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在有些人眼里，只有长相和人一模一样，智慧水平不输于18岁男女青年的机器才叫人工智能；可在另一些人看来，计算机能做许多人类做不到的事，比如一秒完成数百次运算。这两种看法几乎是两个极端。
那么，到底什么是人工智能？为什么说智能搜索引擎、智能助理、机器翻译、机器写作、机器视觉、自动驾驶、机器人等技术属于人工智能，而诸如手机操作系统、浏览器、媒体播放器等通常不被归入人工智能范畴？人工智能究竟有没有一个容易把握和界定的科学定义？
历史上，人工智能的定义经历多次转变。一些肤浅的、未能揭示内在规律的定义很早就被研究者抛弃。直到今天，被广泛接受的定义仍有很多种。这里列举了几种历史上有影响的，或目前仍流行的人工智能的定义。
定义一：人工智能就是让人觉得不可思议的计算机程序
人工智能就是机器可以完成人们不认为机器能胜任的事，这个定义很主观，但也非常有趣。一个计算机程序是不是人工智能，完全由这个程序的所作所为是不是能让人目瞪口呆来界定。这种唯经验论的定义显然缺乏一致性，会因时代不同、背景不同、评判者的经验不同而套用不同的标准。
定义二：人工智能就是与人类思考方式相似的计算机程序
这是人工智能发现早期非常流行的一种定义方式。从根本上讲，这是一种类似仿生学的直观思路。既然叫人工智能，那用程序来模拟人的智慧就是最直截了当的做法。但历史经验证明，仿生学的思路在科技发展中不一定可行。一个最好也最著名的例子就是飞机的发明。在几千年的时间里，人类一直梦想着按照鸟类扑打翅膀的方式飞上天空，但反讽的是，真正带着人类在长空翱翔，并打破鸟类飞行速度、飞行高度记录的，是飞行原理与鸟类差别极大的固定翼飞机。
定义三：人工智能就是与人类行为相似的计算机程序
和仿生学派强调对人脑的研究与模仿不同，实用主义者从不觉得人工智能的实现必须遵循什么规则或理论框架。“黑猫白猫，逮住耗子的就是好猫。”在人工智能的语境下，这句话可以被改成“简单程序，复杂程序，聪明管用的就是好程序”。也就是说，无论计算机以何种方式实现某一功能，只要该功能表现的与人类在类似环境下的行为相似，就可以说，这个计算机程序拥有了在该领域内的人工智能。这一定义从近似于人类行为的最终结果出发，忽视达到这一结果的手段。
定义四：人工智能就是会学习的计算机程序
没有哪个完美主义者会喜欢这个定义。这一定义几乎将人工智能与机器学习等同了起来。但这的确是最近这波人工智能热潮里，人工智能在许多人眼中的真实模样。谁让深度学习一枝独秀呢，几乎垄断了人工智能领域里所有流行的技术方向呢？
“无学习，不智能”，这几乎成了人工智能研究在今天的核心指导思想。许多研究者更愿意将自己称为机器学习专家，而非泛泛的人工智能专家。谷歌的AlphaGo因为学习了大量专业棋手棋谱，然后又从自我对弈中持续学习和提高，因此才有了战胜人类世界冠军的本钱。微软的小冰因为学习了大量网上的流行语料，才能用既时尚，又活泼的聊天方式与用户交流。被宣传为人工智能的典型应用大多都拥有深度学习的技术基础，是计算机从大量数据资料中通过自我学习掌握经验模型的结果。
定义五：人工智能就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序
针对人工智能，不同的定义将人们导向不同的研究或认知方向，不同的理解分别适用于不同的人群和语境。如果非要调和所有看上去合理的定义，我们得到的也许就是一个全面但过于笼统、模糊的概念。维基百科对人工智能的定义为：人工智能是有关“智能主体的研究与设计”的学问，而“智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统”。
以上五种定义中，其中第二种定义特别不可取，人对大脑工作机理的认识尚浅，而计算机走的几乎完全不同的技术道路。第一种定义揭示的是大众看待人工智能的视角，直观易懂，但主观性太强，不利于科学讨论。第三种定义是计算机科学界的主流观点，也是一种从实用主义出发，简洁、明了的定义，但缺乏周密的逻辑。第四种定义反映的是机器学习特别是深度学习流行后，人工智能世界的技术趋势，虽失之狭隘，但最有时代精神。第五种定义是学术界的教科书式定义，全面均衡，偏重实证。
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