人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。
人工智能技术发展推动
技术发展推动
模型与算法不断进化：大模型持续发展且性能不断提升，参数规模不断扩大，能够处理更复杂的任务和提供更准确的结果。例如，GPT 系列模型的不断升级，为自然语言处理领域带来了巨大的变革，未来会有更多更强大的大模型出现，推动人工智能在各领域的应用深化。同时，新的算法和技术也在不断涌现，如联邦学习、强化学习等，这些技术将进一步提高人工智能的学习能力和适应性。
多模态融合成为趋势：未来的人工智能系统将能够同时处理多种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等，实现更全面的理解和分析。多模态融合将为人工智能带来更广泛的应用场景，例如智能视频监控、智能医疗诊断等领域，通过对多种数据的综合分析，提高决策的准确性和效率
边缘计算助力人工智能应用拓展：随着物联网设备的普及，边缘计算的需求不断增加。将人工智能算法部署在边缘设备上，可以实现实时的数据处理和分析，减少对云端的依赖，提高响应速度和数据安全性。例如，在智能家居、智能工厂等场景中，边缘计算与人工智能的结合将为用户提供更便捷、高效的服务。
人工智能研究方法
如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？
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智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。
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人工智能的安全性
有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识
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情感和自发行为。因此，人工智能的安全可控问题要同步从技术层面来解决。随着技术的发展成熟，监管形式可能逐步发生变化，但人工智能必须接受人工监管的本质不能改变。 [25]生成式AI可能引发大规模隐私或者个人信息泄露问题。
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人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式
一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。
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而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
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