标题：人工智能
基本简介
人工智能，英文单词 Artilect，来源于 雨果·德·加里斯 的著作
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发  具有人工智能的机器人展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
目前能够用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。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。
基本定义
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（Consciousness）、自我（Self）、思维（Mind）（包括无意识的思维（Unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
发展阶段
从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
涉及范围
智能模拟机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。学科范畴人工智能目前是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。研究范畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。应用领域机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。安全问题目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。实现方法人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic Algorithm，简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
科学介绍
实际应用
机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
学科范畴
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论
研究范畴
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法
意识和人工智能
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。
对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。
技术研究
[1]人工智能技术研究 Artificial Intelligence and Robotics Research 是一本关注人工智能与机器人研究领域最新进展的国际中文期刊，由汉斯出版社发行，本刊支持思想创新、学术创新，倡导科学，繁荣学术，集学术性、思想性为一体，旨在为了给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论人工智能与机器人研究领域内不同方向问题与发展的交流平台。
研究领域：  人工智能技术研究
· 智能机器人
· 模式识别与智能系统
· 虚拟现实技术与应用
· 系统仿真技术与应用
· 工业过程建模与智能控制
· 智能计算与机器博弈
· 人工智能理论
· 语音识别与合成
· 机器翻译
· 图像处理与计算机视觉
· 计算机感知
· 计算机神经网络
· 知识发现与机器学习
· 建筑智能化技术与应用
人工智能其他学科
发展简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”（Artificial Intelligence）一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它 技术的发展。
计算机时代
1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间，对程序员来说是场噩梦：仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些，而且计算机 理论的发展产生了计算机科学，并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提供了一种媒介.
AI的开端
虽然计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于：Wiener从理论上指出，所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大. 
1955年末，Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist）的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型，然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年，被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会，将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会".从那时起，这个领域被命名为 "人工智能".虽然 Dartmouth学会不是非常成功，但它确实集中了AI的创立者们，并为以后的AI研究奠定了基础. 
Dartmouth会议后的7年中，AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义，会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了. Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战：下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统，例如在"逻辑专家"中减少搜索；还有就是建立可以自我学习的系统. 
1957年一个新程序，"通用解题机"(GPS）的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理，可以解决很多常识问题.两年以后，IBM成立了一个AI研 究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 
当越来越多的程序涌现时，McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果：LISP语言. LISP到今天还在用."LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing），它很快就为大多数AI开发者采纳. 
1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助，用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部 高级研究计划署（ARPA），已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家，加快了AI研究的发展步伐.
竞赛
Loebner（人工智能类）
以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑（人工智能），对人类来说是一个极具诱惑的领域，人类为了实现这一梦想也已经奋斗了很多个年头了。而从一个语言研究者的角度来看，要让机器与人之间自由交流那是相当困难的，甚至可以说可能会是一个永无答案的问题。人类的语言，人类的智能是如此的复杂，以至于我们现在的研究可能还并未触及其导向本质的外延部分的边沿。
大量程序
以后几年出现了大量程序.其中一个著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分，包括 在微型世界（例如只有有限数量的几何形体）中的研究与编程.在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现，面对小规模的对象，计算机程序可以解决空间和逻辑问题.其它如在60年代末出现的"STUDENT"可  相关书籍以解决代数 问题，"SIR"可以理解简单的英语句子.这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助. 
70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计算机已 有巨大容量，专家系统有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用很广.十年间，专家系统被用于股市预 测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位置等.这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能. 
70年代许多新方法被用于AI开发，著名的如Minsky的构造理论.另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论，例如，如何通过一副图像的阴影，形状，颜色，边界和纹理等基本信息辨别图像.通过分析这些信 息，可以推断出图像可能是什么.同时期另一项成果是PROLOGE语言，于1972年提出. 80年代期间，AI前进更为迅速，并更多地进入商业领域.1986年，美国AI相关软硬件销售高达4.25亿 美元.专家系统因其效用尤受需求.象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程.杜邦，通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要，一些生产专家系统辅助制作软件的公 司，如Teknowledge和Intellicorp成立了。为了查找和改正现有专家系统中的错误，又有另外一些专家系统被设计出来.
从实验室到日常生活
人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响.计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员. 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前.有了像美国人工智能协会这样的基金会.因为AI开发 的需要，还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮。150多所像DEC（它雇了700多员工从事AI研究）这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上. 
其它一些AI领域也在80年代进入市场.其中一项就是机器视觉. Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中，进行质量控制.尽管还很简陋，这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同.到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统，销售额共达8千万美元. 
但80年代对AI工业来说也不全是好年景.86-87年对AI系统的需求下降，业界损失了近5亿美元.象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元，大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费.另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车".这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望，Pentagon停止了项目的经费. 
尽管经历了这些受挫的事件，AI仍在慢慢恢复发展.新的技术在日本被开发出来，如在美国首创的模糊逻辑，它可以从不确定的  人工智能机器人条件作出决策；还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径.总之，80年代AI被引入了市场，并显示出实用价值.可以确信，它将是通向21世纪之匙. 人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验.人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器.AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣；一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到；使用模糊逻辑，AI技术简化了摄像设备.对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现.人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活.
