实际应用机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等!学科范畴人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉.涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论研究范畴自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不准确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法意识和人工智能人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟.

　　2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体流行语”。[2]2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。关于什么是“智能”，涉及到诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等问题.人了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点.但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是人工智能！

　　对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多须用人来做的工作如今已经能用机器人实现！

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　　作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法!本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径!这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”!从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于完善的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类.当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识!

　　人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究!其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的！除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科!人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面.

　　这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机难学会的就是“顿悟”！或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”.正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践!人类的实践过程同时包括经验和创造!这是智能化研究者梦寐以求的东西!2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.CWANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法.

　　而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科.这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强.计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样.我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。