人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门综合了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多种学科互相渗透而发展起来的交叉学科，旨在通过计算机去模拟人的思维和行为，其核心是机器学习算法。以下是对人工智能的具体介绍：

主要特点

模拟人类智能：能像人类一样感知周围环境，如通过计算机视觉识别图像、语音识别理解语音、自然语言处理解析文本等；可构建知识图谱、专家系统和推理引擎进行理解与推理，像人一样理解复杂概念关系并做出决策；还能应用机器学习算法自动学习和改进，在大量数据中发现规律和模式，无需显式编程即可获得特定任务的处理能力。

具有自主性和适应性：可以在一定程度上自主地进行分析、判断和决策，并且能够根据环境的变化和新的数据不断调整和优化自身的行为和决策模式，以更好地实现目标。

关键技术

机器学习：是AI的核心技术之一，让计算机从大量数据中自动学习并做出预测或决策，无需人为编程，包括监督学习、无监督学习和强化学习等类型。

深度学习：机器学习的一个分支，基于人工神经网络的多层次结构模拟人脑神经元工作方式，在图像识别、语音识别等复杂任务上表现出极高的准确性。

自然语言处理：使计算机理解、生成和处理自然语言，实现人机对话、文本分析、翻译等功能。

计算机视觉：让机器从图像或视频中获取信息，通过深度学习和图像识别技术，能够识别图片中的物体、面孔或场景。

发展历程

诞生与初步发展：1956年的达特茅斯会议上，麦卡锡首次提出“人工智能”的概念，被认为是人工智能研究开始的标志。20世纪60至70年代，专家系统成为研究热点，符号处理技术快速发展。

挫折与低谷：20世纪80年代初，由于技术瓶颈、计算资源有限以及过度乐观的预期未能实现，AI领域陷入了长达十年的“寒冬期”。

复兴与繁荣：进入21世纪，随着计算机硬件性能的提升、大数据的爆发式增长以及机器学习、特别是深度学习技术的突破，人工智能迎来了前所未有的复兴与繁荣。

应用领域

医疗健康：可辅助诊断疾病、提供个性化治疗建议、加速药物研发、分析医疗影像等。

金融服务：用于风险评估、欺诈检测、交易策略制定、智能客服等。

交通运输：如自动驾驶、智能交通管理、物流优化等。

教育领域：实现个性化教学、智能辅导、知识图谱构建等。

娱乐产业：进行内容推荐、游戏AI开发、虚拟现实/增强现实体验优化等，甚至可以创作音乐、艺术作品、编写小说等。

制造业与自动化：应用于质量控制、预测性维护、生产线优化等，提高生产效率和产品质量。

面临的挑战

伦理与法律问题：如自动驾驶汽车发生事故时的责任界定，AI在医疗和金融领域决策的可靠性及公平性等。

就业影响问题：随着AI和自动化技术的发展，一些传统工作岗位可能会被取代，需要帮助劳动力转型。

数据隐私与安全问题：AI依赖大量的数据进行学习，涉及个人隐私和数据安全，需在利用数据的同时保护个人隐私。