专业机构
美国⒈ Massachusetts Institute of Technology 麻省理工学院
麻省理工学院有非常著名的人工智能实验室，其中研究成果有模型飞机图像，直角立方体图像，盒子等。
⒉ Stanford University 斯坦福大学 (CA)
⒊ Carnegie Mellon University 卡内基美隆大学 (PA)
⒋ University of California-Berkeley 加州大学伯克利分校
⒌ University of Washington 华盛顿大学
⒍ University of Texas-Austin 德克萨斯大学奥斯汀分校
⒎ University of Pennsylvania 宾夕法尼亚大学
⒏ University of Illinois-Urbana-Champaign 伊利诺伊大学厄本那—香槟分校
⒐ University of Maryland-College Park 马里兰大学帕克分校
⒑ Cornell University 康奈尔大学 (NY)
⒒ University of Massachusetts-Amherst 马萨诸塞大学Amherst校区
⒓ Georgia Institute of Technology 佐治亚理工学院
University of Michigan-Ann Arbor 密西根大学-安娜堡分校
⒕ University of Southern California 南加州大学
⒖ Columbia University 哥伦比亚大学 (NY)
University of California-Los Angeles 加州大学-洛杉矶分校
⒘ Brown University 布朗大学 (RI)
⒙ Yale University 耶鲁大学 (CT)
⒚ University of California-San Diego 加利福尼亚大学圣地亚哥分校
⒛ University of Wisconsin-Madison 威斯康星大学麦迪逊分校中国1、中国科学院自动化研究所　
2、清华大学
3、北京大学
4、南京理工大学
5、北京科技大学
6、中国科学技术大学
7、哈尔滨工业大学
8、北京邮电大学
9、北京理工大学
10、厦门大学人工智能研究所　
11、西安交通大学智能车研究所
12、中南大学智能系统与智能软件研究所
13、西安电子科技大学智能所
14、华中科技大学图像与人工智能研究所
15、重庆邮电大学
主要成果
人机对弈1996年2月10～17日， Garry Kasparov以4：2战胜“深蓝” （Deep Blue）。
1997年5月3～11日， Garry Kasparov以2.5：3.5输于改进后的“深蓝”。
2003年2月Garry Kasparov 3:3战平 “小深”（Deep Junior）。
2003年11月Garry Kasparov 2:2战平 “X3D德国人” (X3D-Fritz）。模式识别采用 $模式识别引擎，分支有2D识别引擎 ，3D识别引擎，驻波识别引擎以及多维识别引擎
目前，2D识别引擎已推出指纹识别，人像识别 ，文字识别，图像识别 ，车牌识别；驻波识别引擎已推出语音识别；3D识别引擎已推出指纹识别玉带林中挂（玩游智能版1.25）自动工程自动驾驶（OSO系统）
印钞工厂（￥流水线）
猎鹰系统（YOD绘图）知识工程以知识本身为处理对象，研究如何运用人工智能和软件技术，设计、构造和维护知识系统
专家系统 
智能搜索引擎
计算机视觉和图像处理
机器翻译和自然语言理解 
数据挖掘和知识发现
强弱对比
人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Conference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
强人工智能(bottom-up AI)
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
弱人工智能(top-down AI)
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
对强人工智能的哲学争论
“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：
“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences,vol. 3,1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，象下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（heu- ristic）法而设法巧妙地解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。
关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（dualism）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。
也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。
需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
相关著作
《视读人工智能》：机器真的可以思考吗？人的思维只是一个复杂的计算机程序吗？本书着眼于人工智能这个有史以来最为棘手的科学问题之一，集中探讨了其背后的一些主要话题。人工智能不仅仅是一个虚构的概念。人类对智能机体结构半个世纪的研究表明：机器可以打败人类最伟大的棋手，类人机器人可以走路并且能和人类进行互动。尽管早就有宣言称智能机器指目可待，但此方面的进展却缓慢而艰难。意识和环境是困扰研究的两大难题。我们到底应该怎样去制造智能机器呢？它应该像大脑一样运转？它是否需要躯体？从图灵影响深远的奠基性研究到机器人和新人工智能的飞跃，本书图文并茂地将人工智能在过去半个世纪的发展清晰地呈现在读者面前。
《人工智能的未来》：诠释了智能的内涵，阐述了大脑工作的原理，并告诉我们如何才能制造出真正意义上的智能机器——这样的智能机器将不再仅仅是对人类大脑的简单模仿，它们的智能在许多方面会远远超过人脑。霍金斯认为，从人工智能到神经网络，早先复制人类智能的努力无一成功，究其原因，都是由于人们并未真正了解智能的内涵和人类大脑。所谓智能，就是人脑比较过去、预测未来的能力。大脑不是计算机，不会亦步亦趋、按部就班地根据输入产生输出。大脑是一个庞大的记忆系统，它储存着在某种程度上反映世界真实结构的经验，能够记忆事件的前后顺序及其相互关系，并依据记忆做出预测。形成智能、感觉、创造力以及知觉等基础的，就是大脑的记忆-预测系统……
《人工智能哲学》：人工智能哲学是伴随现代信息理论和计算机技术发展起来的一个哲学分支。本书收集了人工智能研究领域著名学者的十五篇代表性论文，这些论文为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立作出了开创性的贡献。这些文章总结了人工智能发展的历程，近年来该学科发展的趋势，以及人工智能中的重要课题。在这些划时代的著作中，包括有：现代计算机理论之父艾伦·图灵的“计算机与智能”；著名美国哲学家塞尔的“心灵，大脑与程序”；J·E·欣顿等人的“分布式表述”，以及本书编者、英国著名人工智能学者M·A·博登的“逃出中文屋”。
