人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门新兴的交叉学科，其发展历程可追溯至20世纪中叶。1956年夏季，在美国达特茅斯学院召开的学术会议上，约翰·麦卡锡（John McCarthy）等学者首次提出了"人工智能"这一术语，标志着该领域的正式诞生。从学科本质上来看，人工智能是研究如何使计算机系统模拟、延伸和扩展人类智能的科学与技术。其核心目标在于探索智能的本质，并在此基础上开发能够执行感知、推理、学习、规划等智能行为的机器系统。 人工智能的研究范畴涵盖多个层面。从功能实现的角度，可将其划分为弱人工智能（Narrow AI）与强人工智能（General AI）两大类别。弱人工智能专注于特定任务的智能表现，如语音识别、图像分类等，其智能范围具有明确的边界限制。当前绝大多数人工智能应用均属于此类。强人工智能则追求具备与人类相当的通用智能，能够在各种复杂环境中自主思考、学习和适应。这一目标虽然仍处于理论探索阶段，但代表了人工智能研究的终极方向。

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1956年夏季，在美国达特茅斯学院召开的学术会议上，约翰·麦卡锡等学者首次提出了"人工智能"这一术语，标志着该领域的正式诞生。人工智能作为一门新兴的交叉学科，融合了计算机科学、数学、心理学、逻辑学等多个领域的知识，其发展历程可追溯至20世纪中叶。 从学科本质上来看，人工智能是研究如何使计算机系统模拟、延伸和扩展人类智能的科学与技术。其核心目标在于探索智能的本质，并在此基础上开发能够执行感知、推理、学习、规划等智能行为的机器系统。 人工智能的研究范畴涵盖多个层面。从功能实现的角度，可将其划分为弱人工智能与强人工智能两大类别。弱人工智能专注于特定任务的智能表现，如语音识别、图像分类等，其智能范围具有明确的边界限制。当前绝大多数人工智能应用均属于此类。强人工智能则追求具备与人类相当的通用智能，能够在各种复杂环境中自主思考、学习和适应。这一目标虽然仍处于理论探索阶段，但代表了人工智能研究的终极方向。 从学科本质上来看，人工智能是研究如何使计算机系统模拟、延伸和扩展人类智能的科学与技术。其核心目标在于探索智能的本质，并在此基础上开发能够执行感知、推理、学习、规划等智能行为的机器系统。感知让机器能够理解环境，推理帮助机器分析问题，学习使机器不断改进，规划让机器制定行动方案。 弱人工智能专注于特定任务的智能表现，如语音识别、图像分类、推荐系统等，其智能范围具有明确的边界限制。当前绝大多数人工智能应用均属于此类。每个应用都在自己的专业领域内表现出色，但无法跨越到其他领域。语音识别系统只能处理声音信号，图像分类系统只能识别图片内容，推荐系统只能根据用户偏好进行匹配，它们之间相互独立，各有各的局限性。 强人工智能则追求具备与人类相当的通用智能，能够在各种复杂环境中自主思考、学习和适应。与弱人工智能的多个独立专业模块不同，强人工智能是一个统一的智能系统，具有跨领域的通用性和适应能力。它不仅能处理语音、视觉、推理等单一任务，更能将这些能力整合起来，在面对新的复杂环境时自主学习和适应。这一目标虽然仍处于理论探索阶段，但代表了人工智能研究的终极方向。