第一节
人工智能技术的定义

人工智能是一门涉及多个学科领域的交叉学科，其研究目标是使计算机系统或机器具有类似于人类的智慧。人工智能技术是指实现人工智能目标所使用的各种技术方法和手段。

一、人工智能的概念

关于人工智能的概念，学术界并没有一个统一和明确的定义，不同的学者和机构从不同的角度和层面对其进行了解释和描述。本书参考了国际标准化组织（ISO）对人工智能的定义，将其定义为：由计算机系统或机器执行的通常需要人类智慧的任务或过程。这个定义强调了两个方面：一是人工智能是由计算机系统或机器执行的，而不是由人类执行的；二是人工智能执行的是通常需要人类智慧的任务或过程，而不是任何任务或过程。这个定义也暗示了两个问题：一是什么是计算机系统或机器，二是什么是人类智慧。

计算机系统或机器是指由硬件和软件组成的具有信息处理功能的设备或系统，如个人电脑、手机、服务器、机器人等。计算机系统或机器可以根据预设的程序或规则进行信息输入、存储、处理和输出，也可以根据外部环境或内部状态进行自适应调整和优化。

人类智慧是指人类具有的感知、理解、推理、决策和交互等能力，以及创造、学习和创新等特质。人类智慧可以分为多种类型，如逻辑智慧、语言智慧、空间智慧、音乐智慧、情感智慧等。人类智慧可以通过多种方式进行表达和评估，如智商测试、情商测试、创造力测试等。

二、人工智能的特征

根据上述对人工智能的定义，我们可以归纳出人工智能以下几个方面的特征：

（1）技术性。人工智能是一种技术，而不是一种自然现象或生命形式，它依赖于计算机系统或机器的硬件和软件，以及人工智能技术的方法和手段。

（2）模拟性。人工智能是一种模拟，而不是一种复制或替代，它试图模拟人类智慧的任务或过程，而不是完全复制或替代人类智慧的本质或功能。

（3）功能性。人工智能是一种功能，而不是一种目的或价值，它旨在实现特定的任务或过程，而不是追求特定的目的或价值，它的功能取决于其设计者和使用者的意图和需求。

（4）可变性。人工智能是一种可变的技术，而不是一种固定的或唯一的技术。它可以根据不同的任务或过程、不同的计算机系统或机器、不同的环境条件等进行调整和优化。

三、人工智能的分类

人工智能可以根据不同的标准进行分类，如按照其实现方式分类、按照表现水平分类等。本书参考了人工智能领域的权威学者罗素（Russell）和诺维格（Norvig）对人工智能的分类方法，将其分为以下两种类型：

（1）弱人工智能：指在特定领域或任务中表现出超越人类水平的智慧，但在其他领域或任务中表现出低于或等于人类水平的智慧。弱人工智能通常只具有部分或局部的人类智慧，如感知、理解、推理、决策等，但缺乏完整或全局的人类智慧，如创造、学习、创新等。弱人工智能也被称为窄人工智能（narrow AI）或专用人工智能（specialized AI）。

（2）强人工智能：指在任何领域或任务中都可以达到或超越人类水平的智慧。强人工智能通常具有完整或全局的人类智慧，如感知、理解、推理、决策、创造、学习、创新等，并且可以自主地进行学习和改进。强人工智能也被称为广泛人工智能（general AI）或全面人工智能（full AI）。

目前，人工智能技术主要处于弱人工智能阶段，但已经在各个领域取得了令人瞩目的成果。例如，在国际象棋、围棋等棋类游戏中，计算机程序已经可以战胜世界顶级棋手；在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面，计算机程序已经可以达到甚至超越人类水平；在医疗诊断、法律咨询、金融投资等方面，计算机程序已经可以提供高效和准确的服务。然而，在强人工智能方面，还没有一个计算机程序可以在任何领域或任务中有达到或超越人类水平的智慧。强人工智能还面临着许多理论和实践上的难题和挑战，如：如何定义和度量智慧，如何实现自主学习和创新，如何保证人工智能的可控性和安全性等。 lnNM5qU6yltY3Ytaa1lbVY00JSyU03Zo4vzXZYieAXyLnqe7lXzgVOnClK8u2g/0