《人工智能：一种现代的方法》：本书以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。全书分为八大部分：第一部分"人工智能"，第二部分"问题求解"，第三部分"知识与推理"，第四部分"规划"，第五部分"不确定知识与推理"，第六部分"学习"，第七部分"通讯、感知与行动"，第八部分"结论"。本书既详细介绍了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。因此本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，可以作为信息领域和相关领域的高等院校本科生和研究生的教材或教学辅导书目，也可以作为相关领域的科研与工程技术人员的参考书。
研究方法
目前没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？
智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？John Haugeland提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为synthetic intelligence，[29]这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。大脑模拟主条目：控制论和计算神经科学
20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. Grey Walter的turtles和Johns Hopkins Beast。 这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的Ratio Club举行技术协会会议.直到1960, 大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。符号处理主条目：GOFAI
当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学, 斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。John Haugeland称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。[33] 60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。[34] 60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。
认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学, 运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于Soar发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，John McCarthy认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示, 智能规划和机器学习. 致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言Prolog和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。Roger Schank 描述他们的“反逻辑”方法为 "scruffy" .常识知识库 (如Doug Lenat的Cyc)就是"scruffy"AI的例子,因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划,这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。子符号法80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。
自下而上, 接口agent，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如Rodney Brooks，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中David Rumelhart 等再次提出神经网络和联结主义. 这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是近期人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。Stuart J. Russell和Peter Norvig指出这些进步不亚于“革命”和“neats的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。集成方法智能agent范式智能agent是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能agent是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的agent包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的agent可以使用任何可行的方法-一些agent用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用abstract agents的概念）。90年代智能agent范式被广泛接受。agent体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多angent系统中智能agent之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统 ,而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI 和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。Rodney Brooks的subsumption architecture就是一个早期的分级系统计划。
与意识区别
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。
对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但可能超过人的智能。
“机器思维”同人类思维的本质区别：
⒈人工智能纯系无意识的机械的物理的过程(或与人类智能表现相同的形式)，人类智能主要是生理和心理的过程。
⒉人工智能没有社会性。
3.两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。

电影剧情
在未来世界，地球资源极度匮乏促使人工智能技术的运用日趋完善。这种技术能为人类提供各种各样的服务，以迎合市场。大卫就是这样的一个新产品。
莫 妮卡夫妇的独生儿子马丁患上一种难以治愈的疾病，必须被冷冻起来，等待奇迹的发生。因为思子心切，莫妮卡夫妇感到极度空虚寂寞，因此二人决定领养一个机器 人孩子作为替代品。他们来到机器人制作公司，把机器人大卫带回了他们的家庭。  人工智能
