人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、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、智能機器人、自動程序設計等方面。
知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網絡表示法和框架表示法等。
常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。
問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優先關系?？煞譃闊o信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發式搜索。啟發式知識常由啟發式函數來表示，啟發式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜索問題。
機器學習是人工智能的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。
知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設數據庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智能系統發展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。
一、人工智能的歷史
人工智能（AI）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。人工智能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，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考。這可是不是一個容易的事情。 如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知識什么是思考，更進一步講就是什么是智慧，它的表現是什么，你可以說科學
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家有智慧，可你決不會說一個路人什么也不會，沒有知識，你同樣不敢說一個孩子沒有智慧，可對于機器你就不敢說它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我們說的話，我們做的事情，我們的想法如同泉水一樣從大腦中流出，如此自然，可是機器能夠嗎，那么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，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。
在定義智慧時，英國科學家圖靈做出了貢獻，如果一臺機器能夠通過稱之為圖靈實驗的實驗，那它就是智慧的，圖靈實驗的本質 就是讓人在不看外型的情況下不能區別是機器的行為還是人的行為時，這個機器就是智慧的。不要以為圖靈只做出這一點貢獻就會名垂表史，如果你是學計算機的就會知道，對于計算機人士而言，獲得圖靈獎就等于物理學家獲得諾貝爾獎一樣，圖靈在理論上奠定了計算機產生的基礎，沒有他的杰出貢獻世界上根本不可能有這個東西，更不用說什么網絡了。
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科學家早在計算機出現之前就已經希望能夠制造出可能模擬人類思維的機器了，在這方面我希望提到另外一個杰出的數學家，哲學家布爾，通過對人類思維進行數學化精確地刻畫，他和其它杰出的科學家一起奠定了智慧機器的思維結構與方法，今天我們的計算機內使用的邏輯基礎正是他所創立的。
我想任何學過計算機的人對布爾一定不會陌生，我們所學的布爾代數，就是由它開創的。當計算機出現后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具了，在以后的歲月中，無數科學家為這個目標努力著，現在人工智能已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現在計算機似乎已經變得十分聰明了，剛剛結束的國際象棋大賽中，計算機把人給勝了，這是人們都知道的，大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。
現在人類已經把計算機的計算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世紀領導計算機發展的潮頭，現在人工智能的發展因為受到理論上的限制不是很明顯，但它必將象今天的網絡一樣深遠地影響我們的生活。
在世界各地對人工智能的研究很早就開始了，但對人工智能的真正實現要從計算機的誕生開始算起，這時人類才有可能以機器的實現人類的智能。AI這個英文單詞最早是在1956年的一次會議上提出的，在此以后，因此一些科學的努力它得以發展。人工智能的進展并不象我們期待的那樣迅速，因為人工智能的基本理論還不完整，我們還不能從本質上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產生等一系列問題。但經過這幾十年的發展，人工智能正在以它巨大的力量影響著人們的生活。
