人工智能的定义是什么？

定义是，AI是和人的大脑思考方式是一样的。

这个是特别普遍特别不可取的。因为人类对我们大脑如何工作的认知非常的浅，而且没有办法去复制。

今天用的机器人学习和深度学习一定程度有点模拟人脑的构造，但是那大概只是1%。基本上，今天的机器学习算法，包括许多最新的算法和人的大脑99%是没有关系的，是用一个适合计算机的方法制造出来的，和人的思考、身心、自我意识、人的感性理性兼并是有非常大的差别的。

第三种是AI是与人类行为相似的计算机。

这是一个非常简洁非常实用非常明了的定义，不能说是完全错误，但是它缺乏周密的逻辑。

因为实用主义者是从很早以前，基于麻省理工的一个所谓智能聊天工具，像一个非常有耐心的心理医生，可以跟人你一句我一句永不停歇地聊下去。

当时用的人觉得它很聪明，其实背后是非常简单的逻辑。今天的微软小冰就是一个非常成功的例子，能够更好地和人交流，但是不能成为和人一样的。

第四种是人工智能就是会学习的计算机程序。

一定程度上，“无学习，不AI”，这个成为了人工智能的核心指导思想，也是很多研究者愿意把自己称为机器学习专家，而不是广泛的人工智能专家。

谷歌的阿尔法狗也是因为学习了大量专业棋手的棋谱，然后又从自我对弈的学习提高才能打倒人类的世界冠军。

所以确实很多人工智能的程序都是有自我学习的功能，这点是毋庸置疑的。但是人工智能也许应该有一个更广泛的定义。

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、设计和实现能够模拟、扩展和辅助人类智能的理论、方法、技术和应用系统。简单来说，人工智能就是让计算机或其他设备模仿人类的思考和行为模式，以实现解决问题、学习新知识、适应环境等任务的能力。
人工智能的研究领域包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、专家系统、知识表示与推理、规划与调度、演化计算、机器人学等。这些领域为人工智能提供了各种方法和技术，使得计算机能够在不同场景中实现各种人类智能的功能。
人工智能已经在许多领域取得了显著的成果，例如自动驾驶、智能家居、金融风控、医疗诊断、语音助手等。随着科技的不断发展，人工智能将在未来继续引领各行各业的创新和变革。

人工智能，又称为AI，包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理等，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。通俗讲就是让机器能够完成和胜任一些通常需要人类智慧才能完成的复杂工作。

人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。

人工智能就是机器可以完成人们不认为机器能胜任的事——这个定义非常主观，但是也非常有趣；

一个计算机程序是不是人工智能，完全由这个程序的所作所为是不是能让人目瞪口呆来界定，这种唯经验的定义显然缺乏一致性，会因时代不同，背景不同、评判者的经验不同而套用不同的标准。