人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指使机器能够模拟和展现人类智能的一门学科和技术。它涉及构建智能系统，使其能够感知、理解、学习、推理、决策和交互，以解决复杂的问题并执行各种任务。
人工智能的目标是使机器能够模仿人类的智能行为和思维过程，具备类似于人类的感知、认知和决策能力。这包括理解和处理自然语言、识别和解释图像、推理和决策、学习和适应、规划和问题解决等。
人工智能技术涵盖了多个子领域和方法，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等。这些技术利用数据和算法来训练和优化模型，使机器能够从经验中学习和改进性能，逐步实现智能化的功能和应用。
人工智能的应用范围广泛，涵盖了许多领域，包括自动驾驶、智能机器人、智能语音助手、医疗诊断、金融风控、智能推荐系统、物流优化等。人工智能的发展正不断推动科技进步和社会变革，对于提高生产效率、改善人们的生活和推动创新具有重要的影响。
人工智能发展史
人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的发展经历了多个阶段，从最初的符号推理到现代深度学习和强化学习。
符号推理（Symbolic Reasoning）：20世纪50年代至80年代初，人工智能研究主要集中在符号推理方法上。这种方法使用符号逻辑和知识表示来解决问题，例如专家系统和推理引擎。然而，符号推理受限于知识表示和推理规则的局限性，难以应对复杂和不确定的问题。
统计学习（Statistical Learning）：20世纪80年代末至21世纪初，人工智能研究开始转向统计学习方法。这种方法利用统计模型和机器学习算法从数据中学习模式和规律。常见的技术包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。统计学习在图像识别、语音识别和自然语言处
