人工智能（Artificial Intelligence）、英語で略されるとAI。それは、人間の知能を模倣し、延長し、拡張する理論、方法、技術及び応用システムを研究・開発する新しい技術科学である。
人工知能の定義は二つの部分に分けることができる、つまり「人工」と「知能」である。「人工」は比較的理解しやすく、議論も少ない。「人間にどのようなものが作れるのか」や「人間の知能が人工知能を創造するほどに高くないか」などの問題を考える必要がある時があるが、全体的に言えば、「人工システム」とは通常意味での人工システムである。しかし、「知能」とは問題が多く含まれる。これは他の多くの問題に関連しており、意識（CONSCIOUSNESS）、自己（SELF）、思考（MIND）（無意識の思考（UNCONSCIOUS_MIND）を含む）などである。人類が唯一知っている知能は、人間の知能であり、これは一般的に認められている観点である。しかし、私たちは私たち自身の知能について非常に限定的な理解を持っており、人間の知能を構成する要素についても限定的な理解を持っているため、「人工」で作られる「知能」を定義することは非常に困難である。そのため、人工知能の研究はしばしば人間の知能自体の研究に関連している。他の動物や他の人工システムの知能に関しては、人工知能に関連する研究トピックと一般的に考えられている。
人工知能在コンピュータ分野ではますます広く注目を集めており、ロボット、経済政治決定、制御システム、シミュレーションシステムなどに応用されている。
ニールソン教授は人工知能を次のように定義している：「人工知能は知識に関する学問――知識をどのように表現し、どのように知識を獲得し、そして知識をどのように使用するかの科学である。」一方で、MITのウィンストン教授は「人工知能はコンピュータが過去に人間のみが行っていた知能的な仕事を行う方法を研究する学問である」としている。これらの見解は人工知能学科の基本思想と基本内容を反映しており、人工知能は人間の知能活動の規則を研究し、一定の知能を持つ人工システムを構築し、コンピュータが人間の知力が必要であった過去の仕事をどのように遂行するか、つまりコンピュータのハードウェアとソフトウェアをどのように使用して人間のいくつかの知能的行動を模倣するかの基本理論、方法、技術を研究する学問である。
人工知能はコンピュータ学科の一分岐であり、20世紀70年代以来、世界三大先端技術の一つ（宇宙技術、エネルギー技術、人工知能）と呼ばれており、21世紀の三大先端技術（遺伝子工学、ナノサイエンス、人工知能）の1つとされている。これは過去30年で急速な発展を遂げ、多くの学問分野で広範に応用され、豊かな成果を収めてきたためである。人工知能は徐々に独立した分岐となり、理論と実践の両面で独自のシステムを形成している。人工知能はコンピュータが人間のいくつかの思考プロセスと知能的行動（学習、推論、思考、計画など）を模倣する学問であり、主にコンピュータが知能的原理を実現し、人間の脳の知能に類するコンピュータを製造し、コンピュータがより高度な応用を実現する能力を与えることに焦点を当てている。人工知能はコンピュータサイエンス、心理学、哲学、言語学などの学問に関わることになる。それは自然科学と社会科学のほぼすべての学問を網羅しており、コンピュータサイエンスの範囲をはるかに超えている。人工知能と思考科学の関係は実践と理論の関係であり、人工知能は思考科学的技術応用レベルに位置し、その応用ブランチの一つである。思考の観点から見ると、人工知能は論理的思考に限定されず、直観的思考、霊感的思考も考慮する必要がある。そうしないと人工知能の突破的な発展を促進することはできない。数学は多くの学問の基礎科学とされており、言語、思考の分野にも進出している。人工知能学科も数学ツールを借りなければならず、数学は標準論理、曖昧数学などの範囲で役割を果たし、数学が人工知能学科に進出することで、お互いに刺激し合い、より速く発展する。
研究価値
例えば、昔は人間の脳で行われるべきと思っていた複雑な科学と工学計算は、コンピュータが実行できるようになり、しかも人間の脳よりも速く、正確に行えるため、現代人はこれらを「人間の知能が必要とされる複雑な任務」と見なさないようになった。複雑な仕事の定義は時代の発展と技術の進歩に伴って変化し、人工知能という学問の具体的な目標も時代の変化に伴って発展する。一方で新しい進展を遂げ、一方でより意味深い、より困難な目標に転向している。
通常、「機械学習」の数学的基礎は「統計学」、「情報理論」、「制御理論」である。他の非数学学科も含まれる。このような「機械学習」は「経験」に大きく依存する。コンピュータは絶えず特定の問題を解決する経験から知識を獲得し、学習戦略を学び、類似の問題に遭遇した際に経験的知識を適用して問題を解決し、新しい経験を積むのと同じである。私たちはこのような学習方式を「連続型学習」と呼ぶ。しかし、人間は経験から学ぶだけでなく、創造することもできる、つまり「ジャンプ型学習」である。これは特定の状況で「霊感」や「悟り」とも呼ばれる。これまでコンピュータが最も学びにくいのは「悟り」である。またはもう少し厳密に言えば、コンピュータは学習と「実践」において「量変に依存しない質変」を学ぶことが困難で、簡単には一つの「質」から別の「質」、または一つの「概念」から別の「概念」に移行することができない。そのため、ここでの「実践」は人間のと同じではない。人間の実践過程は経験と創造を同時に含んでいる。これは知能化研究者が憧れているものである。
実際の応用
機械ビジョン、指紋認識、顔認識、網膜認識、虹彩認識、掌紋認識、エキスパートシステム、自動計画、知能検索、定理証明、ゲーム、自動プログラム設計、知能制御、ロボティクス、言語と画像の理解、遺伝的プログラミングなど。
関与学科
哲学と認知科学、数学、神経生理学、心理学、コンピュータサイエンス、情報理論、制御理論、不確実性理論
研究範囲
自然言語処理、知識表現、知能検索、推論、計画、機械学習、知識獲得、組合せスケジューリング問題、感知問題、パターン認識、論理プログラミング、軟計算、不正確さと不確実性の管理、人工生命、神経ネットワーク、複雑系、遺伝的アルゴリズム。長年の進化を経て、人工知能は新しい段階に入った。人工知能の発展の重要な戦略的機会を掴み、我国の人工知能発展の先発的優位を築き、革新型国家と世界科学技術強国を急速に建設するために、2017年7月20日、国務院は「新世代人工知能発展計画」を発表した。『計画』は2030年までの我国の新世代人工知能の発展の指針、戦略目標、重点任務、保障措置を提案し、我国の人工知能のさらなる加速発展のために重要な基礎を築いた。
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