随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正在成为当今社会研究热点之一。人们对AI的研究可以追溯到上个世纪，拥有“父亲”之称的图灵提出的图灵测试（Turing Test）在当时引起了轰动反响。用人类的思维方式和机器进行对话，如果机器能够达到让我们感觉该机器和人类一样，就证明该机器具备了人工智能。
然而，机器能够拥有人工智能并不仅仅停留在语言理解上，它更应该是具备人的学习、思考、自我调节以及不断进步的能力。在现实中，AI的研究涉及到了大量的计算机科学、人类学、神经科学等方面的知识。其中神经科学在机器学习技术的研究中扮演着重要角色。因为在神经科学中，大脑被认为是人类认知、情感和决策等方面的基础，而这也是AI能够模拟人脑的根本。
细心的读者肯定已经发现，AI中的“I”意为Intelligence，而不是machinery与compute的缩写，也就是说机器智能的灵魂在于如何进行人脑的模拟。关于人脑的模拟，有一个长期以来广泛应用的模型叫做神经网络，也称之为人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）。
神经网络的原理是: 由神经元构成，并且每个神经元都跟周围的神经元相连，因此又称之为“连接主义（Connectionism）”。神经网络的工作原理，是利用输入节点、隐藏节点、输出节点三种神经元通过学习重新分布的权值（Weight）并通过激励函数进行激活，来实现机器对于多种任务的排序、区分与分类等操作。
当然，神经网络不是万能的，它存在的缺点和局限性没有被忽视。比如要使用神经网络来解决问题时需要大量的数据支持，过度拟合、过度简化等问题也会影响神经网络的效果。因此，对于开发者来说，需要对于条件及需求进行全面的分析和考虑，选择最合适的工具使其尽可能地发挥作用。
除了神经网络，还有领域特定的方法如Expert Systems，Talking Robots等，也将AI推向一个更加全面的研究领域。
在现实中，AI还没有成为人工智能的科学，让AI更加普及的必要条件是很多的。例如，技术的细节尚未深入人们的生活，公众的科技意识水平还不够，当然还有更好的算法以及更完美的数据。同时，人们需要更基本但更广泛的科学教育，以便能够深刻理解和消除人工智能给人们可能带来的威胁。这当中对于政府，企业，学术机构，社会团体等各方的协调能力要求更高，才可能让人工智能的技术与生活、人文等部分协力前进，达到人类社会的长远目标。
