隨著20世紀中葉電子計算機產生以來，科學技術得到迅猛發展，
也隨之產生和發展。人工智慧已經應用到我們生活的很多領域，伴隨著研究的發展，人工智慧會更加深入的影響我們的生活。
1.什麼是人工智慧
“人工智慧”一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴充套件。人工智慧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。人工智慧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，總的說來，人工智慧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慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“複雜工作”的理解是不同的。目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機，人工智慧的發展歷史是和電腦科學與技術的發展史聯絡在一起的。除了電腦科學以外，人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。
人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜尋方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智慧
、自動程式設計等方面。
2.人工智慧的應用領域
今天，
能力更傾向於應用到人類或其他動物智慧的某一或某幾方面，並用自動化替代，有時候也用於對其進行模擬。這些在高效能運算機排程之下的智慧行為遠遠比人類的行為更為強大。
2.1 路徑查詢和路徑規劃
在最小代價路徑規劃和路徑查詢系統中，可以使用專門的技術，它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決：來模擬對理解的直覺迅速轉換或者對普通人大腦生成過程的識別，結果有時非常令人驚訝！路徑查詢就是路徑規劃問題的一種變體。
不管怎樣，當對真實世界中存在的問題應用AI技術的時候，您所遇到和需要克服的挑戰有很多，但其中最令人煩惱的一個就是問題的規模和複雜度，即使在人類看來這些問題非常理所當然、簡單和幼稚。早些年，AI研究的大部分工作是用於開發快速、高效、充分理解的查詢方法。
2.2 規則和專家系統
人工智慧的發展到今天開始使用知識庫來代替器官或機構記憶，多年來專家系統以及基於規則的決策系統在人類診斷和經驗分析上一直處於主導地位。它用於在知識庫中挖掘出問題的答案、尋找關聯性、模式提取等等相關工作。
事實上，專家系統甚至可以用作遊戲的一個可玩性特色。想象在一個實時戰略遊戲當中，您訓練一個羅馬士兵軍團，讓其攻擊、抵禦某種特定型別的敵人。然後，您又訓練了敵人軍隊，讓它再次抵禦羅馬軍團的進攻，依次反覆。
每一個歷史軍隊所有的進攻和防禦能力都包含在一個具有代表性的資料庫中。當某一特定環境設定出現時，這些軍隊就需要找出一種策略來進行防禦，這種需要由某種軟體來提供，其中封裝了這些環境作為一組引數，用於在專家系統中進行查詢操作，從而尋找出抵禦敵人的最佳方法。
3.人工智慧的現狀與發展方向
3.1人工智慧的現狀
20世紀90年代A.I.技術的發展在各個領域均展示長足發展——學習、教學、案件推理、策劃、自然環境認識及方位識別、翻譯，乃至遊戲軟體等領域都瞄準了A.I.的研發。1997IBM（國際商用機械公司）製造的電腦“深藍”擊敗了國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫。到了90年代末，以A.I.技術為基礎的網路資訊搜尋軟體已是國際網際網路的基本構件。2000年互動機械寵物面世。麻省理工學院推出了會做數十種面部表情的機器人Kisinel。
3.2人工智慧發展的方向
關於A.I.人們最迫切希望知道的問題是，它真能和人一般聰明嗎？許多科學家相信，這只是個時間上的問題。A.I.軟體設計師庫爾茲維爾認為遲至2020年A.I.即可聰明過人。IBM的霍恩估計比較保守，他認為A.I.趕上人還需要40—50年時間。AT&T的斯通則說他的目標是在2050前組建一隻能挑戰曼聯的A.I.足球隊。他這不是開玩笑。
在許多方面，A.I.大腦比人類更有優勢。人腦的學習吸收新知識的過程非常慢。要說一口流利的英語至少得半年或兩三年時間（吹牛廣告中的例子除外）。而要讓A.I.學會講法語，只需為它裝上一個說法語軟體，數秒之間一個A.I.法語專家便誕生了。
另一個更難解答的問題：A.I.是否能擁有情感。目前沒有人有把握回答這個問題。
於是剩下一個最可怕的問題：A.I.機器人能變得比人類更聰明，並反戈一擊與人類為敵？庫爾茲維爾、技術學家比爾·喬伊認為這並非不可能。霍恩在這個問題上拿不太穩。
霍恩認為雖然電腦的粗略運算能力可超過人類，但它不可能具備人類所有精細的特徵，因為人類對自己的大腦擁有的許多微妙能力並不瞭解，更無從仿模相應軟體。
庫爾維茲的看法比較樂觀，他認為人類在開發超級A.I.的同時，在對它們的引導和管理方面也將相應提高，因此將永遠走在前面，掌握控制權。
由以上分析我們可以瞭解到，人工智慧得到了全球從學術界到應用領域的高度重視，為了使我們的命題那更加美好，為了使我國在人工智慧領域趕超國外先進行列，我們應該加大研究和投入力度，培養更多的超一流人才。