大卫是个乖巧的孩子，但因为他还不具备感情，所以他在新“父母“面前 会做出不合情理的事情。莫妮卡决定打开大卫的情感开关，这样他就能像普通孩子一样同父母进行情感上的交流了。
大卫终于成了一个真正有感情的机器 人。再打开开关之后，他第一时间叫了莫妮卡一声“妈妈",莫妮卡顿时热泪盈眶。
美满的背后总是会有隐患按照程序设定，这个情感”开关“一旦被打 开，大卫就无法停止他的爱，而且，你不能关闭这项功能，也不能将大卫转让给他人，唯一的脱手方法就是送回公司销毁。这就是说。具备感情的机器人只有一次生 命。
不久，莫妮卡的儿子马丁被治好了，他回家了。但这对于大卫来说绝不是什么好消息。马丁对大卫充满着敌视，因为在他眼中，大卫是一个企图同他分 享家庭与父母之爱的家伙。为了赶走大卫，他设计了一系列的阴谋。
在他的怂恿之下，本可以不吃不睡的大卫强迫自己吃波菜,以适应正常的生活,结果弄坏了自己体内的电路板。
马丁告诉大卫：“去剪一缕妈妈的头发，你会得到更多的母爱。”大卫相信了，深夜他悄悄走进莫妮卡的房间。莫妮卡夫妇吓坏了，他们认为大卫有企图。
在游泳池旁，大卫遭到一帮小孩的戏弄。他寻求马丁的帮助，结果两人都跌落游泳池，差点送了马丁的命。这使莫妮卡夫妇认定大卫已经成为家中的隐患。
这个家庭已经没了大卫的容身之地。
阳光明媚的早晨，心事重重的莫尼卡载车带着大卫来到森林里。大卫既兴奋又快乐，但对莫尼卡来说，却是件残忍而痛苦的事情：丈夫和她已决定遗弃大卫。
大卫无法相信，进而惊恐地哀求莫尼卡。他为自己做的错事道歉，甚至为自己是个机器人而道歉，恳请她不要抛弃他。莫尼卡一边哭，一边还是狠心地推开大卫。她满脸是泪，一遍遍重复"你不是真的"。莫尼卡被大卫紧紧地抱着，然而一切已无法挽回。她启动汽车，抛下大卫。她看着后视镜，那个不知所措的孤单身影越来越小，最终消失不见……
空旷的丛林中，大卫只有唯一的伙伴—他的超级玩具泰迪熊陪在身边。
人性的废墟里，没有人在乎机器人尚存的生命。
大卫相信，他的不幸只因为他不是一个真正的男孩。当初听到莫尼卡读的匹诺曹的童话故事中那个蓝衣女神时，他发誓要找到蓝衣女神，“这样妈妈就可以爱我了”。经过重重困难，他和朋友乔在曼哈顿来到当初制造他的公司，发现了一排排和他长得一模一样的机器人小孩。原来，他不是独一无二的只是头一个。大卫很难过地坐在摩天顶楼，下面一片汪洋。他轻叫着“妈妈”绝望地跳进汪洋。仿佛奇迹一般，他在海底看见了一尊蓝衣女神像。乔驾着飞行器救了大卫，但乔也不幸被抓。在分别之际，他对大卫说“当你真正变成男孩时，记得跟女孩子提起我。” 大卫沉到海底，对女神一遍遍地祈求：“求求你，让我变成一个真正的人。”女神似乎被感动了，但终究保持着微笑，历千年不变。 2000年后，人类灭亡。外星人救了大卫。当大卫走到女神像的面前，微笑的女神像轰然碎裂倒地，化为灰尘。外星人探知了大卫的记忆，大卫祈求外星人用莫尼卡的头发复活她。外星人满足了大卫的愿望，但莫尼卡复活的时间只有一天。快乐如此短暂，黄昏降临，莫尼卡沉沉睡去。梦想成真，他终于拥有了真正的小男孩的生活。一滴透明的液体从大卫的眼中溢出。

演职员表
演员表角色演员备注David海利·乔·奥斯蒙/Haley Joel Osment----Gigolo Joe裘德·洛/Jude Law----Monica Swinton弗兰西丝·奥康纳/Frances O'Connor----Henry SwintonSam Robards----Martin Swinton杰克·托马斯/Jake Thomas----Prof. Hobby威廉·赫特/William Hurt----Syatyoo-Sama肯·梁/Ken Leung----Supernerd克拉克·格雷格/Clark Gregg----Supernerd凯文·苏斯曼/Kevin Sussman----SupernerdTom Gallop----SupernerdEugene Osment----Female ColleagueApril Grace----ExecutiveMatt Winston----SecretarySabrina Grdevich----ToddTheo Greenly----KidJeremy James Kissner----KidDillon McEwin----KidAndy Morrow----KidCurt Youngberg----Gigolo Jane艾什丽·斯科特/Ashley Scott----Mr. Williamson, the BellmanJohn Prosky----The MurdererEnrico Colantoni----Patricia in Mirrored Room(as Paula Malcolmson)葆拉·马尔科姆森/Paula Malcomson----Lord Johnson-Johnson布莱丹·格里森/Brendan Gleeson----Stage Manager迈克尔·贝雷瑟/Michael Berresse----AmandaHaley King----Teenage Honey凯瑟琳·莫里斯/Kathryn Morris----Child Singer(scenes deleted)黛维·切斯/Daveigh Chase----Backstage BullBrian Turk----AssistantJustina Machado----YeomanTim Rigby----$nbsp;默认显示|全部显示职员表▪ 制作人：邦妮·柯蒂斯/Bonnie Curtis;凯瑟琳·肯尼迪 Kathleen Kennedy；沃尔特·/F·帕克斯 Walter F. Parkes;；简·哈兰/Jan Harlan；史蒂文·斯皮尔伯格/Steven Spielberg▪ 导演：史蒂文·斯皮尔伯格/Steven Spielberg▪ 副导演（助理）：Lisa Brookes；塞尔吉奥·米米卡-戈赞/Sergio Mimica-Gezzan；Paul Byrne Prenderville；David H. Venghaus Jr.▪ 编剧：史蒂文·斯皮尔伯格/Steven Spielberg；布莱恩·奥尔迪斯/Brian Aldiss；伊恩·沃森/Ian Watson▪ 摄影：贾努兹·卡明斯基/Janusz Kaminski▪ 剪辑：迈克尔·卡恩/Michael Kahn▪ 选角导演：Avy Kaufman▪ 艺术指导：瑞克·卡特/Rick Carter▪ 美术设计：Richard L. Johnson；威廉·詹姆士·缇加登/William James Teegarden▪ 服装设计：Bob Ringwood▪ 视觉特效：斯科特·法勒/Scott Farrar;Henry LaBounta；丹尼斯·穆伦/Dennis Muren▪ 布景师：Nancy Haigh
精彩对白
David: Is it a game? 
大卫：这是一个游戏吗？ 
Monica: Yes. 
莫尼卡：是的。 
Monica: You won't understand the reasons but I have to leave you here. 
莫尼卡：你不会明白的，但是我不得不把你留在这儿。 
David: Is it a game? 
大卫：这是一个游戏吗？ 
Monica: No. 
莫尼卡：不。 
David: When will you come back for me? 
大卫：你什么时候会回来？ 
Monica: I'm not, David. You'll have to be here by yourself. 
莫尼卡：我不会回来，大卫。你将独自留在这儿。 
David: Alone?　
