人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI，是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的新的技術科學。AI所涉及的學科十分復雜和廣泛，例如：哲學和認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論等等，同時人工智能又是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。
目前，人工智能已經應用在機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設計、智能控制、機器人學、語言和圖像理解、遺傳編程等領域中。由此看出，人工智能已經滲入到人類生活中并且將人類的生活提升到另一個層次，而就在這樣的發展形勢下，有人對人工智能提出了擔憂和質疑：人工智能會不會從體力勞動和腦力勞動方面逐步取代人類?
1956年，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家首次提出了“人工智能”這一術語。人工智能學科發展了六十年，而AI是否能代替人類也反反復復經歷了很多個階段，從否認機器人可以代替人類的工作，到承認可以幫助人類做很多事情，到盡管可以做很多事情，但卻要人類來處理AI出現的故障;從AI的工作從不出錯到訓練它完成更新的任務，到最后，認為很多工作根本就不應該是人類應該做的。從人類的心理變化，可以看出，AI正在一步一步的減輕人類的負擔，提高人類的工作效率，甚至會讓人擔心自己的工作會被AI所代替。
1997年，美國IBM公司的“深藍”超級計算機以2勝1負3平戰勝了當時世界國際象棋冠軍，成為早期人工智能技術的一個完美例子。2016年3月15日，隨著谷歌圍棋人工智能“阿法狗(AlphaGo)”與韓國棋手李世石最后一輪較量的結束，這場引起全世界廣泛關注的“人機大戰”總比分定格在1:4。“人工智能”戰勝“人類智慧”。
“阿法狗”完勝李世石，體現了深度學習神經網絡技術和人工智能的巨大潛力。但是機器人的智力與人類的智力相比還是有很大差距的，谷歌的人工智能雖然在圍棋博弈這方面智力水平達到了職業九段選手，但是人類的感知、學習、理解、認知等綜合能力是當前機器人無法達到的。
總的來說，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人類一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢?科學家已經作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢?到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數十億個神經細胞組成的器官，我們對這些細胞的了解甚少，模仿它們恐怕是天方夜譚。就像有些人說的那樣：“人能創造機器人，但是機器人永遠都創造不了人。就憑這一點，機器人就無法取代人類。”
智能的布局體現在兩個方面，一個通過經驗獲得知識，另一個是對整體環境的理解。從這個角度來看，機器人在面對未知環境的變化，未知的任務，它的決策能力還是非常弱的。從專業角度分析，人類比機器人強的地方在于學習與理解能力。人可以通過經驗來學習新事物，并具備觸類旁通的能力。人是通過數以億計的神經元互相連結構成大腦，大腦是一個并聯機制，所以人善于學習，通過所經歷的事情或經驗，能夠發現事物的特征，發現本質規律，從而全面理解周圍環境。與此同時，人類生活的日常環境卻是多任務的，要面對各種各樣的情況。人工智能的優勢就在于能用復雜的計算處理簡單的任務。因此有專家認為，人工智能自我學習、舉一反三的能力還不如5歲孩子。有誰會擔心，五歲的孩子來統治人類?
人類制造了機器人并不是用來代替人類，而是來幫助人類、延伸人類的能力。機器人是人造的，需要人去維護，而機器人有很多能力是人所不及的，如一些危險環境，人不能去而機器人可以去;而機器人在很多未知和復雜的危險環境如地震環境，無法做出正確的決策，這時就需要有豐富經驗與知識的人類與它合作，共同完成任務，因此人與機器人是合作的關系。
人類大腦的記憶能力和計算能力的確比不上機器，但是人腦的智慧其實是對于信息的分析和決策能力，這是世界上任何最強大的電腦都無法比擬的。正因為如此，人工智能在未來幾十年內應該都沒有辦法趕超我們人類的大腦，但它們會在生活中廣泛應用，人類需要擔心的并不是人工智能奴役人類，而真正要擔心的是人類本身會不會退化。
