人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是指通過計算機技術(shù)模擬人類智能的一種技術(shù)。它可以讓計算機像人類一樣完成自主學(xué)習(xí)、推理、思考、語言理解、視覺識別、自然語言處理、感知和決策等一系列智能化任務(wù)，從而實現(xiàn)人機交互、智能控制、智能服務(wù)等各種應(yīng)用。

人工智能作為一門跨學(xué)科的綜合技術(shù)，涉及到計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)、認知科學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、信息科學(xué)等多個領(lǐng)域。它的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀40年代，至今已經(jīng)經(jīng)歷了多個發(fā)展階段。

人工智能的誕生主要是在美國。1943年，心理學(xué)家麥庫洛克和馬修斯提出了一種神經(jīng)元模型，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的基礎(chǔ)。1956年，達特茅斯會議正式宣布人工智能研究的開端。會議的組織者約翰·麥卡錫、馬文·閔斯基、克勞德·香農(nóng)和內(nèi)森·羅切斯特等人提出了人工智能的定義，這是一個歷史性的時刻。

在70年代，人工智能研究經(jīng)歷了第一個高峰，擁有了推理、專家系統(tǒng)、知識表示和圖像識別等高級技術(shù)。70年代初期，John Searle提出了著名的“中國房間”實驗，進一步加深了對人工智能定義的思考。

80年代，人工智能進入了第二個高峰期，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)開始興起。1982年，Hopfield和Tank提出了反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同年，Rumelhart、Hinton和Williams提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在機器學(xué)習(xí)方面，1981年，Mitchell提出了概念學(xué)習(xí)理論，1986年，Rumelhart和McCleland提出了聯(lián)想記憶模型，推動了機器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展。

90年代，人工智能進入了第三個高峰期。機器學(xué)習(xí)技術(shù)得以應(yīng)用在生物醫(yī)學(xué)、金融、運籌學(xué)等領(lǐng)域，形成了數(shù)據(jù)挖掘和智能化決策等應(yīng)用方向。1997年，IBM的計算機Deep Blue在國際象棋領(lǐng)域打敗了人類頂尖選手卡斯帕羅夫，向全球公眾證明了人工智能技術(shù)的強大性能。

21世紀以來，人工智能的發(fā)展越來越快速。2006年，Geoffrey Hinton使用深度學(xué)習(xí)模型在Flickr圖片數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練了一個70億個參數(shù)的模型，取得了較好的結(jié)果，開創(chuàng)了深度學(xué)習(xí)的新時代。2010年，IBM的Watson系統(tǒng)在美國電視節(jié)目Jeopardy!上歷史性地戰(zhàn)勝兩位人類智力選手。2011年，Google推出了語音識別服務(wù)，并在機器學(xué)習(xí)和自然語言處理領(lǐng)域取得了一系列成果。2012年，Hinton領(lǐng)導(dǎo)的團隊使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)在ImageNet上獲得了顯著突破。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，各種應(yīng)用場景層出不窮。目前，人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自然語言處理、機器翻譯、圖像識別、智能問答、自動駕駛、智能家居、智能醫(yī)療、智能金融等領(lǐng)域。同時，在人工智能的發(fā)展過程中，也涌現(xiàn)了一批國內(nèi)外優(yōu)秀的人才和企業(yè)，推動了人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新和應(yīng)用。

總之，人工智能的誕生地是美國，但隨著技術(shù)的發(fā)展和全球化的趨勢，人工智能已經(jīng)成為了全球性的熱門研究領(lǐng)域。在今后，人工智能技術(shù)將不斷拓展應(yīng)用領(lǐng)域，為人類創(chuàng)造更多便利和價值。