人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机技术模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统。它是计算机科学的一个重要分支，也是当今科技领域的热点之一。人工智能致力于使计算机具有像人类一样的智能，包括感知、推理、学习、理解自然语言等能力。
人工智能的概念起源于上世纪50年代，随着计算机技术的发展，AI进入了不同的发展阶段：
- 符号主义AI（Symbolic AI）：强调使用符号和逻辑推理进行问题求解，代表性的算法包括专家系统和规则引擎。
- 连接主义AI（Connectionist AI）：又称为神经网络AI，模仿人脑神经元的结构和工作原理，重点在于模式识别和学习。
- 进化主义AI（Evolutionary AI）：受到生物进化理论启发，通过进化算法优化解决方案，常用于优化问题和设计。
- 统计学习（Statistical Learning）：利用统计模型来学习数据之间的关系，支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等是其代表。
- 机器学习（Machine Learning）：是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从数据中学习并自动改进算法来实现任务。包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
- 深度学习（Deep Learning）：是机器学习的一个分支，通过构建深层神经网络模型来提高算法的性能。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
- 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：致力于让计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。包括词法分析、句法分析、语义分析和语言生成等技术。
- 计算机视觉（Computer Vision）：使计算机能够模拟人类视觉系统，理解和分析图像和视频内容。包括目标检测、图像分类、图像生成等任务。
人工智能技术已经渗透到各个领域，包括但不限于：
- 医疗健康：辅助医生诊断疾病、药物研发、个性化治疗等。
- 金融：风险管理、欺诈检测、量化交易等。
- 智能交通：自动驾驶、交通流优化、智能交通信号等。
- 教育：个性化教学、智能辅导、在线学习平台等。
- 智能家居：智能音箱、智能家电、智能安防等。
随着人工智能技术的发展，也带来了一些伦理和社会问题：
- 隐私保护：人工智能需要大量数据支持，如何保护个人隐私成为一个挑战。
- 就业影响：部分传统岗位可能会被自动化取代，需要重视职业转型和技能培训。
- 算法偏见：机器学习算法可能会受到数据偏见的影响，导致不公平的结果。
- 安全风险：恶意利用人工智能技术可能会带来安全隐患，如虚假信息生成、网络攻击等。
人工智能技术仍在不断发展，未来可能出现更多创新和突破，如量子计算、人机融合等。同时，也需要重视人工智能的伦理、法律和社会影响，实现科技与人类社会的和谐发展。
这篇百科词条对人工智能进行了全面的介绍，包括其定义、发展历程、关键技术、应用领域、伦理与挑战以及展望与未来等方面，希望能够为读者提供全面而深入的了解。