讓我們順著人工智能的發展來回顧一下計算機的發展，在1941年由美國和德國兩國共同研制的第一臺計算機誕生了，從此以后人類存儲和處理信息的方法開始發生革命性的變化。第一臺計算機的體型可不算太好，它比較胖，還比較嬌氣，需要工作在有空調的房間里，如果希望它處理什么事情，需要大家把線路重新接一次，這可不是一件省力氣的活兒，把成千上萬的線重新焊一下我想現在的程序員已經是生活在天堂中了。
終于在1949發明了可以存儲程序的計算機，這樣，編程程序總算可以不用焊了，好多了。因為編程變得十分簡單，計算機理論的發展終于導致了人工智能理論的產生。人們總算可以找到一個存儲信息和自動處理信息的方法了。
雖然現在看來這種新機器已經可以實現部分人類的智力，但是直到50年代人們才把人類智力和這種新機器聯系起來。我們注意到旁邊這位大肚子的老先生了，他在反饋理論上的研究最終讓他提出了一個論斷，所有
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人類智力的結果都是一種反饋的結果，通過不斷地將結果反饋給機體而產生的動作，進而產生了智能。我們家的抽水馬桶就是一個十分好的例子，水之所以不會常流不斷，正是因為有一個裝置在檢測水位的變化，如果水太多了，就把水管給關了，這就實現了反饋，是一種負反饋。如果連我們廁所里的裝置都可以實現反饋了，那我們應該可以用一種機器實現反饋，進而實現人類智力的機器形式重現。這種想法對于人工智能早期的有著重大的影響。
在1955的時候，香農與人一起開發了The Logic Theorist程序，它是一種采用樹形結構的程序，在程序運行時，它在樹中搜索，尋找與可能答案最接近的樹的分枝進行探索，以得到正確的答案。這個程序在人工智能的歷史上可以說是有重要地位的，它在學術上和社會上帶來的巨大的影響，以至于我們現在所采用的方法思想方法有許多還是來自于這個50年代的程序。
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1956年，作為人工智能領域另一位著名科學家的麥卡希（就是右圖的那個人）召集了一次會議來討論人工智能未來的發展方向。從那時起，人工智能的名字才正式確立，這次會議在人工智能歷史上不是巨大的成功，但是這次會議給人工智能奠基人相互交流的機會，并為未來人工智能的發展起了鋪墊的作用。在此以后，工人智能的重點開始變為建立實用的能夠自行解決問題的系統，并要求系統有自學習能力。在1957年，香農和另一些人又開發了一個程序稱為General Problem Solver(GPS)，它對Wiener的反饋理論有一個擴展，并能夠解決一些比較普遍的問題。別的科學家在努力開發系統時，右圖這位科學家作出了一項重大的貢獻，他創建了表處理語言LISP，直到現在許多人工智能程序還在使用這種語言，它幾乎成了人工智能的代名詞，到了今天，LISP仍然在發展。
在1963年，麻省理工學院受到了美國政府和國防部的支持進行人工智能的研究，美國政府不是為了別的，而是為了在冷戰中保持與蘇聯的均衡，雖然這個目的是帶點火藥味的，但是它的結果卻使人工智能得到了巨大的發展。其后發展出的許多程序十分引人注目，麻省理工大學開發出了SHRDLU。在這個大發展的60年代，STUDENT系統可以解決代數問題，而SIR系統則開始理解簡單的英文句子了，SIR的出現導致了新學科的出現：自然語言處理。在70年代出現的專家系統成了一個巨大的進步，他頭一次讓人知道計算機可以代替人類專家進行一些工作了，由于計算機硬件性能的提高，人工智能得以進行一系列重要的活動，如統計分析數據，參與醫療診斷等等，它作為生活的重要方面開始改變人類生活了。在理論方面，70年代也是大發展的一個時期，計算機開始有了簡單的思維和視覺，而不能不提的是在70年代，另一個人工智能語言Prolog語言誕生了，它和LISP一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以為人工智能離我們很遠，它已經在進入我們的生活，模糊控制，決策支持等等方面都有人工智能的影子。讓計算機這個機器代替人類進行簡單的智力活動，把人類解放用于其它更有益的工作，這是人工智能的目的，但我想對科學真理的無盡追求才是最終的動力吧。
二、人工智能的應用領域
1、問題求解。
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應用的某些技術，如向前看幾步，把困難的問題分解成一些較容易的子問題，發展成為搜索和問題歸納這樣的人工智能基本技術。今天的計算機程序已能夠達到下各種方盤棋和國際象棋的錦標賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個問題是涉及問題的原概念，在人工智能中叫問題表示的選擇，人們常能找到某種思考問題的方法，從而使求解變易而解決該問題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題，即搜索解答空間，尋找較優解答。
2、邏輯推理與定理證明。
邏輯推理是人工智能研究中最持久的領域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型的數據庫中的有關事實上，留意可信的證明，并在出現新信息時適時修正這些證明。對數學中臆測的題。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。
3、自然語言處理。
自然語言的處理是人工智能技術應用于實際領域的典型范例，經過多年艱苦努力，這一領域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領域的主要課題是：計算機系統如何以主題和對話情境為基礎，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復雜的編碼和解碼問題。
