人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门融合了计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多学科的交叉学科，旨在使机器能够模拟、延伸和扩展人类的智能，从而完成一些通常需要人类智能才能完成的任务。以下是关于人工智能的详细介绍：

发展历程

• 诞生与初步发展（20 世纪 50 年代 – 60 年代）：1950 年，阿兰・图灵发表了《计算机器与智能》的论文，提出了著名的图灵测试，为判断机器是否具有智能提供了一种方法，被广泛认为是人工智能的开端。1956 年的达特茅斯会议上，正式确立了 “人工智能” 这一术语，标志着人工智能学科的诞生。这一时期，人工智能在定理证明、语言翻译等领域取得了一些初步成果。
• 挫折与低谷（20 世纪 60 年代末 – 70 年代）：人们发现早期对人工智能的期望过高，实际发展遇到了许多困难，如计算机性能有限、算法不够成熟等，导致人工智能研究资金减少，发展陷入低谷。
• 缓慢发展与复苏（20 世纪 70 年代 – 80 年代）：随着计算机技术的逐渐进步，专家系统在这一时期取得了一定的成功，它能够在特定领域为用户提供专业的建议和解决方案，使人工智能重新受到关注。
• 快速发展（20 世纪 90 年代 – 21 世纪初）：互联网的普及和计算机性能的大幅提升，为人工智能的发展提供了强大的计算能力和丰富的数据资源。机器学习、神经网络等技术不断发展和完善，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。
• 爆发式增长（21 世纪以来）：深度学习算法的突破，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等，使得人工智能在各个领域的应用取得了惊人的成果，如自动驾驶、机器人技术、智能医疗、智能金融等，人工智能进入了一个快速发展的黄金时代。

关键技术

• 机器学习：是人工智能的核心技术之一，它使计算机能够通过数据学习规律，并利用这些规律进行预测和决策。常见的机器学习算法包括监督学习（如决策树、支持向量机、神经网络等）、无监督学习（如聚类算法、主成分分析等）和强化学习等。