人工智能的概念最早是在1956年提出的，但是直到現(xiàn)在，仍然很難清楚地解釋什么是人工智能，因為人工智能領域涉及的范圍太廣。在早期，我們希望人工智能能成為一個像人一樣思考的智能體，同時發(fā)現(xiàn)具有理性思考的智能體可能更重要。如今在我們的生活中也經(jīng)�？梢钥吹饺斯ぶ悄艿膽�用，那么到底

從18世紀第一次機械化工業(yè)革命開始，人類便把科學技術注入到社會的生產(chǎn)過程中，給社會方方面面帶來改變。很多媒體也在稱我們正在迎來第四次智能化工業(yè)革命——人工智能將成為這個世界新電力(吳恩達)。

早在1956年的達特茅斯會議上就誕生了人工智能AI，但當時人工智能還僅僅起步于一個概念和設想，礙于當時軟硬件和技術的限制沒有得到更多的關注，而如今限制人工智能的三大地基均已解封：數(shù)據(jù)井噴式的發(fā)展，計算能力的快速提升，以及算法上的突破讓人工智能再次進入黃金時代。再加上各種商業(yè)應用鋪展開來，使得各界的研究學者對這個領域的推動是巨大的。

而近幾年，隨著計算機技術的迅猛發(fā)展和大量數(shù)據(jù)的積累及涌現(xiàn)，為人工智能創(chuàng)造了發(fā)展的沃土。而新興材料的出現(xiàn)和傳感器技術的成熟，也為人工智能的發(fā)展提供了落地的可能，各式各樣的智能體開始出現(xiàn)，設計領域非常廣泛，所以說人工智能的概念比較復雜。

雖然解釋人工智能的概念比較復雜，但是人工智能研究的內(nèi)容卻是比較明確的，目前集中在以下幾個大的方面：

1.自然語言處理。主要研究人與智能體之間用自然語言進行溝通交流的理論和方法，人與智能體之間的語言溝通對未來智能體的應用意義重大。

2.知識表示。對知識的描述，描述知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。人工智能領域目前有多種知識表示方法，包括說明型表示、過程型表示。

3.自動推理。從已知條件得出一定推理的過程。

4.機器學習。從雜亂無章的數(shù)據(jù)中尋找出一定的規(guī)律，機器學習涉及到數(shù)據(jù)收集、整理、訓練算法、驗證算法等過程。

5.計算機視覺。讓智能體能像人一樣“看見”世界(或特定場景)。

6.機器人學。具備一定移動能力的智能體。