人工智能简介及发展趋势
人工智能技术简介
人工智能技术简介人工智能是一种利用计算机程序和算法来模拟人类智能和学习能力的技术。
它包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别和人工智能推理等领域。
本文将介绍人工智能技术的基础知识、应用领域以及未来发展方向。
一、人工智能技术基础知识人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别和人工智能推理等领域。
其中，机器学习是指计算机程序通过数据学习并改进自己的能力，而不是由程序员直接编写。
深度学习是机器学习的一种，它利用多层神经网络模拟人类大脑，可以实现更为复杂的学习任务。
自然语言处理是指计算机理解、处理和生成人类语言的能力，它包括文本分类、情感分析、机器翻译等领域。
图像识别是指计算机自动识别和分析图像的内容和特征，它被广泛应用于图像搜索、人脸识别等领域。
人工智能推理是指计算机基于已知信息和逻辑关系进行推理和决策的能力，它被广泛应用于专家系统、智能问答等领域。
二、人工智能技术应用领域人工智能技术已经被广泛应用于各个领域，如智能制造、智慧城市、医疗健康、金融、教育等。
其中，智能制造可以利用人工智能技术实现生产自动化、设备智能化、质量提升等目标。
智慧城市可以利用人工智能技术实现城市管理、交通管制、环境监测等目标。
医疗健康可以利用人工智能技术实现医学影像分析、疾病诊断、智能健康管理等目标。
金融可以利用人工智能技术实现风险评估、投资分析等目标。
教育可以利用人工智能技术实现个性化学习、教学辅助、智能评估等目标。
三、人工智能技术未来发展方向人工智能技术未来的发展方向包括：智能感知、智能决策、智能交互、智能自适应等方向。
其中，智能感知是指计算机对环境、物体和人类的感知和理解能力，它可以通过传感器、机器视觉、语音识别等技术实现。
智能决策是指计算机基于感知和学习结果进行决策和行动的能力，它可以通过深度强化学习、规则推理等技术实现。
智能交互是指计算机和人类之间的交互方式和体验，它可以通过自然语言处理、人机界面等技术实现。
人工智能的发展历程和应用简介
人工智能的发展历程和应用简介在1970年代和1980年代，人工智能逐渐占据了计算机科学的主流地位。
研究人员利用推理、自然语言处理、知识表示等技术，建立了知识库，并开发出了一些能够模拟人类思维、进行推理的系统，如Siri、Cortana等人工智能助手。
在1990年代，基于深度学习的人工智能逐渐崛起，这使得人工智能有了更强大的表达和模拟能力。
例如，IBM的深度学习系统Watson可以回答常见问题、搜索和处理信息，并提供超过100个不同的应用程序，如医疗、金融、交通等领域。
21世纪以来，人工智能技术飞速发展。
在机器学习、模式识别、自然语言处理、计算机视觉等方面，人工智能可以通过学习大量数据并建立模型，进一步提升其表现。
1. 自然语言处理：借助于人机交互、语音识别和自然语言处理等技术，智能语音为人类提供了新的交互方式，并广泛应用于手机、智能音箱、车载导航等产品中。
2. 机器学习：可以用于精准营销、物流管理、贷款风险评估、金融欺诈检测等领域，根据预测的结果，可以快速对市场环境和客户状况做出反应。
3. 计算机视觉：在安防监控、医疗影像诊断、自动驾驶等领域应用广泛，可以自动识别和分析图像中的物体、动作和行为。
4. 智能家居：通过智能家居设备如智能门锁、智能照明等，可以实现自动化家居环境控制、智能家电控制、家庭健康管理和娱乐方案。
5. 人工智能辅助医疗：包括病例分析与诊断、药品研究与开发、大数据管理和医疗资源管理等方面的应用。
可以用于疾病预测、治疗等方面，帮助医生提高病人的诊断与治疗效果。
6. 智能制造：人工智能的应用已经普及到工业和制造业领域，包括工业机器人、自动化生产、智能仓储和物流管理等方面。
可以实现安全高效的生产等。
总之，人工智能技术的应用范围越来越广泛，随着技术的不断升级和优化，将会在未来为人类创造更多价值和便捷。
人工智能技术简介
人工智能技术简介关键信息项：1、人工智能的定义与范围2、人工智能的主要技术分支3、人工智能的应用领域4、人工智能的发展历程5、人工智能的优势与挑战6、人工智能的未来发展趋势11 人工智能的定义与范围111 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指让计算机系统模拟人类智能的技术和方法。
它旨在使计算机能够像人类一样学习、思考、推理和解决问题。
112 人工智能的范围人工智能涵盖了多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能机器人等。
这些领域相互关联，共同推动了人工智能的发展。
12 人工智能的主要技术分支121 机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一，它使计算机通过数据和算法进行学习和改进。
常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
122 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，基于人工神经网络，能够处理大规模数据并提取复杂的特征。
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别和自然语言处理等方面取得了显著成果。
123 自然语言处理自然语言处理致力于让计算机理解和处理人类语言。
包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等应用。
124 计算机视觉计算机视觉使计算机能够从图像或视频中获取信息和理解场景。
