人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一门研究如何让计算机具有智能的科学。人工智能的目标是让计算机能够模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能的发展经历了几个阶段，从早期的符号主义、连接主义到现在的深度学习。
符号主义是指用符号和规则来表示和推理知识，但遇到了知识获取瓶颈和符号接地问题。
连接主义是指用神经网络来模拟人脑的结构和功能，但遇到了局部最优和过拟合问题。
深度学习是指用多层神经网络来学习数据的抽象特征，利用大数据和云计算提高了学习效率和效果。
人工智能的核心技术主要包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等。
深度学习（DeepLearning）是指使用多层神经网络来学习数据的抽象特征，从而实现分类、回归、生成等任务。深度学习可以处理高维、非线性、复杂的数据，具有强大的表达能力和泛化能力。深度学习的典型应用有图像识别、语音识别、自然语言理解等。
计算机视觉（ComputerVision）是指让计算机从图像或视频中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，旨在实现对视觉信息的理解和分析。计算机视觉的典型应用有人脸识别、目标检测、场景分割等。
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）是指让计算机理解和生成自然语言（如中文、英文等）的能力。自然语言处理涉及语言学、信息检索、机器翻译等多个领域，旨在实现对语言信息的理解和交互。自然语言处理的典型应用有机器翻译、问答系统、情感分析等。
数据挖掘（DataMining）是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘涉及统计学、数据库、机器学习等多个领域，旨在实现对数据的分析和挖掘。数据挖掘的典型应用有关联规则挖掘、聚类分析、异常检测等。
人工智能技术已经广泛应用于各个行业和领域，为社会发展和人类生活带来了巨大的变革和价值。例如：
在医疗领域，人工智能技术可以辅助医生进行诊断、治疗和预防，提高医疗质量和效率。例如，百度的智能医疗平台可以通过深度学习和自然语言处理技术，为用户提供智能问诊、智能导诊、智能诊断、智能用药等服务。
在教育领域，人工智能技术可以个性化教学、评估和辅导，提高教育质量和效果。例如，百度的智能教育平台可以通过计算机视觉和自然语言处理技术，为用户提供智能作业批改、智能口语评测、智能错题推荐等服务。
在金融领域，人工智能技术可以优化风险管理、信用评估和投资决策，提高金融安全和效益。例如，百度的智能金融平台可以通过数据挖掘和机器学习技术，为用户提供智能风控、智能信用卡、智能理财等服务。
在生活领域，人工智能技术可以改善出行、娱乐和社交，提高生活品质和便利。例如，百度的智能出行平台可以通过计算机视觉和深度学习技术，为用户提供自动驾驶、无人配送、无人零售等服务。
未来，人工智能技术将会不断创新和发展，与更多的行业和领域融合和交互，为社会进步和人类福祉做出更大的贡献。