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人工智慧 (人工智慧 ((((人工智慧於一般教材中的定義領域是「智慧主體（intelligent agent）的研究與設計」，智慧主體指一個可以觀察…

- - - - 人工智慧於一般教材中的定義領域是「智慧主體（intelligent agent）的研究與設計」，智慧主體指一個可以觀察周遭環境並作出行動以達致目標的系統。約翰·麥卡錫於1955年的定義是「製造智慧機器的科學與工程」。安德里亞斯·卡普蘭（Andreas Kaplan）和麥可·海恩萊因（Michael Haenlein）將人工智慧定義為「系統正確解釋外部資料，從這些資料中學習，並利用這些知識透過靈活適應實現特定目標和任務的能力」。
        
        AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等。人工智慧目前仍然是該領域的長遠目標。目前強人工智慧已經有初步成果，甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水準，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程式，無須重新開發演算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究，比較流行的方法包括統計方法，計算智慧和傳統意義的AI。目前有大量的工具應用了人工智慧，其中包括搜尋和數學最佳化、邏輯推演。而基於仿生學、認知心理學，以及基於概率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中。思維來源於大腦，而思維控制行為，行為需要意志去實現，而思維又是對所有資料採集的整理，相當於資料庫，所以人工智慧最後會演變為機器替換人類。
- - - - 技術發展
      - 面向特定領域的人工智慧(即專用人工智慧)由於應用背景需求明確、領域知識積累深厚、建模計算簡單可行，因此形成了人工智慧領域的單點突破，在局部智能水平的單項測試中可以超越人類智能。
      - 生成對抗學習
      - 構建生成器模型與判別器模型，通過相互博弈，達到生成器與判別器性能的協同提升。
      - 2017年全球新成立人工智慧創業公司1100家，人工智慧領域共獲得投資152億美元，同比增長141%。