大卫：一个人？　

原声资料
专辑名称：Artificial Intelligence
艺术家：John Williams
出品：华纳
出品年份：2001
音频格式：wav 5.1 24/88.2 文件体积：3.78G
曲目：
01. The Mecha World performed 
02. Abandoned in the Woods performed 
03. Replicas performed
04. Hide and Seek performed
05. For Always performed/Lara Fabian
06. Cybertronics performed
07. The Moon Rising performed
08. Stored Memories and Monica's Theme/Barbara Bonney
09. Where Dreams Are Born /Barbara Bonney 
10. Rouge City performed
11. The Search for the Blue Fairy performed/Barbara Bonney 
12. The Reunion performed
13. For Always(Duet)performed/Lara Fabian/Josh Groban是烧饭的。

影片花絮
幕后花絮·本片剪辑师迈克尔·卡恩、作曲家约翰·威廉姆斯、特效技师斯坦·温斯顿和迈克尔·兰特瑞及摄影师贾努兹·卡明斯基都曾凭斯皮尔伯格的电影而赢得过奥斯卡奖。
·制片方曾启用多位残疾演员扮演机器人。
·本片仅用68天便拍摄完成。
·1993年，约瑟夫·梅泽罗曾是扮演大卫的最初人选。
·片中曼哈顿的一栋建筑其实是苹果电脑的扬声器。
·海利·乔·奥斯蒙曾建议不让大卫眨眼，结果斯皮尔伯格不但采纳了他的意见，而且还要求其他扮演机器人的演员都不许眨眼。
·斯皮尔伯格在本片中借用了《完美风暴》中洪水泛滥的布景。
·为保住PG－13的级别，快乐城中一座状如阴茎的建筑被从片中删除。
·本片是斯皮尔伯格继《鬼驱人》之后担纲编剧的第二部电影。
·影片原定片名为“A.I.”，但调查结果显示很多人都将片名看成　“A1”，制片方随即将片名改为“A.I. Artificial Intelligence”。
·朱丽安·摩尔和格温妮斯·帕特洛曾是扮演莫妮卡的最初人选。
·本片是应用电脑动画预览技术的第一部电影。
·在影片上映前，斯皮尔伯格曾签约授权微软电脑游戏商开发出一系列基于本片的XBox游戏。
·本片是斯皮尔伯格“逃亡三部曲”的第一部，其余的两部是《关键报告》和《逍遥法外》。
·大卫和乔在穿越森林时曾提及哈登菲尔德小镇，实际上，新泽西州确实有名为“哈登菲尔德”的小镇，童年时的斯皮尔伯格曾在那里生活多年。
·为机器人配音的罗宾·威廉斯、本·金斯利、梅丽尔·斯特里普、克里斯·洛克和杰克·安琪都是库布里克生前钦定的人选，他们的配音也是在库布里克的指导下完成。
·本片的原创音乐出自约翰·威廉姆斯之手，他引用了约翰·斯特劳斯的《玫瑰骑士》（Der Rosenkavalier）中的华尔兹舞曲作为片中的背景音乐，而这实际上是对斯坦利·库布里克的敬意，因为库布里克就该片的音乐对导演斯皮尔伯格仅仅有一点建议，那就是施特劳斯的音乐应该出现在这部影片中。
·该片改编自布莱恩·奥尔迪斯的短篇小说《Supertoys Last All Summer Long》，但原著小说对该片的影响远远不如威廉姆·巴特勒·叶芝的诗《被偷走的小孩》（The Stolen Child），这首诗的部分文本在影片出现过2次，而部分场景的设置都有这首诗的影子。
·梦工厂的logo在影片中出现过很多次，不过都是出现在Martin Swinton的床上。
影片中出现的乐队Ministry，是库布里克亲自选的，这支乐队先后与库布里克合作过两次，一次是在他执导的《全金属外壳里》）（Full Metal Jacket（1987）），另一次是在《大开眼界》（Eyes Wide Shut（1999））里。
·本片是虚拟摄像技术的先锋之作，这种虚拟摄像的技术可以支持斯皮尔伯格在虚设的Rouge　城市里带着他的摄像机取景，而这项技术后来被大量地运用在《指环王》系列影片中。[1]穿帮镜头·连贯性：在晚餐的时候，不同镜头之间，特迪竟然会莫名其妙消失不见。
·连贯性：在不同镜头之间，其中一个男孩有两次掉进池塘里。
·声音/画面不同步：当亨利质问大卫，为什么要把莫尼卡的头发剪掉。
镜头穿帮
·在镜头的转换间，Teddy突然从餐桌上消失了。
·男孩们在游泳池里的那场戏里，一个男孩在镜头里消失了两次。
·当机器人打开冰封的门进入太空船Amphib号，David的裤子膝盖以下部位被水打湿了，但在接下来的镜头里，裤子干了，而且他两次在冰面上滑倒，两次将接触冰面的左手放在左膝上，但裤子仍然是干的。
·在Hobby博士移动CPU的场景里，之前的镜头CPU的大小和形状与核桃相似，但当博士把CPU展示给他的同事看时，这个CPU变成了与立方体的形状，体积与桌球差不多。
·当机器人头目在清洗他的新眼睛时，我们看到他头上并没有戴帽子，但当我们再次出现时，他头上的帽子就再也没消失了。
·在David去到Monica的床上剪她的头发那个场景里，第一个镜头Monica是背对David的，但镜头切换后，Monica面对着David了。
·在David拿着灯晃动的那个场景里，前一个镜头是右手在晃动，下一个镜头就变成左手了。
·当Monica在看David留给她的信时，信的页码在镜头切换中跳动。
事实错误
