微软创始人比尔盖茨认为，IT界下一个大事件是计算机视觉，以及与深度学习的结合。不管是计算机视觉，还是深度学习，都属于人工智能（Artificial Intelligence）。人工智能应该是一个最老的术语了，同时也是最含糊的。它在过去50年里经历了几度兴衰。当你遇到一个说自己是做人工智能的人，你可以有两种选择：要么摆个嘲笑的表情，要么抽出一张纸，记录下他所说的一切。
一、人工智能（AI）的基本内容
（1）AI的一般解释：人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能。
（2）智能的层次结构
高层智能：以大脑皮层（抑制中枢）为主，主要完成记忆、思维等活动。
中层智能：以丘脑（感觉中枢）为主，主要完成感知活动。
低层智能：以小脑、脊髓为主，主要完成动作反应活动。
1、人工智能的主要研究、应用领域
机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译
机器思维：机器推理
机器学习：符号学习；连接学习
机器行为：智能控制
智能应用：智能机器：智能机器人；机器智能
博弈；自动定理证明；自动程序设计
专家系统；智能决策；智能检索；智能CAD；智能CAI
智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑；等
2、人工智能新技术
计算智能：神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算
人工生命：人工脑；细胞自动机
分布智能：多Agent , 群体智能
数据挖掘：知识发现；数据挖掘
二、智能模拟的方法和技术研究
1、机器感知：就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉。
（1）机器视觉（或叫计算机视觉）：就是给计算机配上能看的视觉器官，如摄像机等，使它可以识别并理解文 字、图像、景物等。
（2）机器听觉（或叫计算机听觉）：就是给计算配上能听的听觉器官，如话筒等，使计算机能够识别并理解语 言、声音等。
机器感知相当于智能系统的输入部分。
机器感知的专门的研究领域：计算机视觉、模式识别、自然语言理解、语音识别。
2、机器思维：让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。
包括：推理、搜索、规划等方面的研究。
推理的概念：推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程。
搜索的概念：是指为了达到某一目标，不断寻找推理线路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程。
规划的概念：是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过 程的描述。
3、机器学习：让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和增强能力。
机器学习是机器获取知识的根本途径，同时也是机器具有智能的重要标志。
机器学习方法：机械学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学习和连接学习等。
4、机器行为：让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。
相当于智能系统的输出部分。
（1）智能控制：是指那种无需或需要尽可能少的人工干预就能独立的驱动智能机器实现其目标的控制过程。 它是人工智能技术与传统自动控制技术相结合的产物。
（2）智能检索：是指利用人工智能的方法从大量信息中尽快找到所需要的信息或知识。
5、智能系统与智能机器
无论是人工智能的近期目标还是远期目标，都需要建立智能系统或构造智能机器。
需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究。
三、AI研究中的不同学派
1、符号主义：功能模拟
构造能够模拟大脑功能的智能系统。相当于“鸟飞”
2、连接主义：结构模拟
构造模拟大脑结构的神经网络系统。相当于“飞鸟”
3、行为主义：行为模拟
构造具有进化能力的智能系统。相当于“由猿到人”
以上就是对AI基本面的一个概述，然而AI所包含的、所涉及的，远远超过这些。互联网，大数据也会在AI的发展
中起到推进的作用。送给大家一篇文章《斯坦福首席人工智能科学家:如何教计算机"看懂一张图"？》点击打开链接
文章导读：一位三岁的小女孩对于这个世界也许还有很多东西要学习，但是在一个重要的任务上她已经是专家了：那就是理解并描述她所看到的东西。尽管我们目前的科技取得了前所未有的进步，但是，哪怕最先进的机器和电脑，依然会在这个问题上犯难。斯坦福大学首席人工智能科学家李菲菲认为，解决这个问题将是实现人工智能的第一步。
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