当今时代，人工智能的概念广为人知，人工智能已经深入到我们生活中的方方面面，比如手机语音智能助手Sari、智能扫地机器人、自动驾驶汽车以及自动快递车等等，可以说在人们当今的生活中，人工智能占据的比重越来越大，所以清晰的了解人工智能的定义显得尤为重要。

人工智能（Artificial Intelligence），指的是将传统意义上由人类来完成的智力任务自动化，即能够实现之前只有人类才能完成的行为的“机器人”，普通人只需了解到这里即可，对于想要进一步深入学习人工智能的人来说，可以继续看后续内容。

人工智能是一个非常综合的领域，包括机器学习等学习问题，还包括“非学习”的方法，比如早期的国际象棋程序只包括由程序员设定的步骤规则，“人机”只需要按照触发条件运行对应的步骤即可，并没有思考的过程，仅仅是机械地执行人类给其设置的命令，在人工智能发展的早期，专家们认为，只要让程序员精心编写足够多的规则，就能够实现与人类智力水平相当的人工智能，该阶段也被称为“符号主义人工智能阶段”，其典型代表是专家系统，以“推理、知识”为研究的重点。随着电子计算机的发展，人工智能的第二个阶段典型代表算法“机器学习”开始出现，机器学习不同于符号主义人工智能，其强调机器的自主学习，人类并不会给机器输入指令，让其机械的执行，相反的，我们拥有输入的数据，以及期望通过人工智能得到的答案，通过将输入数据和答案输入人工智能，系统会自动的学习出一套数据处理规则，当新的数据到来时，我们将数据输入含有规则的人工智能中，就可以得到期望的答案，

第一阶段的人工智能执行过程如第一个框架图所示，第二阶段的人工智能如第二个框架图所示

虽然传统意义上将人工智能的发展分为了三个阶段，但是笔者以为上述两个阶段的划分已经足矣，若想要深挖第三个阶段也未尝不可，第三个阶段传承于第二阶段，唯一的不同点在于，第二个阶段我们输入的数据需要借助人的双手和大脑寻找特征，而第三阶段-深度学习阶段，人工智能的自主学习能力得到进一步的发展，机器可以自己从海量的数据中寻找最优的特征，彻底解放了人的双手和大脑，第三阶段最重要的特征就是“学习”，第三阶段的发展得益于电子计算机性能的跨步式发展以及当代信息社会的大信息量，理论上第三阶段的人工智能可以解决我们当前面临的一切问题。

展望未来，虽然人工智能已经为人们的生活提供了许多的便利，但是其远远没有达到人类水平的通用智能，可信的对话系统，即让机器像人一样可以和现实生活中的人无障碍对话、达到人类水平的自然语言理解仍未实现，但是可以相信随着深度学习的“深度”进一步加深、计算机算力的发展以及人们对算法的持续改进，未来的人工智能很有可能达到人类水平的通用智能。