人工智能（ ），英文缩写为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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”
爆红后，AI 2.0浪潮来袭。AI 2.0撩动产业一池春水。 光是3月中一周内，微软，谷歌与百度全参战，发表自家生成式AI新应用！ 至于团队打造的，已从原有的GPT-3.5模型升级到GPT-4。AI发展从2010年之后，经过四波技术浪潮，已经可以达到「全自动智能化」，包括智能仓储、智能制造、智能农业、无人驾驶、机器人等，都能实现。人工智能在2015年、2019年分别在图像视觉、自然语言理解，两大领域得到技术突破，前者应用于图像识别、视频编辑、自动驾驶等范畴，后者则推展了语音识别、机器翻译、问答互动等面向。
而随着的横空出世，AI 2.0究竟会给人类带来哪些变革性改变？近期有诸多科技界的大佬对和人工智能的前景发表了他们自己的看法，从这些掌握AI前沿科技技术的人才口中，我们来从中一窥人工智能的发展前景，探究AI会对我们今后的生产生活产生何种影响。面对产业大变局，人工智能的跨越式发展究竟是商机和转机，还是危机？我要被取代了吗？ AI带来技术革命的同时，也让人类笼罩在一股恐惧氛围中。 我们究竟该如何理解AI与人类的关系？
AI人工智能趋势李开复指出AI 2.0具有三大先天困境和三大商机
李开复（1961年12月3日－）现任创新工场董事长及首席执行官职务。他曾于苹果公司、硅谷图形公司、微软及等企业担当重要职位。于2000年担任微软自然交互式软件及服务部门副总裁，2005年李开复负责谷歌中国研发中心的运营，并担任谷歌全球副总裁和大中华区总裁，后创办旨在帮助年轻人创业的天使投资公司 “创新工场” 。
AI人工智能趋势大师李开复在近期一场专访中，先是开解人类现阶段最关心、担忧的议题「被AI取代」，直指在具备丰富资料、足够应答能力的AI系统之下，20种工作人士需要提前做好规划，包括电话营销、财经和体育记者、专业投资人员、财务分析师、放射科医师等。另一方面，他也乐观表示，创造力、同理心、灵巧性，三者是人类优异特质，即便到了2041年AI也无法完全掌握。
AI人工智能趋势大师李开复分析和指出了AI 2.0先天困境
一是如此巨大的运算模型，需要极大的运算能量;
过去10年，云计算每年所需要的新增运算能量，在半导体的进展下，得以满足，但AI进入更高速发展的阶段，芯片设计与制造的突破是不是能跟上？ 以及使用成本是不是仍然这么贵？ 是AI 2.0的基础课题。
二是解决胡说八道的问题;
其次是正经八百的胡说八道情况，能不能有更新的技术搭配调整。 因为现阶段使用在「无关紧要」的领域，AI 2.0表现很好，例如写作助手、图像创作，但如果在不容出错、需要明确答案的议题上，还不如搜索引擎给予的多种搜索结果。
三是移转到其他领域的模式，能够建立完成。
第三则是转移模式，AI 2.0最迷人的平台经济，需要能在流畅的多元领域上转移，才能透过大规模应用，与其带来的商机，才能分摊巨大运算成本，这也是重要的关键环节。
如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。
这是智能化研究者梦寐以求的东西。
2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科
研究方法
如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？
智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN 提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为 ，这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学
20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. GREY 的和JOHNS BEAST。 这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960， 大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。
符号处理
主条目：GOFAI
当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学，斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。JOHN 称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。[33] 60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。[34] 60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。
认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学，运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHN 认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示，智能规划和机器学习. 致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER 描述他们的“反逻辑”方法为 “” .常识知识库(如DOUG LENAT的CYC)就是””AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划，这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。
子符号法
80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。
自下而上， 接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如 ，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVID 等再次提出神经网络和联结主义. 这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。
统计学法
90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。 J. 和PETER 指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言–如决策论和经济学（也使用 的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI 和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。 的 就是一个早期的分级系统计划。
智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。
学科范畴
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。
涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
研究范畴
语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。
安全问题
人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。
实现方法
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ ），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（ ），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（ ，简称GA）和人工神经网络（ ，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
什么是？
是美国人工智能研究实验室新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，上知天文下知地理，能根据聊天的上下文进行互动，像人类一样聊天交流。
2019年，微软向投资10亿美元，两家公司已经建立了多年的合作伙伴关系，在微软的Azure云计算服务上开发AI超级计算技术。
去年11月30日，推出了聊天机器人，供公众免费测试。这款聊天机器人可根据用户提示模仿人类对话，并回答大量问题。发布后的5天时间里，就收获了100万用户；推出仅仅2个月，月活跃用户就成功过亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序。
是一种语言模型，本质只是智能聊天引擎，并不是什么新鲜东西，但由于其智能表现过于优秀，用户体验远超此前的同类产品，最终引发了破圈效应。它不仅支持包括中文在内的多语聊天，而且还能够扮演角色，甚至完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等复杂任务。有专家表示，可能会取代一些工作岗位，如软件工程师、数据分析师、媒体工作者、客服人员、个人财务顾问等。
据了解，使用了神经网络架构以及大量的语料库，这些语料库包含了真实世界中的对话，以便模型能够更好地理解人类语言。使得利用人工智能进行内容创作的技术成熟度大幅提升，有望成为新的全行业生产力工具，提升内容生产效率与丰富度。
的推出，显示着目前国际前沿AI技术的快速发展，AI的商业化图景也越来越清晰。
AI撰写的论文摘要通过抄袭检查
会根据用户提示创建逼真文本，并通过消化大量现有的人类生成文本来学习执行任务，大学生很快“爱上”这款程序，因为它“写”出来的论文跟人类撰写的文本很难区分。
认识到的这一特性以来，研究人员就一直在努力解决相关伦理道德问题。美国西北大学的一个研究小组使用生成人工研究论文摘要，结果竟然通过了抄袭检查器，原创性得分中位数为100%。研究人员称，写出了能骗过人类的科学摘要，如果科学家无法确定研究是否属实，或会产生“可怕的后果”。
针对使用撰写的学术论文，多家知名学术期刊不得不更新编辑规则。《科学》明确禁止将列为合著者，也不允许在论文中使用所生产的文本。《自然》则表示，可以在论文中使用大型语言模型生成的文本，其中也包含，但不能将其列为论文合著者。
科技巨头集体“发慌”
百度宣布，将在3月份完成其产品的内测，面向公众开放，该项目名字确定为文心一言，英文名ERNIE Bot。
谷歌母公司宣布将推出名为“Bard”的AI聊天机器人服务以及更多的人工智能项目，以应对竞争对手微软所引领的新计算浪潮。Bard是基于对话应用语言模型（LaMDA）的实验性人工智能程序，目前已经开展测试，并在几周内向公众开放。
据外媒此前报道，微软可能会将的整合到Word、、和其他应用程序中，以便客户可以使用简单的提示自动生成文本，此举可能会改变超过10亿人编写文档、演示文稿和电子邮件的方式。此外，微软计划使用背后的人工智能技术，推出新版搜索引擎必应（Bing），提供自然语言搜索结果。
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