人工智能是用人工方法模拟和实现人类智能，目前，人工智能已经融入我们生活的方方面面，人类社会也因为人工智能的出现而产生了重大变革。“人工智能”一词由美国计算机科学家麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上提出。在这次会议中，人工智能研究领域被正式确立，人工智能开始蓬勃发展。当然，人工智能的发展经过阻碍和停滞，但最终仍旧展现出了旺盛的生命力，受到全世界的瞩目。人工智能是一个庞大的理论系统，在这个理论系统下，研究领域多且复杂。几十年的发展历程中，众多学派百家争鸣，分别从不同的角度理解和发展人工智能。主要学派有符号主义、联结主义和行为主义三大学派。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

人工智能的记忆和存储是人类无法企及的，但是目标和意义目前证明只有人类有。人工智能的目标还需要人类去设置，是人类发明的一种工具，不过这种工具已经超越人类的想想，让人类兴奋的同时也惧怕。我们每次看到各种关于人工智能的消息总会掀起一阵阵裁员的恐慌，担心自己的工作被取缔，就连程序员的一些工作都要被人工智能取缔。说得好像人类无处可逃，学什么都没有意义，学了什么等人工智能来了都会逃不开被取代的命运。这种说法就像末日传说一样，因为做这些徒劳无功，所以很多人选择什么也不做。人工智能的发展就是不断改进学习的能力取得进步的。这也是人类的学习过程，是程序员们把人类学习的过程用在改进人工智能上。只有学会学习的能力，才能够应对这个不断变化的世界。既然世界是在变化的，这是个无可改变的事实，那么就拥抱变化，去适应变化。毕竟人生的精彩之处也是因为有变化。

机器学习理论是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

机器学习技术是人工智能的核心，是计算机智能化的基础。近年来机器学习技术逐步成为计算机科学、人工智能等信息产业的主要发展方向。机器学习技术的主要研究目的是通过研究计算机如何学习和模拟人类的学习行为，让计算机获取新的技能或知识，并通过对所学知识的整合改善自身性能。机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。(www.daowen.com)

迭代是指针对序列变量轮流重迭逐次逼近目标对象的过程。迭代广泛地用于求解方程、软件开发以及产品开发中。迭代效应由于迭代产生重迭逐次的反应，而产生巨大的人工所不能及的趋同。趋同引发的现象或者反射性的活动成为模式趋同的迭代效应，而且每次趋同是对前一次趋同的持续改进，使得趋同是集成的、持续改进的。由于植入业务中的人工智能技术产生迭代效应，极大促进目标的实现，同时引发行业发展的瓶颈。

模式识别是对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短。是通过图像分析、计算机视觉、光学文字识别、语音识别、手写识别、自然语言处理、生物特征识别等方式的应用，能让人们在工作和生活中更加便捷、更加智能化。

随着科技的不断发展，数据的急速膨胀，人工智能必将作为人们未来的选择而不断发展进步。人工智能展现出更加优越的性能，扩大了其应用范围，给人们的生活带来诸多改变。