人工智能，缩写为 AI，是一门综合了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多种学科互相渗透而发展起来的交叉学科。
人工智能的定义
主要技术领域
机器学习
这是人工智能的核心领域之一。机器学习是让计算机从数据中自动学习规律和模式的技术。
深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建具有很多层（深度）的神经网络来学习数据的表示。神经网络的结构灵感来源于人类大脑的神经元连接方式。
自然语言处理
主要研究计算机和人类语言之间的交互。它包括文本分类、情感分析、机器翻译等多种应用。例如，情感分析系统可以分析社交媒体上用户评论的情感倾向，是正面的、负面的还是中性的。
计算机视觉
主要是让计算机理解和处理图像或视频数据。它的应用场景非常广泛，如人脸识别用于门禁系统、安防监控中的目标检测（检测画面中是否有行人、车辆等目标）。
应用场景
医疗领域
疾病诊断辅助系统可以通过分析患者的医疗影像来帮助医生发现病变。同时，人工智能还可以用于药物研发，通过模拟药物分子与靶点的相互作用，加速新药研发的进程。
智能家居领域
智能语音助手可以通过语音识别和自然语言处理技术，接收用户的指令，控制智能家居设备，如开灯、调温、播放音乐等，为人们的生活提供便利。
发展历程
诞生与初步发展阶段
（20 世纪 50-60 年代）
在机器学习领域，出现了 “跳棋程序” 并在 1959 年实现了人工智能战胜人类的事件。在模式识别领域，1956 年 Oliver selfridge 研发了第一个字符识别程序，并在 1963 年发明了符号积分程序。
快速发展阶段（2006 年至今）
01
深度学习崛起
机器学习的一个分支，它通过构建具有很多层（深度）的神经网络来学习数据的表示。神经网络的结构灵感来源于人类大脑的神经元连接方式。
02
数据爆发
随着 4G、5G 网络的发展和智能手机的普及，移动互联网产生了海量的数据，为神经网络的训练提供了充足的 “养料”。同时，物联网的兴起也使得传感器时序数据指数级生成，进一步丰富了数据资源。
03
多领域突破
在自然语言处理领域，Transformer 架构的出现使得机器在文本生成、机器翻译等任务上取得了巨大的进步；在计算机视觉领域，目标检测、图像分割等技术不断成熟，广泛应用于安防、自动驾驶等领域；在强化学习领域，机器人在复杂环境中的自主学习和决策能力不断提升。
前沿技术探索阶段（当前）
多模态融合：将文本、图像、语音等多种模态的数据进行融合处理，使人工智能模型能够更全面地理解和感知世界。
神经形态计算：英特尔公司研制出世界上最大的神经形态计算机，每秒能进行 380 万亿次突触操作，其能效比传统计算机更高，更接近生物大脑的工作方式，有望为人工智能带来更高效的计算模式。
人工智能芯片：专门为人工智能算法设计的芯片不断涌现，这些芯片在处理人工智能任务时具有更高的效率和性能，推动了人工智能在边缘设备和移动端的应用。