目标检测、图像识别、人脸识别等是其重要的研究方向。
125 语音识别语音识别技术将人类的语音转换为文字，为语音交互提供基础。
13 人工智能的应用领域131 医疗保健在医疗领域，人工智能可用于疾病诊断、医学影像分析、药物研发、医疗机器人等方面，提高医疗效率和准确性。
132 金融服务金融行业利用人工智能进行风险评估、欺诈检测、投资建议、客户服务等，优化金融决策和业务流程。
133 交通运输自动驾驶是人工智能在交通运输领域的重要应用，此外还包括交通流量预测、智能物流等。
134 教育个性化学习、智能辅导系统、教育资源推荐等应用有助于提升教育质量和效率。
人工智能简介
应用
机器学习在许多领域都 有广泛的应用，如语音 识别、图像识别、自然 语言处理、推荐系统等。
深度学习
定义
深度学习是机器学习的一 种，通过建立类似于人脑 的神经网络来进行分析和 学习，以实现人工智能。
原理
通过大量的数据训练，神 经网络能够自动提取出数 据的特征，并基于这些特 征进行分类或预测。
应用
深度学习在语音识别、图 像识别、自然语言处理等 领域有着广泛的应用，是 人工智能发展的重要方向 之一。
就业影响
人工智能的发展可能导致一些传 统职位的消失，对就业市场产生 影响。
伦理道德
人工智能的发展引发了一些伦理 道德问题，如机器决策的公正性 和透明度等。
人工智能的未来发展方向
随着算法和算力的不断突破，人工 智能技术将取得更大的进步，实现 更高级的功能和应用。
人工智能将与各领域进行深度融合， 如医疗、金融、教育等，创造出更 多的商业和社会价值。
随着人工智能的发展，将面临越来 越多的伦理和法律问题，需要加强 相关法规和伦理规范的建设。
技术进步
跨界融合
伦理和法律问题
04
人工智能与人类的关系
人工智能对人类的影响
工作效率
人工智能的发展提高了工作效率，减轻了人类的工 作负担。
生活便利
人工智能技术广泛应用于生活，如语音助手、智能 家居等，使生活更加便利。
人工智能简介
目录
01 人工智能的定义和发展 03 人工智能的未来展望
02 人工智能的技术原理 04 人工智能与人类的关系
01
人工智能的定义和发展
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科 学的一个分支，旨在 研究和开发能够模拟、 延伸和扩展人类智能 的理论、方法、技术 及应用系统。
人工智能的发展现状与我对人工智能的认识期末论文
人工智能的发展现状与我对人工智能的认识一．人工智能学科的认识1.人工智能简介摘自百度人工智能（Aritificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的目的是模拟人的意识、思维的信息过程。
就目前来说，该领域的主要研究方向包括：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，用来替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。
MIT教授认为人工智能是针对思想，感知，行动的支持模型建立的表示系统。
在我看来，对人工智能的学习，更是对人思维模型的认识与探索。
2.AI简史埃达洛夫莱斯是世界第一位编程师，她说：“分析引擎不呢个自命不凡，认为无论什么问题都能解决。
”这个观念流传至今，仍在AI领域发挥着不可撼动的地位。
人工智能的诞生注定是不凡的，在20世纪40年代和50年代，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。
1956年，人工智能被确立为一门学科。
综合复杂知识领域的交错，让人工智能的发展也举步维艰。
、是从宏观的角度来讲，人工智能的历史按照所使用的方法，可以分为两个阶段，分水岭大概在1986年神经网络的回归——在前半段历史中，我们主要使用的方法和思路是基于规则的方法，也就是我们试图找到人类认知事物的方法，模仿人类智能和思维方法，找到一套方法，模拟出人类思维的过程，解决人工智能的问题。
后半段的历史，也就是我们现在所处的这个时期，我们主要采取的方法是基于统计的方法，也就是我们现在发现，有的时候我们不需要把人类的思维过程模拟出一套规则来教给计算机，我们可以在一个大的数量集里面来训练计算机，让它自己找到规律从而完成人工智能遇到的问题。
、以下则是人工智能的发展历程：一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
人工智能简介
人工智能简介人工智能是当今科学领域中最受关注的研究领域之一。
这一技术的普及程度逐渐提高，相关产品也得到了广泛的应用和发展。
随着人类逐步深入探究人工智能的范畴和应用领域，我们对人工智能的理解逐渐成熟。
在这篇文章中，我们将全面介绍人工智能的具体含义，应用领域以及未来展望。
一、什么是人工智能？人工智能是一种模拟人类智慧的技术，它可以使机器模仿人类思维过程，实现一些复杂的任务和决策。
人工智能技术背后的实现方法是将机器学习和深度学习等领域的理论应用在计算机程序中，使得计算机拥有一部分人类智能的能力。
目前，人工智能技术的核心领域包括机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉等。
随着技术的不断进步，这些技术的应用范围也在逐渐拓展。
二、人工智能的应用领域1、医疗和保健领域人工智能在医疗和保健领域的应用非常广泛。
例如，它可以通过对疾病的预测，帮助医生进行更加精准的治疗方案制定。
它还可以协助医生进行手术，规避风险和提高手术质量，从而让患者得到更好的治疗效果。
此外，人工智能还可以通过监控生命体征，预测疾病的发作，从而为病人提供更加全面的护理。
2、商业领域人工智能在商业领域的应用越来越受到关注，特别是在线零售和国际贸易领域。
