本文将解释为什么我们认为人工智能是一个最值得研究的课题，并试图定义人工智能究竟是什么。这是开启人工智能学习之旅之前不错的准备。
我们称自己为智人（有智慧的人），因为智能（intelligence）对我们来说尤其重要。几千年来，我们一直试图理解我们是如何思考和行动的，也就是不断地了解我们的大脑是如何凭借它那小部分物质去感知、理解、预测并操纵一个远比其自身更大更复杂的世界。人工智能（artificial intelligence，AI）领域不仅涉及理解，还涉及构建智能实体。这些智能实体机器需要在各种各样新奇的情况下，计算如何有效和安全地行动。
人工智能经常被各种调查列为最有趣、发展最快的领域之一，现在每年创造的价值超过一万亿美元。人工智能专家李开复预测称，人工智能对世界的影响“将超过人类历史上的任何事物”。此外，人工智能的研究前沿仍是开放的。学习较古老科学（如物理学）的学生可能会认为最好的想法都已经被伽利略、牛顿、居里夫人、爱因斯坦等人发现了，但当下人工智能仍然为专业人员提供了许多机会。
目前，人工智能包含大量不同的子领域，从学习、推理、感知等通用领域到下棋、证明数学定理、写诗、驾车或诊断疾病等特定领域。人工智能可以与任何智能任务产生联系，是真正普遍存在的领域。
历史上研究人员研究过几种不同版本的人工智能。有些根据对人类行为的复刻来定义智能，而另一些更喜欢用“理性”（rationality）来抽象正式地定义智能，直观上的理解是做“正确的事情”。智能主题的本身也各不相同：一些人将智能视为内部思维过程和推理的属性，而另一些人则关注智能的外部特征，也就是智能行为。
从人与理性以及思想与行为这两个维度来看，有4种可能的组合，而且这4种组合都有其追随者和相应的研究项目。他们所使用的方法必然是不同的：追求类人智能必须在某种程度上是与心理学相关的经验科学，包括对真实人类行为和思维过程的观察和假设；而理性主义方法涉及数学和工程的结合，并与统计学、控制理论和经济学相联系。各个研究团体既互相轻视又互相帮助。接下来，让我们更细致地探讨这4种方法。
1. 类人行为：图灵测试方法
图灵测试（Turing test）是由艾伦·图灵（Alan Turing）提出的，它被设计成一个思维实验，用以回避“机器能思考吗？”这个哲学上模糊的问题。如果人类提问者在提出一些书面问题后无法分辨书面回答是来自人还是来自计算机，那么计算机就能通过测试。目前，为计算机编程使其能够通过严格的应用测试尚有大量工作要做。计算机需要具备下列能力：
自然语言处理（natural language processing），以使用人类语言成功地交流；
知识表示（knowledge representation），以存储它所知道或听到的内容；
自动推理（automated reasoning），以回答问题并得出新的结论；
机器学习（machine learning），以适应新的环境，并检测和推断模式。
图灵认为，没有必要对人进行物理模拟来证明智能。然而，其他研究人员提出了完全图灵测试（total Turing test），该测试需要与真实世界中的对象和人进行交互。为了通过完全图灵测试，机器人还需要具备下列能力：
计算机视觉（computer vision）和语音识别功能，以感知世界；
机器人学（robotics），以操纵对象并行动。
以上6个学科构成了人工智能的大部分内容。然而，人工智能研究人员很少把精力用在通过图灵测试上，他们认为研究智能的基本原理更为重要。
2. 类人思考：认知建模方法
我们必须知道人类是如何思考的，才能说程序像人类一样思考。我们可以通过3种方式了解人类的思维：
内省（introspection）——试图在自己进行思维活动时捕获思维；
心理实验（psychological experiment）——观察一个人的行为；
大脑成像（brain imaging）——观察大脑的活动。
一旦我们有了足够精确的心智理论，就有可能把这个理论表达为计算机程序。如果程序的输入/输出行为与相应的人类行为相匹配，那就表明程序的某些机制也可能在人类中存在。认知科学（cognitive science）这一跨学科领域汇集了人工智能的计算机模型和心理学的实验技术，用以构建精确且可测试的人类心智理论。
在人工智能发展的早期，这两种方法经常会混淆。有作者认为，如果算法在某个任务中表现良好，就会是建模人类表现的良好模型，反之亦然。而现代作者将这两种主张分开，这种区分使人工智能和认知科学都得到了更快的发展。这两个领域相互促进，值得一提的是计算机视觉领域，它将神经生理学证据整合到了计算模型中。最近，将神经影像学方法与分析数据的机器学习技术相结合，开启了“读心”能力（即查明人类内心思想的语义内容）的研究。这种能力反过来可以进一步揭示人类认知的运作方式。