什麼是人工智能？
著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。”
而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”
這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
人工智能是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。
可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其範圍已遠遠超出了計算機科學的範疇，人工智能與思維科學的關係是實踐和理論的關係，人工智能是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等範圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。
電腦戰敗人腦
圍棋大師柯潔，與AlphaGo 比賽進行到 4 小時 25 分鐘時，柯潔輸掉了比賽。一年多前，AlphaGo 首戰戰勝李世乭，柯潔說“就算 AlphaGo 戰勝了李世乭，但它贏不了我。”
輸了比賽後，柯潔自陳 AlphaGo 越來越像圍棋上帝，“我還是想和人類下棋，因為到未來，我們與 AlphaGo 的差距可能越來越大。”
圍棋畢竟變化太多，AlphaGo 需要更多的棋局來學習，於是通過自我對弈產生新的棋局。
AlphaGo 自己和自己下棋，棋力的來源就是第一步通過學習人類棋局得到的落子方法。AlphaGo 左右互搏，用非常短的時間自我對弈幾萬盤，就能總結出贏棋概率更高的新下法，接下來再用新下法自我對弈幾萬盤，以此類推，最終得到了一套棋力比最初只學習人類下法厲害很多的新策略。
人工智能的一個比較流行的定義，也是該領域較早的定義，是由約翰·麥卡錫（JOHN MCCARTHY）在1956年的達特矛斯會議（DARTMOUTH CONFERENCE）上提出的：人工智能就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現出的智能行為一樣。
但是這個定義似乎忽略了強人工智能的可能性（見下）。另一個定義指人工智能是人造機器所表現出來的智能性。總體來講，對人工智能的定義大多可劃分為四類，即機器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和“理性地行動”。這裡“行動”應廣義地理解為採取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。
強人工智能(BOTTOM-UP AI)
強人工智能觀點認為有可能製造出真正能推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機器，並且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智能可以有兩類：
類人的人工智能，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。
非類人的人工智能，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。
弱人工智能(TOP-DOWN AI)
弱人工智能觀點認為不可能製造出能真正地推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是並不真正擁有智能，也不會有自主意識。
主流科研集中在弱人工智能上，並且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就。強人工智能的研究則處於停滯不前的狀態下。
人工智能超強能力
【互聯網大數據】
阿里巴巴的人工智能設計師“魯班”，去年雙11購物節期間，針對不同消費者自主設計了4.1億張商品海報。
京東配送機器人，會自行拐彎，規避路障，禮讓行人，一切操作自動完成。
【安保安防】小偷打碎玻璃時，智能攝像機就能自動拍下小偷照片，並傳送到用戶手機，為破案提供重要證據。
【疑難雜症】患者做完心電圖，智能系統直接給出初步分析報告，同時提醒需要注意的數值事項，輔助醫生做診斷。
【工業技術】2017年中信重工機器人及智能裝備產業板塊營業額突破10億元人民幣，真正實現了“傳統動能+新動能”雙輪驅動。