·影片绝大部分的场景都发生在新泽西州的汉通菲尔德。然而纽约被水淹没了，汉通菲尔德却丝毫没事，这是不符合地理逻辑的。实际上，汉通菲尔德的海拔为81英尺，比纽约的87英尺要低，所以说，如果纽约都被水淹没了，那么汉通菲尔德也该被水淹没。
·影片中，Swinton夫妇生活在新泽西州，但当Martin Swinton揭开瓶盖喝药时，却非常明显的能从瓶底处辨认出这瓶药来自洛杉矶的某个药房。
·出现在Hobby博士办公室门上的叶芝的诗－－《被偷走的孩子》引用有误，正确的应该是“To the waters and the wild”而Hobby博士办公室门上的是“To the waters of the wild”。
·影片中新泽西的森林里植被非常繁茂，但事实并非如此。[1]

影片评价
一句话评论
继《现代启示录》之后最无畏的好莱坞电影。
——《底特律自由新闻》 
任何电影学者都想不到斯皮尔伯格会成为库布里克的继承者，就如同奥逊·威尔斯不可能与华特·迪士尼合作一样。
——《西北先驱》 [1]

获奖记录
奥斯卡奖/Academy Awards, USA 2002 最佳效果(视效及其他) / Best Effects, Visual Effects 提名 Dennis Muren 
奥斯卡奖/Academy Awards, USA 2002 最佳效果(视效及其他) / Best Effects, Visual Effects 提名 Scott Farrar 
奥斯卡奖/Academy Awards, USA 2002 最佳效果(视效及其他) / Best Effects, Visual Effects 提名 Stan Winston 
奥斯卡奖/Academy Awards, USA 2002 最佳效果(视效及其他) / Best Effects, Visual Effects 提名 Michael Lantieri 
奥斯卡奖/Academy Awards, USA 2002 最佳音乐/歌曲 / Best Music, Song 提名 约翰.威廉姆斯 
金球奖/Golden Globes, USA 2002 最佳男配角 / Best Performance by an Actor in a Supporting Role in a Motion Picture 提名 裘德·洛 
金球奖/Golden Globes, USA 2002 最佳导演 / Best Director - Motion Picture 提名 史蒂文·斯皮尔伯格
金球奖/Golden Globes, USA 2002 最佳电影歌曲/音乐 / Best Motion Picture Score 提名 约翰.威廉姆斯 
英国学院奖/British Academy Awards 2002 最佳特效 / Best Special Visual Effects 提名 Dennis Muren 
英国学院奖/British Academy Awards 2002 最佳特效 / Best Special Visual Effects 提名 Scott Farrar 
英国学院奖/British Academy Awards 2002 最佳特效 / Best Special Visual Effects 提名 Michael Lantieri

影片制作
创作背景斯坦利·库布里克早在70年代初就产生了拍摄本片的想法，他雇用短篇小说作家布莱恩·奥尔迪斯完成故事大纲。1985年，库布里克找来老友史蒂文·斯皮尔伯格与简·哈兰一同担纲制作人，并敲定由华纳兄弟公司发行本片。80年代末，库布里克解雇了与自己存在创作分歧的奥尔迪斯，而随后接手剧本的鲍勃·肖（Bob Shaw）也因无法满足库布里克的进度要求而在半年后被炒。1990年3月，伊恩·沃森成为第三任编剧，并仅用三周时间便完成了故事大纲初稿。奥尔迪斯后来曾气急败坏的埋怨道：“那个混蛋不但炒我鱿鱼，而且还让我的对手（沃森  电影海报）取代了我。”
影片故事的创作灵感源于《木偶奇遇记》，库布里克曾将本片称为“机器人版本的匹诺曹历险记”。在剧本初稿中，乔原本是个大兵，后来沃森建议将其身份改为舞男，库布里克因此开玩笑道：“我想我们失去了儿童观众。”与此同时，认为当时电脑动画技术不够成熟的库布里克搁置了本片的拍摄计划，转而致力于小说《战争谎言》（Wartime Lies）的改编工作。在《侏罗纪公园》上映之后，库布里克宣布《人工智能》将在1994年开拍，曾参与拍摄《侏罗纪公园》的丹尼斯·穆伦和奈德·高曼（Ned Gorman）任影片视觉特效总监，不过库布里克对两人的初步构想和工业光魔公司的高昂费用非常不满。
1994年初，影片拍摄的筹备工作终于展开，库布里克开始考虑启用真人演员扮演大卫，而新任视觉特效总监克里斯·康宁汉和制作人哈兰认为小演员带上橡胶面具的效果实在糟糕透顶。库布里克和哈兰逐渐意识到影片更适合由斯皮尔伯格执导，1995年，库布里克决定把导演的位置交给斯皮尔伯格，可后者却因片约缠身而无暇担纲。之后，《人工智能》再次被束之高阁，因为库布里克已经签约执导《大开眼戒》。1999年3月5日，这位时年71岁的伟大导演因心脏病突发与世长辞，而这部《人工智能》也成了他未竟的遗愿。
