总的来说，"人工智能”就是通常意义下的人工系统。关于什么是”智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(CONSCIOUSNESS)自我(SELF)、思维(MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS__MIND))等等问题。人有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”制造的"智能”了。因此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。 人工智能的应用领域：自然语言处理。辽宁GPU人工智能
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。比如SIMONBLACKBURN在其哲学入门教材THINK里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他光光是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。BLACKBURN认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，现在的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为比较需要智能的。辽宁GPU人工智能从可应用性看，人工智能大体可分为专属人工智能和通用人工智能。
人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的中心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与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。
自2011年Watson奠定其医疗的商业发展方向，已经有7个年头，这7年人工智能在世界范围内发展得风生水起，无数企业紧随潮流，深度学习算法也经过了多次换代，但浪潮过后，也有一大批企业应声倒闭。现在，全球范围内幸存下来的企业已经逐渐在医疗人工智能领域组成头部阵营，深度学习过程下各企业都能为自己的AI产品报出一个准确高的数字，然而新时代已经不再是一个唯算法的时代，衡量AI好坏的也不再是一个数字或是人机大战的成果可以评判的，因此只有让人工智能技术在医院得到普遍应用才能长久存活下去。步使人工智能变得更加负责任和更加注重隐私。
关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（DUALISM）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯独工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器光光是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为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。人工智能在计算机领域内，得到了愈加普遍的重视。黑龙江GPU人工智能产品方案
AI模型能够识别数据中的趋势和模式。辽宁GPU人工智能
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。辽宁GPU人工智能
