一、人工智能的定义
现代人工智能的起源是1956年达特茅斯会议。会议的发起建议书中对人工智能的预期目标设想是“制造一台机器，该机器可以模拟学习或智能的所有方面，只要这些方面可以精确描述。”该预期目标也曾被当做人工智能的定义使用，对人工智能发展举足轻重。
人工智能（Artificial Intelligence,AI）目前还没有统一的定义，公认最常见的两个定义是：
- 人工智能是一门科学，是使机器做那些人需要通过智能来做的事情。
- 人工智能是关于知识的科学，所谓“知识的科学”就是研究，知识的表示、知识的获取和知识的运用。
这两个定义中，专业人士更偏向于第二个定义。因为第一个定义中涉及两个未明确的概念，一个是人，一个是智能。目前尚未能清楚的解释什么是人？什么是智能？相比之下，第二个定义中只涉及一个未明确定义的概念，什么是知识？
柏拉图在《泰阿泰德篇》中给出了知识的定义，即“被证实的、真的和被相信的陈述。”简称为知识的JTB条件。然而后来被盖梯尔否定了，他提出了盖梯尔悖论指出了柏拉图在知识定义中存在的错误。所以到现在知识仍然没有明确的定义。
二、人工智能的三个流派
（1）想弄什么是人工智能？先弄懂什么是知识？
第一部分我们想知道什么是人工智能？人们说人工智能是关于知识的科学，于是对人工智能的定义转向对知识的定义，所以发问什么是知识？但知识目前也没有明确的定义，但至少有一点是明确的，那就是知识的基本单位是概念。
于是人工智能的问题就变成了如下三个问题：
- 如何定义（或表示）一个概念？
- 如何学习一个概念？
- 如何应用一个概念？
（2）想弄懂什么知识？先弄懂什么是概念？
① 如何定义概念
概念的定义有三部分组成：
- 概念的符号表示，即概念的名称，来说明概念叫什么，简称概念名。
- 概念的内涵表示，由命题来表示，命题是能够判断真假的陈述句。
- 概念的外延表示，由经典集合来表示，用来说明与概念对应的实际对象是哪些。
举个例子——素数
其概念名在汉语中是“素数”，在英语中是“prime number”。
其内涵表示是一个命题，即只能够被1和自身整除的自然数。
其外延表示是一个经典集合，{1， 2， 3， 5， 7，...}
② 概念有什么用
概念有三个作用或者说功能，要掌握一个概念必须清楚知道这三个功能：
- 指物功能，即指向客观世界的对象，表示客观世界的对象的可观测性。
- 指心功能，即指向人心智世界里的对象，代表心智世界里的对象表示。
- 指名功能，即指向认识世界或者符号世界，表示对象的符号名称，这些符号组成语言。
（3）人工智能的三大流派
- 专注于实现AI指名功能的人工智能流派被称为“符号主义”
- 专注于实现AI指心功能的人工智能流派被称为“连接主义”
- 专注于实现AI指物功能的人工智能流派被称为“行为主义”
重点讲一下连接主义他的英文名是Connectionism 或 Neural Networks。连接主义是目前最为大众所知的一条AI实现路径，深度学习神经网络Neural Networks就是连接主义的代表。
连接主义受人脑神经网络结构启发，采用大量简单处理单元（如神经元）相互连接构成复杂网络，通过调整权重进行学习，以模拟大脑的学习和处理信息的方式。深度学习正是连接主义的现代发展形式，它在模式识别、图像处理、自然语言理解和许多其他领域取得了显著成功。
三、知识与概念之间的关系
知识是智能的基础，而概念是知识的基本单元。知识与概念互为依存、相互促进，概念构成了知识大厦的基石，而知识则是由众多概念通过合理架构和有机联系所形成的智慧宝库。
- 构成关系：概念是知识的基本单元。知识通常是由一系列的概念及其相互关系构成的。每个概念代表了对某个实体、现象或抽象思想的理解和概括，众多的概念通过一定的逻辑联系和组织形成更复杂的知识体系。
- 表达方式：我们用概念来表述和传达知识，无论是自然科学、社会科学还是人文科学，都是通过对各种现象、规律和原理进行提炼，形成具有特定内涵和外延的概念，以此为基础进行理论建构和知识传播。
- 认知深化：学习新知识的过程，实质上是对新概念的理解和掌握过程。从接触到一个新概念开始，通过分析、比较、综合、归纳、演绎等思维活动，逐步丰富和完善对相关知识的认知。
- 推理工具：概念提供了逻辑推理的基础元素，人们利用概念及其关系进行思考、判断和推断，进而产生新的知识或解决问题。
- 知识分类与整合：概念有助于我们将纷繁复杂的知识世界进行有序化分类和系统化整合，从而更好地管理和运用知识资源。
