人工智慧(AI) 是目前最熱門的話題，通常它僅與 Siri 等聊天機器人或 Watson 等其他認知程式相關。然而，人工智慧的範圍遠不止於此。
要了解這些系統對人工智慧意味
著什麼，了解「人工智慧基礎」非常重要，而這些基礎知識往往在目前的人工智慧炒作中被遺忘。透過理解這些基本原理，您將能夠根據您讀到或聽到的有關人工智慧的內容做出自己的判斷。
這篇文章是三篇文章
系列中的第一篇，每篇文章都討論人工智慧的基本概念。在第一篇文章中，我們將討論人工智慧的一些定義，並解釋人工智慧的子領域是什麼。
人工智慧最常見的定義是什麼？
那麼，首先，Google（AI之王之一）是如何定義人工智慧的？
人工智慧的定義 圖 2：人工智慧的流行定義（Google）
網路上有很多人工智慧的定義，但它們都指的是相同的機器智慧概念，然而，它們 墨西哥電子郵件列表 的重 點 有所不同，這就是我們下面分析的內容（可以 在此處找到這些定義的概述） 。例如， 韋伯斯特給了以下定義：
人工智慧的定義 圖 3：韋氏官方對人工智慧的定義
當然，所有定義都強調機器的存在，這些機器能夠執行通常需要人類智慧的任務。例如，尼爾森和明斯基對人工智慧的定義如下：
“人工智慧工作的目標是建立能夠執行通常需要人類智慧的任務的機器。”（Nilsson, Nils J. (1971)，《人工智慧中的問題解決方法》（紐約：McGraw-Hill）：vii。）
讓機器做一些如果由人類來做就需要智力的事情的科
其他定義則強調臨時維度
例如 Rich & Knight 和 Michie 的定義：
「人工智慧是研究如何讓電 阿爾及利亞 電話號碼數據 腦執行目前人類做得更好的事情。」（伊萊恩·里奇和凱文·奈特）
“人工智慧是我們尚不知
道如何透過電腦正確解決的問題的統稱。”（Michie, Donald，“機器製 回波數據 定和執行計劃”，載於 NV Findler & B. Meltzer (eds.) (1971)，人工智慧和啟發式程式設計（紐約：American Elsevier）：101-124；引述
上述定義將人工智慧描
述為一個 移動目標，使電腦能夠執行目前人類做得更好的事情。 40 年前，想像電腦可以擊敗國際象棋世界冠軍被認為是人工智慧。然而，今天，這被認為是正常的。語音辨識也是如此。今天，我們的手機上已經有了它，但在 40 年前，這對大多數人來說似乎是不可能的。
另一方面，其他定義則強調了人工智慧作為理解 人類思考工具的作用。這裡我們進入 認知科學的領域，目前認知科學正在透過認知運算（主要由IBM的Watson）這個術語來普及。