人工智能计算机在学习和“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。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门普遍的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。当今时代，人工智能已经是主要发展领域之一。河南NPU人工智能计算平台
即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用概率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。
对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的计算器或是运算时间。 江苏GPU人工智能深度学习有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。
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。当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学，斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有单独的研究风格。JOHNHAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有比较大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。60~70年代的研究者确信符号方法结尾可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。
强人工智能观点认为计算机不只是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（JSEARLEINMINDSBRAINSANDPROGRAMS.THEBEHAVIORALANDBRAINSCIENCES，VOL.3，1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（HEU-RISTIC）法而设法巧妙的解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要比较长时间，对于这样的问题，人能在比较短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在只是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。人工智能是跟互联网紧密联系在一起的。
一个人工智能的子领域，表示了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力)所定义的创造力。相关领域研究的包括了人工直觉和人工想像。大多数研究人员希望他们的研究结尾将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能)，结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。有些人认为要达成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。上述许多问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点(推理)，知道什么是被人谈论(知识)，忠实地再现作者的意图(情感计算)。因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性：它可能需要强人工智能，就像是人类一样。工智能使人们可以接受虚拟教育，也可以获得前所未有的工具。贵州GPU人工智能虚拟化
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。河南NPU人工智能计算平台
如今，人工智能在捕获，处理和分析数据方面起着举足轻重的作用！合并数据元素和管理数据中心也变得越来越高效和有用。随着数据成为维持几乎所有业务运营以获取洞察力和业务成果的先决条件，数据中心正处于这种数字化转型的关键。这些容纳计算机和设备的物理设施满足了现代经济的信息需求。数据中心提供无缝的数据备份和恢复功能，同时支持云存储应用程序和事务。除了促进经济发展之外，数据中心生态系统还吸引了许多国际高科技公司参与。此外，数据中心的存在确保了当地社区的较佳投资环境和就业机会。尽管他们在带来数字**方面发挥了关键作用，但他们并非没有问题。据Gartner分析师DaveCappuccio称，到2025年，将有80%的企业关闭其传统数据中心。考虑到传统数据中心面临的许多问题，如升级准备不足，基础设施挑战，环境问题等，这些数据是合适的。对此的解决方案是利用人工智能来增强数据中心的功能和基础架构。河南NPU人工智能计算平台
