人工智能如何定义及其核心技术有哪些？

自1956年达特茅斯会议首次提出”人工智能”概念至今，学术界对其定义仍呈现多元视角。从技术实现层面看，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用系统的一门技术科学；从功能层面理解，它指能够执行通常需要人类智能才能完成任务的机器系统，如学习、推理、感知、决策等能力。哈佛大学计算机科学家莱斯利·瓦利安特教授曾指出：”真正的智能系统应当具备从经验中学习并对新情境进行有效推理的能力。”这种定义方式强调了智能行为的适应性特征。

机器学习与深度学习

作为人工智能的核心驱动力，机器学习通过算法使计算机能够从数据中自动学习规律，而无需显式编程。其技术体系主要包含：

• 监督学习：通过已标注的训练数据建立预测模型，如图像分类、风险预测
• 无监督学习：从无标签数据中发现隐藏模式，如聚类分析、异常检测
• 强化学习：通过试错机制学习最优决策策略，如AlphaGo的自我对弈训练

深度学习作为机器学习的重要分支，通过构建多层级神经网络模拟人脑处理机制，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得突破性进展。典型的深度神经网络包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和变换器(Transformer)架构。

自然语言处理技术

自然语言处理(NLP)致力于打通人机语言障碍，其技术栈涵盖从基础语言理解到高级生成的全过程：

近年来，基于预训练大语言模型(如GPT系列、BERT等)的技术路线显著提升了机器对语言上下文的理解深度，使AI生成的文本几乎达到以假乱真的水平。

计算机视觉与感知智能

计算机视觉赋予机器”看”的能力，其技术演进经历了从传统图像处理到深度学习的跨越：

• 图像分类：ResNet、Vision Transformer等模型在ImageNet数据集上的识别准确率已超越人类水平
• 目标检测：YOLO、Faster R-CNN等算法实现实时物体定位与识别
• 图像生成：扩散模型(Diffusion Models)和生成对抗网络(GANs)创造出生动逼真的合成图像

这些技术共同构成了机器的视觉感知系统，为自动驾驶、医疗影像诊断、工业质检等应用奠定基础。

知识表示与推理系统

知识表示将现实世界的信息结构化，使机器能够存储、管理和运用知识。主要表示形式包括：

“一个智能系统不仅需要大量知识，更需要有效的方法来组织和使用这些知识” —— 知识工程先驱爱德华·费根鲍姆

语义网络、框架系统和本体论(Ontology)是经典的知识表示方法，而现代知识图谱则通过实体-关系-实体的三元组结构，构建起互联的语义网络。基于知识的推理引擎能够运用逻辑规则进行推断，实现常识推理和专业领域决策支持。

智能机器人与具身AI

机器人技术将人工智能具象化为物理实体，整合感知、决策与执行能力。现代机器人系统通常包含：环境感知模块(传感器融合)、认知决策层(规划算法)和运动控制单元(动力学控制)。具身人工智能(Embodied AI)强调智能体通过与真实环境的交互来发展认知能力，这代表了从”纯软件智能”向”物理世界智能”的重要转向，为通用人工智能(AGI)的实现提供了新的研究范式。