AI是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
AI是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
AI從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
AI可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。
AI不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
AI是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。
AI是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等。
總的説來，AI研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。
AI黑盒子不確定性
1 AI的長處
當今基於深度學習的AI（人工智能）非常擅長於：從大數據的複雜關係中尋找出人類難以得知的規則（規律性或法則）。人們對周遭大環境的隱藏規律太多未知，AI可以協助人們去探索未知，補足人類的短處。
那麼，人們為什麼需要AI的助力呢? 因為人們常常只能觀察到小數據，只能歸納出局部性的規律，然後從各個局部性規律中，抽象出原則（Principle），然後掌握原則，並相信它（原則）就代表全體規律，乃是恆久不變之“道”。
如今，AI逐漸打破了這項數千年來的迷思。AI迅速掌握全體大數據，迅速找出全體新規律，顛覆人類所相信的原則。於是，擅於藉助於AI者就可得到新規律來引領大潮流。反之，不擅於藉助AI者，堅守舊原則，就很可能成為沒落貴族了。
雖然AI擅長從“小範圍大數據”中找規律但是人類則擅長在“小數據”中找規律，又能舉一反三，應用於“大範圍”上。兩者互補且相輔相成。
例如，在商業競爭環境中，AI可以幫企業取得相關產業的全域最佳解（Global optima），輕易地打敗傳統（無AI）的企業競爭者，因為這些傳統企業只能憑藉人的視野和經驗，只能取得局部最佳解（Localoptima）。
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