會包邊，能上件，會焊接，能塗膠……在東風柳汽柳東乘用車基地，一排橘黃色的“機械手”自動運轉，衝壓、焊接、塗裝、總裝四大工藝及配套設施，全部實現了機器人自動化作業。
【智慧農業】藉助人工智能技術，不僅在工業上實現了“黑燈工廠”，農業也能自動化。
“這條生產線，由全自動播種線、補苗設備、移栽機、跳移機、噴灌機等組成，實現了種苗全自動快速繁育，大幅提升了生產效率。”
只要未來與我們生活一切相關的事物，都將被人工智能圍繞，甚至代替。
未來人工智能還會出現什麼？
1、能上網的隱形眼鏡
出現時間：2030年前
2、人體器官商店
出現時間：2030年前
3、讀心術
預測者：加州大學伯克利分校的肯德里克·凱伊
目前的技術可以實現往中風癱瘓的患者的大腦中植入芯片，並將這個芯片同筆記本電腦連接。這些患者最終將學會如何利用意念編輯電子郵件、玩視頻遊戲和上網。
凱伊正在編訂一本“意念詞典”，他已經研發出了一個可以破解腦電波信號的電腦程序。他說：“從一大堆影像中識別出患者看到的特定影像將成為可能，而且僅僅通過檢測其大腦的活動，就能夠將這一影像還原。”
日本的本田公司曾製造了一個機器人，戴著頭盔的員工可通過意念控制機器人的活動。
出現時間：2030年前
4、滅絕動物復活
出現時間：2070年前
預測者：美國先進細胞技術公司羅伯特·蘭扎博士
未來我們將能夠擁有飼養滅絕動物的動物園。蘭扎能夠從已死亡25年的動物屍體上提取可用的DNA，將這些DNA植入到母牛卵細胞內，9個月後，一隻克隆動物就誕生了。這樣，這個物種就算是復活了。
即使尼安德特人已經消亡了數萬年，但是他們的DNA已經被破譯了，所以有科學家正在討論要不要讓他們復活。蘭扎認為：“如果我們有了控制基因的工具，那麼從理論上來講利用基因復活物種就將成為可能。問題是，我們應該這麼做嗎？”
5、延緩衰老
出現時間：2070年前
預測者：麻省理工學院萊昂納德·瓜倫特博士
雖然沒有人能夠找到長生不老藥，但是科學家現在可以從遺傳學和分子學的角度分析梳理出細胞衰老的過程。很多影響衰老快慢的基因已經在酵母細胞、果蠅及蠕蟲內被發現。
科學家已經通過“熱量控制”延長了昆蟲、老鼠、兔子、狗、貓及猴子的壽命。也就是如果在餵養它們時減少30%的熱量攝入，那麼就能將它們的壽命延長30%。瓜倫特發現了SIR2基因，這個基因有可能解釋“熱量控制”的奧秘。
6、變形
出現時間：2100年前
預測者：美國英特爾公司賈森·坎佩利
在電影《終結者2》或《X戰警》中都有外形變形的情景，而這也是研究“可編程物質”的科學家們的夢想。他們製造出了與大頭針的針帽一樣大小的電腦芯片，這是一種納米級的微型電腦，被稱作“catoms ”。將這些電腦芯片進行編程，這些芯片根據既定電荷的不同有不同的組合方式。
坎佩利表示：“比如，我的手機放到口袋裡顯得太大，如果拿在手裡玩又太小。如果我有200至300毫升那麼多的（可編程）芯片，那麼我可以隨時讓手機變成我想要的形狀。英特爾公司高級研究員賈斯汀·拉特納稱：“在未來40年內，這將成為一個很普通的技術。”
那麼在聖誕節的時候，我們需要做的就是為我們的禮物下載軟件，然後按一下按鈕，禮物就出現了。
7、建造星際飛船
出現時間：2100年
預測者：康奈爾大學梅森·佩克博士
恆星離我們太遠了，就連最近的恆星也需要我們的火箭花費7萬多年才能到達。但是佩克相信，第一艘星際飛船會是一個微型的電腦芯片，只有指甲蓋大小。
即使只有少量的芯片到達了恆星，這就足以發回有價值的信息。佩克博士的設想是，向木星周圍發射數百萬的芯片，這樣木星周圍強大的磁場將能夠將它們加速到“每秒上萬公里”，而且他認為這一速度還可以無限增加直至接近光速。
8、人類與機器人融合
出現時間：2100年前
預測者：麻省理工學院羅德尼·布魯克斯
未來的幾年，機器人可能擁有與老鼠、貓或狗甚至猴子一樣的智力。到那個時候，有人覺得機器人可能很危險。有人建議我們應該在它們的“大腦”中植入芯片，這樣一旦當它們產生了惡念，就可以將它們關閉。但是也有人說，為什麼不同機器人融合呢？而這正是布魯克斯的想法，他曾是麻省理工學院人工智能實驗室的負責人。
他表示：“從現在開始的50年內，我們將能夠通過基因改造看到人類身體發生根本性的變化。人類種群將會以今天人們想象不到的方式發生改變。我們會發現自己再也不受達爾文進化論的限制了。我的預言是，到2100年前，我們的日常生活中將充滿智能機器人，而且人類無法將自己同它們區分開來，我們也將是機器人，同機器人互相聯繫。”
這樣的優點是，有一天當你醒來時，你會發現自己的身體很完美：美麗、超級強壯而且長生不老。
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