机器人在玩电脑
人工智能探索和模似人的感觉和思维过程的规律，进而设计出能替代和扩展人的某些智能活动的自动机的一门科学。
人工智能的研究是与数学基础和数理逻辑中对算法的研究密切相关的。1936年，英国数学家图林发表了他关于一类理想计算机即图林机的数学表达式，给出了可计算性以确切的定义。这为计算机软件科学奠定了最重要的理论基础，同时它也是人工智能的真正理论基础，它对机器在理论上能干什么或不能干什么提供了一个精确的、严格的、机械性的回答。人工智能基本思想的提出是与控制论的研究分不开的。控制论的中心任务之一就是研究智能的模拟问题，它力图将人类的智能，例如自适应、学习、探索等能力引入控制系统，从而构成具有识别、决断等功能的比较完善的控制系统。真正意义的人工智能是在20世纪50年代后半期，即电子计算机的发展已具备进行各种复杂工作的能力时才形成的。1956年，美国的纽艾尔、西蒙和J·C·肖编制了一个称为“逻辑理论家”的程序，这一程序模拟了人用数理逻辑证明定理时的思维过程，规则和所采取的策略、技巧以及筒化的步骤，证明了罗素一杯特海《数学原理》第二章中的38条定理。这是计算机对人的高级思维活动进行模拟的一项奠基性突破。同年夏天，在美国达多马斯大学召开了有关人工智能的讨论会，会议的主题是探讨人类各种学习和其他智能特征的基础，以及如何在原理上进行精确的描述，以便使计算机进行模拟。这次会议标志着人工智能的正式诞生。
60年代以后，人工智能进入飞速发展的时期。人们逐步明确其中心任务就是如何使计算机去做那些过去只有靠人的智能才能做的工作。人工智能的主要方法是计算机软件科学的观点和方法，即主要对脑的宏观功能进行模拟。这其中又分为两种基本方法，一是完全依靠算法来解决问题，它不太关心机器和人在解决同样一个问题时各自的特点，这一方法能保证获得最优解，但在计算量太大的情况下却不可能实施。另一种是启发式方法，它把人在解决各种问题时所使用的方法编成程序，依靠它来解决问题。与这两种方法相对应，人工智能研究中有数学学派和心理学学派之分。随着脑模型研究的发展，它也在影响着人工智能的发展。
目前，人工智能的主要研究领域有：感觉和思维模型的建立、知识表达、图像识别、问题求解、博弃、定理证明、自然语言理解、机器视觉、机器人、专家系统等。它正从经验阶段向理论阶段发展，从实验室向应用领域发展。