在哈兰和库布里克妻子的恳求下，史蒂文·斯皮尔伯格决定亲自担任影片编导，他说：“80年代，我从斯坦利口中得知了这个让人无法忘怀的美妙故事，我被其中科学与人性的巧妙融合深深吸引了，斯人远去之后，就让我来为他讲述这个故事吧。”曾与斯皮尔伯格合作过《外星人》、《夺宝奇兵》系列电影、《太阳帝国》、《紫色》和《侏罗纪公园》的制作人凯瑟琳·肯尼迪说：“我很清楚没人比斯蒂文更适合完成《人工智能》的剧本，他理解影片对他自己、库布里克和观众分别意味着什么，我认为没有哪个编剧能道出斯蒂文脑海中的一切。”曾为斯皮尔伯格助手的制作人邦妮·柯蒂斯回忆道：“在我作斯蒂文助手的6年中，所有信件都由我经手，唯一的例外是来自斯坦利的传真。斯蒂文在家里装了台传真机，他和斯坦利直接通过传真联系，没人知道相关内容。”在《拯救大兵瑞恩》的后期制作结束之后，斯皮尔伯格拒绝签约任何新片，而是全心投入筹备本片，他仅用两个月时间便完成了影片剧本。拍摄过程为呈现出影片故事中的未来世界，斯皮尔伯格曾花费大量时间与来自工业光魔的视觉特效总监丹尼斯·穆伦和斯科特·法勒和艺术指导瑞克·卡特一道细心研究概念艺术家克里斯·贝克（Chris Baker）在早年完成的情节串联图版。根据现有的1000多张图纸，工业光魔制作出100个实物模型和相应的电脑模型，而已经移居美国的克里斯·贝克也因此特地前往位于北加州的工业光魔公司协助实现他的设计成果。艺术指导瑞克·卡特将影片分成三个部分，他说：“本片的情节发展有点像电影的演变，它以家庭剧情片拉开序幕，之后转变成呈现出真实和数字影像的公路电影，最终进入了一个全然不同的数字世界。”
在设计和建造布景的同时，主创人员面临着整部影片中最严峻的挑战，那就是伴随机器人男孩大卫一同展开历险之旅的泰迪熊。作为片中的主要角色，泰迪熊是模型与数字技术的复杂集合体，它的出现意味着《人工智能》电影剧照(25张)影片布景的结构和光线必须能容纳并隐藏操作模型的技师，当泰迪熊要做出奔跑或跳跃等模型无法完成的动作时，工业光魔就会介入进来，将电脑画面和实拍影像天衣无缝的融合到一起。泰迪熊虽小却五脏俱全，用于拍摄特写镜头的小熊身上装有50个伺服电机，其中有24个位于头部，特效技师可以借此控制复杂的面部动作。斯坦·温斯顿工作室共制作出六个版本功能各异的泰迪熊，有的适合演员携带，有的可以完成特技动作，有的呈现出微笑或皱眉等单一表情。对于扮演大卫的小演员海利·乔·奥斯蒙来说，带着泰迪熊东奔西走并非易事，因为看似轻巧便携的小熊足有30磅重，他说：“它真是一个超级玩具，因为在体内各种电机的作用下，它不但能摆动身体、鼻子和耳朵，还可以抓住物体，我真的差点就信以为真了。”
艺术指导瑞克·卡特及其率领的美工部门在片中面临的最大挑战就是设计和建造流光溢彩的快乐城（Rouge City），城中的部分建筑是按比例搭建而成，其余则在虚拟的蓝屏摄影棚中制作和拍摄。卡特回忆说：“我们本想花费100万美元在更大的摄影棚中建造实物布景，不过毋庸置疑的是，工业光魔能用这笔钱打造出更壮观的数字城市，他们决定用突破性技术手段在蓝屏摄影棚中构建出一个虚拟数字空间。”在特效部门的精心设计下，摄影棚天花板上的数百个感应点对应着不同的环境程序，当演员穿行其间时，蓝屏布景会以360度呈现出相应的虚拟数字环境。[1]制作发行制作公司：
梦工厂&#91;美国&#93; 
Amblin Entertainment &#91;美国&#93; 
Stanley Kubrick Productions 
华纳兄弟影片公司 &#91;美国&#93; 
发行公司：
梦工厂电影发行公司 &#91;美国&#93; (2001-2002) (Non-USA) (theatrical) 
Warner Bros. GmbH &#91;德国&#93; (2001) (Germany) (theatrical) 
华纳兄弟公司 &#91;阿根廷&#93; (2001) (Argentina) (theatrical) 
华纳兄弟公司 &#91;日本&#93; (2001) (Japan) (theatrical) 
华纳兄弟公司 &#91;荷兰&#93; (2001) (Netherlands) (theatrical) 
华纳家庭视频公司 &#91;美国&#93; (VHS) 
Warner Roadshow (2001) (Greece) (theatrical) 
Warner Sogefilms A.I.E. &#91;西班牙&#93; (2001) (Spain) (theatrical) 
华纳兄弟影片公司 &#91;美国&#93; (2001) (USA) (theatrical) 
British Broadcasting Corporation (BBC) (2004) (UK) (TV) (first national airing) (BBC1) 
梦工厂家庭娱乐 &#91;美国&#93; (2002) (USA) (DVD) 
Fox-Warner &#91;瑞士&#93; (2001) (Switzerland) (theatrical) 
Net5 &#91;荷兰&#93; (2005) (Netherlands) (TV) (first national airing) 
华纳兄弟公司 (2001) (Czech Republic) (theatrical) 
华纳兄弟公司 &#91;法国&#93; (2001) (France) (theatrical) 
华纳家庭视频公司 (2002) (Switzerland) (DVD) 
Warner Home Video (2002) (Netherlands) (DVD) (VHS)

相关资料
渊源——两位大师的故事
由于《人工智能》一片是斯皮尔伯格继完成《侏罗纪公园》多年之后重拾科幻片的老本行，并且也是他在《第三类接触》后又一次自编自导影片，所以该片制作的水准也就可想而知。
本片斥资1亿美元，由华纳、梦工厂和库布里克制片公司合作出品，库布里克的养子也担任了本片的执行制片人。2000年8月17日，影片在位于加州的华纳公司制片厂16号摄影棚开机（16号摄影棚是全世界最大的摄影棚，《完美风暴》一片就是在这里诞生的），整个拍摄过程中，高科技的技术手段再一次大显其能：工业光魔利用先进的“实时3D电脑游戏引擎”系统事先在电脑中制作了部分影片中的场景，使导演可以随时根据拍摄需要选择合适的背景并加入特殊效果；另外，崭新的“On-Set Visualization”技术还可以实时地在拍摄时将演员和背景合成起来，并把合成的结果显示到场景中，让演员们不会因为对着蓝色幕布演戏而不知所措。
