人工智能（Artificial Intelligence, AI）是研究如何让机器模拟、延伸和扩展人类智能的学科。1950 年图灵提出著名的图灵测试：如果一台机器能够在对话中让人类无法辨别其与真人无异，就算具备了智能。1956 年达特茅斯会议正式确立了人工智能这一学科名称。此后 AI 经历了数次热潮与低谷：符号主义时代的专家系统、统计学习时代的机器学习、以及 2012 年深度学习爆发后的第三次浪潮。

人工智能的核心目标是让机器具备感知、理解、推理、学习与决策等能力。当前 AI 发展出三大技术分支：机器学习（让计算机从数据中自动学习规律）、深度学习（利用多层神经网络进行表征学习，是机器学习的一个子领域）和强化学习（让智能体在与环境交互中通过奖励信号学会最优策略）。

人工智能深刻改变了社会，在医疗影像诊断、智能客服、自动驾驶、金融风控、内容生成等场景广泛应用。与此同时，AI 也带来了就业结构变化、算法偏见、隐私安全、深度伪造等伦理与治理挑战。理解 AI 的基本概念与发展脉络，是学习任何 AI 知识的前提，也有助于我们客观看待这项技术的能力边界与潜在风险。