人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，简单来说就是把机器变成和人类一样 ，能够思考对话交流工作等行为。

人工智能其实有一个很长时间的发展历史

1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。

IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。

经过50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。

人工智能是一门极富有挑战性的科学，想要学习这门科学必须懂得：哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

那人工智能需要我们如何入手，怎样学习那？

一、了解人工智能的本质

人工智能的本质是对“人”思维的信息过程的模拟。

人类创造的智能的物化。

尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动,甚至在某些方面超过人脑的功能,但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识.”

人工智能就是用来模拟人类，代替人类工作的一种 机械/电器。

二、人工智能的工作原理

人工智能的工作原理是:计算机会通过传感器(或人工输入的方式)来收集关于某个情景的事实。

计算机将此信息与已存储的信息进行比较,以确定它的含义。

计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作,然后预测哪种动作的效果最好。

计算机只能解决程序允许解决的问题,不具备一般意义上的分析能力。

三、人工智能是靠什么实现的

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineeringapproach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。

另一种是模拟法（Modelingapproach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。

在普通的编程技术上添加精密算法，遗传算法（GenericAlgorithm，简称GA）和人工神经网络（Artificial NeuralNetwork，简称ANN）。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。

利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。

四、人工智能所涉及的知识和需要研究的范畴

涉及的学科：哲学 认知科学 数学 神经生理学 心理学 计算机科学 信息论 控制论 不定性论

研究的范畴：自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法

那人工智能具体需要我们学习什么？

第一个：计算机科学

计算机科学是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科，从抽象的算法分析、形式化语法等等，到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。

计算机科学分为理论计算机科学和实验计算机科学两个部分

作为一个学科，计算机科学涵盖了从算法的理论研究和计算的极限，到如何通过硬件和软件实现计算系统。

目前计算机科学学科的4个主要领域：计算理论，算法与数据结构，编程方法与编程语言，以及计算机元素与架构。

CSAB还确立了其它一些重要领域，如软件工程，人工智能，计算机网络与通信，数据库系统，并行计算，分布式计算，人机交互，计算机图形学，操作系统，以及数值和符号计算。

第二个：数学

如果说计算机是人工智能的身躯，那数学就是控制这个身躯的大脑。 人工智能越发变得智能 如何实现，是依靠数学计算、各种公式、各种算法；

数学在人工智能的研发中，起到决定性的作用。人工智能发展的主要领域有深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘等方面。

比如人脸识别，HMM模型，整个算法是高度融合了高等数学、线性代数、概率论等方面的数学知识，总之想要学习好人工智能，首先数学知识必须非常全面和扎实。

第三个：神经科学

既然人工智能是拟人，模仿人类能够思考对话交流工作等行为。神经学是专门研究人类脑部的活动 ；

人工智能和神经科学之间的关系，中国科学院上海生命科学研究院副研究员王小理用两句话来概括：同源分流、学科独立；交叉融合、分久必合。

人工智能与神经科学是两门各自独立的学科，有着不太一样的研究对象、研究方法体系。

神经科学更多地侧重于生物学意义上的神经活动的规律，解析包括思维、情感、智能等在内的高级神经活动的发生机制，而意识起源问题，则是神经科学的终极目标，研究方法上神经科学是以自然现象归纳为主的“实验科学”。

而人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究对象不是智能而是智能操控，现阶段研究方法上是侧重于对复杂现象进行模拟仿真的“计算科学”。

早期时候人工智能领域的科学家将生物神经系统作为参照对象，创造出了近年来盛行的“深度网络”脑启发架构。

到现在科学家通过多学科交叉和实验研究获得的人脑工作机制更具可靠性。因此，脑科学有望为机器学习、类脑计算的突破提供借鉴。

那么学习人工智能 要怎么选择那

人工智能的大概浓缩为三方面：

一是 研发类型

进入的行业研究人工智能的最前沿的问题，理论性的，以深度人工智能和神经网络为研究方向，

本科可以选择： 数学、神经科学，选修计算机科学、心理学、哲学等学科

二是 开发类型

通过 已有的框架 使用算法对人工智能优化再开发，是目前大多数人现在对人工智能的理解，

本科可以选择：计算机科学为主，选修：数学、神经学、心里学、哲学等；

三是 针对某一种领域想要进修人工智能的

如：学习医学的 想在医学上认识一下人工智能，进阶一下自己，当人工智能进入医疗行业不至于盲目；

本科肯定选择本专业，选修：计算机科学 数学 神经科学；

以上纯属个人意见

尚学堂人工智能学院：如何学习人工智能？

尚学堂人工智能学院：图像处理~愉快又新奇的！！