人工智能（英文：Artificial Intelligence，缩写：AI），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。简单地讲，人工智能就是让机器完成一些需要人的智能才能完成的任务。
1950年，计算机之父阿兰·图灵提出设想——”机器真的能思考吗“，人工智能的研究目标由此明确。现在公认的人工智能起源是1956年的达特茅斯会议，约翰·麦卡锡、马文·明斯基以及克劳德·香农等人在达特茅斯举行研讨会，提出了”人工智能“这个名词。
人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
大数据、深度学习和强算力（云计算）是当今人工智能技术的三大基石。
大数据是人工智能的第一块基石。机器的学习过程和人类是不一样的。一个小孩见到几只猫从自己眼前走过，妈妈告诉他这是猫，他下次见到别的猫就能知道这是猫。而要教一台机器来识别猫的话，可能需要给它提供超过100万张猫的图片来学习。有大数据才有人工智能。
在大数据时代，如何有效利用、发掘数据成为了关键问题，迄今为止人工智能领域最先进、应用最广泛的技术解决方案是深度学习算法。大数据好比是原材料，深度学习则是原材料加工厂。深度学习不再需要人类专家去煞费苦心地提炼模型，机器自己就能从大数据中寻找特征、发现规则、总结模型。通俗点说，深度学习是擅长“发现套路”的老炮儿。
海量的数据给深度学习提供了足够多的素材，而大数据的处理需要大算力。深度学习的理论现在还不够成熟，很多时候需要大量尝试。神经网络需要多少个隐层来训练，到底需要多少有效的参数等，都没有很好的理论解释，很多研究者在建立多层神经网络的时候，还是花了很多时间在枯燥的参数调试上。处理同样一个难题，如果A机构做一次运算需要十天，而B机构只需要一天，B机构就能做更多实验，积累更多经验，获得更大成就。因此强大的计算力很关键，这是人工智能的第三块基石。
人工智能继承了传统机器的优势，有着超级旺盛的精力，全年无休也不会感觉“身体被掏空”，是任劳任怨的劳动模范，管理起来很省心。人工智能也继承了传统机器的强悍记忆力，人类不可能记住一千万张人脸，但人工智能记一亿张人脸都不在话下——全世界的罪犯都会痛恨这样的记忆力。
除了继承旺盛精力和超强记忆力，人工智能还发展出了三大新能力：
人类作为自然界千百万年漫长演化的产物，智慧且美丽，但并不完美；人工智能作为人造产物，其存在历史不到百年，虽然十分强大，但同样存在不少缺陷。
