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人工智慧（AI）是指機器展示的智慧，與人類和其他動物的智慧相對。這種智慧可以用於語音識別、計算機視覺、（自然）語言翻譯以及其他輸入對映等任務。

AI應用包括高階網路搜尋引擎（例如Google搜尋）、推薦系統（由YouTube、亞馬遜和Netflix使用）、理解人類語音（如Siri和Alexa）、自動駕駛汽車（例如Waymo）、產生或創意工具（ChatGPT和AI藝術）、自動化決策以及在戰略遊戲系統（如國際象棋和圍棋）中達到最高水平的競爭。

隨著機器變得越來越有能力，被認為需要「智慧」的任務通常會從AI的定義中移除，這種現象被稱為AI效應。例如，光學字元識別經常被排除在被認為是AI的事物之外，因為它已經成為一種常規技術。

人工智慧作為一門學科於1956年創立，自那以後，它經歷了幾波樂觀，隨後是失望和資金損失（被稱為「AI冬季」），然後是新的方法、成功和重新獲得資金。AI研究已經嘗試並放棄了許多不同的方法，包括模擬大腦、模擬人類問題解決、形式邏輯、大量的知識資料庫以及模仿動物行為。在21世紀的前幾十年中，高度數學和統計機器學習主導了該領域，這種技術已經被證明非常成功，幫助解決了許多工業和學術界的挑戰性問題。

AI研究的各個子領域都圍繞著特定的目標和使用特定的工具。AI研究的傳統目標包括推理、知識表示、規劃、學習、自然語言處理、感知以及移動和操作物件的能力。通用智慧（解決任意問題的能力）是該領域的長期目標之一。為了解決這些問題，AI研究人員已經適應並整合了廣泛的問題解決技術，包括搜尋和數學最佳化、形式邏輯、人工神經網路以及基於統計、機率和經濟學的方法。AI還借鑑了電腦科學、心理學、語言學、哲學和許多其他領域的知識。

該領域的創立是基於這樣的假設：人類智慧「可以被如此精確地描述，以至於可以製造出一臺模擬它的機器」。這引發了有關思維和創造具有類似人類智慧的人工實體的倫理後果的哲學爭論；這些問題自古以來就被神話、小說和哲學所探討。電腦科學家和哲學家隨後提出，如果AI的理效能力沒有被引導到有益的目標上，它可能會成為人類的存在風險。人工智慧這個術語也因過度宣傳AI的真正技術能力而受到批評。
人工智慧（AI）是機器展示的智慧，而不是物種的智慧，這種人工智慧正在被用於一些應用，如高階網路搜尋引擎、推薦系統、理解人類語音、自動駕駛汽車、生成或創意工具，但就像每一枚硬幣一樣有兩張臉的人工智慧還引發了創造具有類人智慧的人工智慧的倫理後果