它可以通过分析客户的购买行为以及市场趋势，为商家提供更好的营销策略和销售机会。
在生产领域，人工智能可以提高生产效率以及产品质量，减少出现故障的机会，提高企业的运行效率。
3、教育和培训领域人工智能在教育和培训领域的应用也越来越普遍。
它可以通过教学全面跟踪学生的学习进度以及掌握程度，帮助教师更加准确地判断学生的学习难点，进而为学生提供更加个性化的教学方案。
此外，人工智能还可以为人们提供翻译、语言学习、知识管理等诸多服务。
4、交通和安全领域人工智能可以在交通和安全领域的应用发挥重要作用。
例如，在交通领域，人工智能可以分析车流等路况信息，从而优化交通路线，减少拥堵情况的发生。
在安全领域，人工智能可以监控危险事件的发生，协助警察和相关部门及时处置。
人工智能简介
人工智能简介人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样地进行思考、学习和决策的科学。
它涵盖了多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
人工智能的发展已经取得了显著的进展，正在深刻地改变我们的生活和社会。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代。
在那个时候，科学家们开始研究如何让机器能够执行一些简单的任务，比如计算和推理。
然而，由于当时计算能力和数据量的限制，人工智能的研究进展缓慢。
随着计算机技术的飞速进步，人工智能开始迎来新的发展机遇。
上世纪80年代以后，随着神经网络和专家系统等技术的发展，人工智能在语音识别、图像处理和自动驾驶等领域取得了重大突破。
二、人工智能的应用领域1. 机器学习：机器学习是人工智能的关键技术之一，它使得机器能够通过分析大量的数据来学习和改进。
机器学习被广泛应用于垃圾邮件过滤、推荐系统和金融风险评估等领域。
2. 自然语言处理：自然语言处理是一门研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
它在机器翻译、语音识别和智能客服等方面有着广泛的应用。
3. 计算机视觉：计算机视觉旨在使计算机能够理解和解释图像和视频。
它在人脸识别、医学影像分析和自动驾驶等领域发挥着重要作用。
4. 自动驾驶：自动驾驶是人工智能在交通运输领域的一个重要应用。
通过利用传感器和算法，自动驾驶系统可以实现车辆的自主导航和智能决策。
5. 人工智能与医疗保健：人工智能在医疗保健领域的应用也越来越广泛。
它可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发和健康管理等工作，提高诊断准确性和治疗效果。
三、人工智能的挑战与未来尽管人工智能已经取得了许多令人瞩目的成就，但它仍面临着一些挑战与限制。
首先，人工智能的发展离不开大量的数据支持，但数据隐私和安全问题已经成为一个严重的关注点。
其次，人工智能算法的可解释性也是一个重要的问题。
一些黑盒子算法的决策过程难以被人类理解和解释，这会引发一些法律和道德上的问题。
2024年度人工智能简介
积极参与国际人工智能领域的合作与 交流，共同推动全球人工智能产业的 繁荣发展。
27
THANKS
感谢观看
2024/2/2
28
监管与政策制定
探讨如何避免人工智能技术的军事化和武 器化，以及如何确保人工智能技术的和平 利用。
2024/2/2
加强人工智能技术的监管和政策制定，确保 技术的健康发展和社会稳定。
23
06
总结与展望
2024/2/2
24
当前存在问题和挑战
数据安全与隐私问题
随着人工智能应用的广泛普及，个人和企业 的数据安全与隐私保护面临严峻挑战。
利用人工智能技术对投资者风险偏好、投资目标 等进行分析，提供个性化的投资建议和资产配置 方案。
风控管理
利用人工智能技术对金融机构的客户信用、交易 行为等进行分析和预测，实现风险控制和管理。
智能客服与营销
3
通过自然语言处理、语音识别等技术实现客户自 助服务和智能营销等功能，提升客户体验和营销 效果。
2024/2/2
12
自动驾驶汽车技术
环境感知
利用传感器和算法识别车辆周围 环境，包括道路、障碍物、交通
信号等。
决策规划
根据环境感知结果，制定车辆行 驶路径和速度等决策，并生成控
制指令。
控制执行
将控制指令发送给车辆执行系统 ，实现车辆的加速、减速、转向
等动作。
2024/2/2
13
医疗健康领域应用
2024/2/2
辅助诊断
2024/2/2
18
产业链上下游企业梳理
基础层企业
主要包括芯片、传感器、云计算等基础设施提供商，如英伟达、英 特尔、华为等。
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计算机科学与技术概论结业作业人工智能技术简介及发展趋势院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系姓名：***学号：**********前言人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。
这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。
为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。
究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。
现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。
或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。
他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。
人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。
人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。
象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。
而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。
技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。
接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。
人工智能始终处于计算机发展的最前沿。
高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。
人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。
现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。
对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。
第一章人工智能的产生人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作<The Artilect War> . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。
从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。
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。
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在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，因之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具有人工智能的机器人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，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能的两种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（Engineering approach），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（Modeling approach），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。
本书介绍的遗传算法（Generic Algorithm, 简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network,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。
定义人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。
并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。
也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
计算机时代1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场噩梦:仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介.AI的开端虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大. 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会".从那时起,这个领域被命名为 "人工智能".虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础.Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想已被重新考虑和使用了. Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战: 下一步需要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统. 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成果: LISP 语言. LISP到今天还在用."LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳. 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐.竞赛Loebner(人工智能类) 以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑（人工智能），对人类来说是一个极具诱惑的领域，人类为了实现这一梦想也已经奋斗了很多个年头了。