现代人工智能涉及计算机科学、数学、神经科学、物理学、语言学、哲学等众多学科，是典型的交叉学科，关于它的定义一直存有不同的观点。例如，诺维格和拉塞尔合著的《人工智能——一种现代方法》中提到，人工智能是“像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统”。大英百科全书中把人工智能定义为“数字计算机或者数字计算机控制的机器人执行通常与智能生物体相关的任务的能力”。
2018年1月，在国家标准化管理委员会的指导下，由中国电子技术标准化研究院编写并发布了《人工智能标准化白皮书（2018版）》，其中对人工智能做了如下定义。
人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
这个定义包含如下几层含义。
第一，人工智能的实现工具是数字计算机或者数字计算机控制的机器。即数字计算机是实现人工智能的核心，通过强大的计算能力和算法，起到类似于“人类大脑”的作用。计算能力和算法都依赖于人类技术进步，这充分体现了“人工”的作用。
第二，人工智能中的“智能”水平具有不同的级别，从模拟、延伸到扩展人的智能，从感知环境、获取知识到使用知识。人工智能的最高级别是可以超越人类智力水平的。
第三，人工智能的具体表现形式包括理论、方法、技术以及应用系统。
现代人工智能被分为弱人工智能和强人工智能。根据《人工智能标准化白皮书（2018版）》的描述，弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器，并不真正拥有智能，也不会有自主意识；而强人工智能是指真正能思考的智能机器，并且认为这样的机器是有知觉和自我意识的。强人工智能不仅在哲学和伦理学上存在争议，而且相关技术的研究工作也困难重重，当前的主流观点认为，未来几十年内强人工智能难以实现。
现代人工智能的发展首先得益于对人工智能的认识在思想层面的进步，逐渐从追求“形似”转而思考如何完成“神似”的目标。其中，关于形式推理的研究是这种进化的基础，中国、印度以及希腊等著名的哲学家早在一千多年以前就已经开始了这方面的思考。古希腊伟大的哲学家亚里士多德提出的三段论演绎法至今仍是形式推理的基础，欧几里得的《几何原本》也是早期形式推理的典范作品。与牛顿共同发明了微积分的德国数学家莱布尼茨认为人类的思想可以通过机械计算的方式实现。他从理论上研究了形式符号系统，并且还实际制造了可以计算16位乘法的手摇计算机（图1-7），从这个意义上讲，他堪称现代计算机的先驱。
图1-7
进入20世纪后，随着电子计算机技术的发展，人工智能进入快速发展时期。在人工智能领域对后世产生极大影响的一位人物是英国的数学家、逻辑学家艾伦·图灵（图1-8），他被称为“计算机科学和人工智能之父”。在1936年的一篇题为《论数字计算在决断难题中的应用》的论文中，他提出了“图灵机”的设想，图灵的计算理论还证明了二进制的数字信号可以描述任何形式的数学推理。他的这些理论奠定了现代电子计算机的理论基础。1950年他又发表了论文《计算机器与智能》，在其中提出了判断机器是否具有智能的试验方法，即著名的“图灵测试”。论文中还提到了机器学习、遗传算法、强化学习等在现代人工智能领域仍在研究和使用的概念。图灵的这些思想是人工智能的直接起源之一，也是人工智能领域十分重要的理论分支和研究方法。值得一提的是，为了纪念图灵的巨大贡献，美国计算机协会于1966年设立了“图灵奖”，以表彰在计算机科学中做出突出贡献的研究工作者，这个奖项被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。
图1-8
