Artificial Intelligence 人工智能，顾名思义，研究的主要是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的。
AI在从诞生到现在虽然每一步的发展都不是突飞猛进，但是它从诞生开始发展到现在，已经实际应用到了很多的领域，例如生物信息学（bioinformatics）、网络和系统（networking an systems）、搜索（search）和信息检索（information retrieval），说得通俗一点，例如指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别等都是AI工作者的功劳。
AI的研究领域通常包括知识表示和推理（knowlege representation an reasoning）、机器学习（learning）、规划（planning）、决策（ecision-making）、视觉（vision）、机器人（robotics）、语音和语言处理（speech an languageprocessing）。
▌通常研究课题如下：
机器学习
图形模型（Graphical moels）、核方法（Kernel methos）、非参数贝叶斯方法（Nonparametric Bayesian methos）、强化学习（Reinforcementlearning）、问题解决（Problem solving）、决策（ecisions）和游戏程序（games）。
知识表示和推理
一阶概率逻辑（First orer probabilistic logics）、符号代数（Symbolicalgebra）。
搜索和信息检索
协同过滤（Collaborative filtering）、信息提取（Informationextraction）、图像和视频搜索（Image an vieo search）、智能信息系统（Intelligent information systems）
语音和语言
从语法上分析（Parsing）、机器翻译（Machine translation）、语音识别（Speech Recognition）、情境建模（Context Moeling）、对话系统（Dialog Systems）
视觉
分组和图形/背景原则（Grouping an Figure-Groun）、目标识别（Object Recognition）、人类活动识别（Human ActivityRecognition）、主动视觉（Active Vision）
机器人
路径规划（Motion Planning ）、计算几何学（ComputationalGeometry）、计算机辅助外壳和医学分析、规划和监测（Computer assiste surgicalan meical analysis, planning, an monitoring）、无人飞行器（UnmanneAir Vehicles）
专家系统
关于专家系统，维基百科对其说明非常有参考价值：“专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。
▌Summary
AI从诞生到现在的发展很少有突飞猛进的时候，但是都在稳步发展的过程中，中间有经历过低谷，但是AI的研究者们从未停止前进的步伐，如今AI已经更多地进入了商业领域，尤其是专家系统被广泛应用到汽车公司、航空公司以及医院里，它在曲折地前进着。现在AI技术也进入了家庭，智能电脑吸引了大量的电子爱好者，一些面向苹果机和IBM兼容机的应用软件例如语音和文字识别已经不再陌生。虽然缓慢，可是不能否认的是人工智能在改变着我们的生活，而且将继续不可避免地改变我们未来的生活。
在最初组建AI研究中心的Carnegie Mellon University和MIT，以及在UC-Berkeley、CornellUniversity、UIUC、University ofTexas – Austin、University of Marylan等很多学校，AI都是计算机科学下设的重要的分支，有自己的实验室，并且都各自有相关的教授在从事该领域的研究。
