棋）都可以被称作人工智能。该术语通常与其子字段互换使用，包括机器学习 (ML) 和深度学习（Deep Learn）。然而，它们之间是有区别的，例如机器学习侧重于构建能够基于自身使用的数据进行学习或改进性能的系统。换句话说，所有的机器学习都是 AI，但不是所有的 AI 都是机器学习。

人工智能 (AI)：

人工智能利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定能力。 

什么是人工智能？

虽然在过去数十年中，人工智能 (AI) 的一些定义不断出现，但 John McCarthy 在 2004 年的 文章 (PDF, 127 KB) (链接位于 IBM 外部 ) 中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。 AI 与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。

然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵 (Alan Turing) 于 1950 年出版的开创性作品"计算机器与智能" (PDF, 89.8 KB)（链接位于 IBM 外部）。 在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。 虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是 AI 历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。

Stuart Russell 和 Peter Norvig 随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”（链接位于 IBM 外部），成为 AI 研究方面的重要教材之一。 在这本书中，他们深入探讨了 AI 的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：

人类方法：

像人类一样思考的系统
像人类一样行动的系统

理想方法：

理性思考的系统
理性行动的系统
艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。

以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。 它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。 这些学科由 AI 算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。

目前，仍有许多围绕 AI 发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。 正如Gartner 在其 hype cycle 技术成熟度曲线（链接位于 IBM 外部）中指出的那样，自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期，从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。” 正如 Lex Fridman 在2019 年麻省理工学院演讲中指出的那样 (01:08:15)（链接位于 IBM 外部），我们正处于欲望膨胀高峰期，接近幻灭的谷底期。  

部分内容转自：https://www.ibm.com/cn-zh/topics/artificial-intelligence

人工智能”最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。

1955年，在洛杉矶召开了美国西部计算机联合大会，会议上塞弗里奇发表了一篇关于模式识别的文章，纽厄尔对计算机下棋的事情发表了观点。之后，当时正在研究神经网络的皮茨主持会议时将这个过程总结为：一个企图模拟神经系统，另一个企图模拟心智，方向不同但是殊途同归。

塞弗里奇是人工智能科学的先驱之一，他是模式识别的奠基人，也是第一个写出可以工作的人工智能程序的人。后来他又到麻省理工学院参与并领导了MAC项目，这个项目就是现在著名的MIT CSAIL，其中文名称是“麻省理工学院计算科学与人工智能实验室”。