AI被定義為具有認知能力的計算機，很久以來人類一直希望制造出這樣的智能機器，直到1940年代1950年代第一臺電子計算機的出現(xiàn)，讓人類看到了很小的可能性。
關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維（包括無意識的思維）等等問題。
人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。
AI被定義為具有認知能力的計算機，很久以來人類一直希望制造出這樣的智能機器，直到1940年代1950年代第一臺電子計算機的出現(xiàn)，讓人類看到了很小的可能性。
關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維（包括無意識的思維）等等問題。
人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。
人工智能是一門起步晚卻發(fā)展快速的科學。20世紀以來科學工作者們不斷尋求著賦予機器人類智慧的方法。
30年代末到50年代初的人工智能領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)-些電纜控制的機器人，可以行走并能說出簡單的詞組。
與此同時,科學界已經(jīng)提出描述電子信息的二進制信號，A. M. Turing證明了任何形式的計算都可以用數(shù)字方式傳遞，這兩大突破再- -次提供了創(chuàng)造智能機器的可行性。
當時的先驅(qū)是艾倫·圖靈（Alan Turing） ，他在1950年發(fā)表了《計算》一書中提出了一個實驗：圖靈測試（The Turing test）由艾倫·麥席森·圖靈發(fā)明，指測試者與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。
進行多次測試后，如果機器讓平均每個參與者做出超過30%的誤判，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。這個想法現(xiàn)在被稱為圖靈測試，它在AI史上具有非常重要的地位。
你如果通過AI的能力來衡量AI 的智能，那我覺得那樣是不準確的。地球上第二最聰明的物種是海豚，我們永遠不會認為海豚能夠用文字和人類交流，但我們不會反對海豚具有智能。
關(guān)于動物智力，有一則有趣的軼事：大約在1900年，德國柏林有一匹馬，人稱“聰明的漢斯”，據(jù)說這匹馬精通數(shù)學。當漢斯做加法或計算平方根時，觀眾都驚呆了。
此后，人們觀察到，如果沒有觀眾，漢斯的表現(xiàn)不會很出色。事實上，漢斯的天才在于它能夠識別人類的情感，而非精通數(shù)學。馬一般都具有敏銳的聽覺，當漢斯接近正確的答案時，觀眾們都變得相對興奮，心跳加速。
也許，漢斯有一種出奇的能力，它能夠檢測出這些變化，從而獲得正確的答案。雖然你可能不愿意把漢斯的這種行為歸于智能，但在得出結(jié)論之前，你應該參考一下斯騰伯格早期對智能的定義。
有些生物只體現(xiàn)出群體智能。例如，螞蟻是一種簡單的昆蟲，單只螞蟻的行為很難歸類在人工智能的主題中。
但是，蟻群對復雜的問題顯示出了非凡的解決能力，如從巢到食物源之間找到一條最佳路徑、攜帶重物以及組成橋梁。集體智慧源于個體昆蟲之間的有效溝通。
在這個節(jié)點上，強調(diào)思考和智能之間的區(qū)別是明智的。思考是推理、分析、評估和形成思想和概念的工具。并不是所有能夠思考的物體都有智能。智能也許就是高效以及有效的思維。
許多人對待這個問題時懷有偏見，他們說：“計算機是由硅和電源組成的，因此不能思考。”或者走向另一個極端：“計算機表現(xiàn)得比人快，因此也有著比人更高的智商。”真相很可能存在于這兩個極端之間。