4、智能信息檢索技術。
受"()*+ (*) 技術迅猛發展的影響，信息獲取和精化技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術應用于這一領域的研究是人工智能走向廣泛實際應用的契機與突破口。
5、專家系統。
專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來，在“ 專家系統”或“ 知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識，也應該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯，現在這一點已被證實。如在礦物勘測、化學分析、規劃和醫學診斷方面，專家系統已經達到了人類專家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系統發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。DENDRL系統的性能已超過一般專家的水平，可供數百人在化學結構分析方面的使用。MY CIN系統可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見。經正式鑒定結果，對患有細菌血液病、腦膜炎方面的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。
三、人工智能理論的數學化趨勢越來越突出
在現代科技高速發展的今天，許多科技理論都有賴于數學提供證明，有賴于數學對其的仿真。人工智能的發展也不例外，如何把人們的思維活動形式化、符號化，使其得以在計算機上實現，就成為人工智能研究的重要課題。在這方面，邏輯的有關理論、方法、技術起著十分重要的作用，它不僅為人工智能提供了有力的工具，而且也為知識的推理奠定了理論基礎。人工智能中用到的邏輯可概括地分為兩大類。一類是經典命題邏輯和一階謂詞邏輯，其特點是任何一個命題的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。這一類問題可以用數學里的經典邏輯理論來解決。世界上事物千差萬別，形形色色，除了確定性的事物或概念外，更廣泛存在的是不確定性的事物或概念。這些不確定的事物是無法用經典邏輯理論來解決的。因此我們需要發展新的數學工具來表示這些問題。目前在人工智能中對不確定性的事物或概念是通過運用多值邏輯、模糊理論及概率來描述、處理的。多值邏輯、模糊理論及概率雖然都是通過在［!，"］上取值來刻畫不確定性，但三者之間又存在著很大區別。多值邏輯是通過在真（"）與假（!）之間增加了若干中介真值來描述事物為真的程度的，但它把各個中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。而模糊理論認為不同的中介真值之間沒有明確的界限，表現了不同中介值相互貫通、滲透的特征，從而更好地反映了不確定性的本質。概率用來度量事件發生的可能性，而事件本身的含義是明確的，只是在一定的條件下它可能不發生，它與模糊理論是從兩個不同的角度來描述不確定性的，因而有人稱模糊理論描述了事物內在的不確定性，而概率描述的是事物外在的不確定性。由上可以看出，數學使得人工智能能很好的模擬人類智能，大大推動了人工智能的向前發展?，F在人工智能中還有一些問題用現在的數學很難表示出來，相信在數學知識不斷發展之后，這些問題能很快得到解決。
五、人工智能的發展現狀及前景
目前絕大多數人工智能系統都是建立在物理符號系統假設之上的。在尚未出現能與物理符號系統假設相抗衡的新的人工智能理論之前,無論從設計原理還是從已取得的實驗結果來看,Soar 在探討智能行為的一般特征和人類認知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進展或成就,處在人工智能研究的前沿。
80 年代,以Newell A 為代表的研究學者總結了專家系統的成功經驗,吸收了認知科學研究的最新成果,提出了作為通用智能基礎的體系結構Soar。目前的Soar 已經顯示出強大的問題求解能力。在Soar中已實現了30 多種搜索方法,實現了若干知識密集型任務(專家系統) ,如RI 等。rooks 提出了人工智能的一種新的途徑。它認為無需概念或者說無需符號表示,智能系統的能力可以逐步進化。在它的研究中突出4 個概念:(1) 所處的境遇 機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2) 具體化 機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后立即會有反饋。(3) 智能 智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4) 浮現 從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。
五、結語
人工智能不單單需要邏輯思維與模仿,科學家們對人類大腦和神經系統研究得越多,他們越加肯定:情感是智能的一部分,而不是與智能相分離的。因此人工智能領域的下一個突破可能不僅在于賦予計算機更多的邏輯推理能力,而且還要賦予它情感能力。許多科學家斷言,機器的智能會迅速超過阿爾伯特·愛因斯坦和霍金的智能之和。到下世紀中葉,人類生命的本質也會發生變化。神經植入將增強人類的知識和思考能力,并且開始向一種復合的人/機關系過渡,這種復合關系將使人類逐漸停止對生物機體的需求。大量非常微小的機器人將在大腦的感覺區里占據一席之地,并且創造出真假難辨的虛擬現實的仿真效果。