看来对高科技手段乐此不疲的斯皮尔伯格这次可真是又过了一次特技瘾——据小演员奥斯蒙特说，斯皮尔伯格叔叔很会给自己找乐子，《人》片拍摄过程中，摄影棚简直就是他的一个大型游乐场。难怪我们总能在斯氏的影片中看到那么多自己儿时的梦，其实这位大导演本身就是一个童心未泯的大顽童。 
宣传——“欲擒故纵”的把戏
众所周知，《人工智能》在整个制作过程中均保持了高度的保密性，再厉害的记者也无法打探到有关剧情或拍摄的任何细节。这种保密程度与当年的《女巫布莱尔》可有一拼，因而《人》片也就格外受到影迷们的关注，网络上各种与《人》沾边的消息都成了电影爱好者们疯狂追逐的对象——这也许正是影片制作者们所要达到的效果吧？“欲擒故纵”的把戏比起花大把的银子作宣传来说，可划算多了。
当然，保密归保密，“欲擒故纵”还是不能完全替代影片宣传的。《人》片的宣传手法可以说也是很讨巧的：在电影预告片的末尾，一句犹如谜语一般的话引起了影迷们的极大兴趣，要想解开这个谜团，他们必须访问一系列的网站，然后得到几个电话号码和E-mail地址，拨打这些电话号码并且发信给那些神秘的地址，谜底——也就是《人》片的剧情——就会一点一点地呈现在你的眼前。这种宣传方法正好投合了影迷们猎奇的心理，达到了非常好的宣传效果。
幕后
斯皮尔伯格继承大师库布里克遗志，拍摄了这部未来派的科幻史诗影片，裘迪劳和第六感小神童奥士文的机器人造型颇为神奇。
故事发生在二十一世纪，地球因温室效应而令冰山溶化，许多沿海城市被水淹没，人类只有依靠电脑的人工智能来维持生命，同时人类也应用具有人工智能的机器人作各种不同的用途。在其中的一个家庭，一对人类父母收养了小机器人大卫（凯利祖奥士文）作为他们的儿子，给他真人一样的生活。而大卫在人类中长大，开始了一段非比寻常的心路历程…　本片是导演监制于一身的斯皮尔伯格根据电影大师史丹利库布里克生前所留下的八十页剧本改编而成的。影片的故事有点儿象童话皮诺曹的现代科幻版，和2年前罗宾威廉斯的《两百年人》（Bicentennial Man）也有几分相似。而片名 A.I. 是 Artificial Intelligence 的缩写，就是人工智能的意思，影片的全名也应该是 A.I.: Artificial Intelligence。　
斯皮尔伯格自98年的《拯救大兵瑞恩》后就一直在犹豫他的下一部作品，他手头的计划包括《艺妓回忆录》(Memoirs of a Geisha)、《印第安纳琼斯第四集》(Indiana Jones 4)和《少数派报告》(Minority Report)等。但由于和他有20年交情的库布里克于1999年突然去世，《大开眼界》(Eyes Wide Shut)在无奈中带着一丝遗憾成了大师的绝响，而大师生前最后一个计划也就是本片《A.I.》暂时搁浅，这一突变使得斯皮尔伯格把本片列入了他的计划之中。
斯皮尔伯格于去年初决定继《侏罗纪公园》后再度挑战科幻题材的影片，其中包括向老友致敬的这部《A.I.》和汤姆克鲁斯期待多时的《少数派报告》，两部影片到底谁先胜出一度成了影迷茶余饭后的最佳话题。经过数度周折，斯皮尔伯格最终选择了这部他从未尝试过的未来派风格的科幻史诗影片《A.I.》。
人工智能幕后揭秘
1999年，斯坦利库布里克因为心脏病突发而永远的离开了他毕生热爱的电影事业。引用一本杂志的话“我们对这个死去的伟大导师已经说的太多”。这个大师的一生之中，只拍了16部影片，却部部都是惊世之作，从《2001年太空漫游》到《发条橙》，他老人家的深度和对人类的讽刺实在是让人佩服。“只有上帝和库布里克才热爱人类和诅咒人类——如今这一对老混蛋在天堂又他妈笑了。” 
唯独让这位大师在天堂仍不得安心的，就是让他花费了二十多年心血的《AI》，早在1974年，库布里克就开始构思如何将这个故事拍成电影了。灵感来源于1969年的一部短篇小说《去年夏天的超级玩具》，小说描绘了一个失去关爱的机器男孩和他的玩具泰迪熊的故事。库布里克在这个故事的基础上不断加工润色甚至还找来几位小说家一起来合作当故事构思的差不多时，技术的实现问题就摆到了库布里克面前。以当年的技术水平是很难达到库布里课的要求的。不是说库布里克挑剔，之所以称之为大师，就是因为他对完美的执著追求。别人拍一部电影可以只花几个月，他却要耗费三四年。所以《2001年：太空漫游》放在今天看仍然很完美，而别的早期科幻片却显得很粗糙，道理就在于此。话在说回来，因为当年技术条件的限制，库不里克深感难度之大，只好把进展放慢，暂时将影片搁置起来。 
一切的改变开始于1993年的《侏罗纪公园》，这部科幻影片获得了巨大的成功，不仅在票房上，更在于技术上。可以说《侏罗纪公园》是电影数码技术史上的一个里程碑。库布里克从那里看到了希望，于是，当年感恩节上他邀请了公司的效果总监丹尼斯·谬伦去他在英国的家做客。饭后库布里客观摩了丹尼斯带来的一些样片，并一起讨论了为该片进行数码制作的可能性。回到美国后，丹尼斯开始为《AI》设计方案，但库布里克要求甚高，每个方案他都不会马上表态。因为库布里克的这种拖拉作风，一直到他去世，这项工作也未能有所进展。
就在库布里克去世一年后，华纳公司让史蒂文·斯皮尔博格接手了这部影片。几十年没写过剧本的斯皮尔博格开始为《AI》编写剧本。这不是华纳公司的突发奇想，事实上二十年来库布里克一直与斯皮尔博格保持着密切的联系。要说谁是最了解这部影片的人，那么除了库布里克自己就是斯皮尔博格了。两年后丹尼斯被请到洛杉矶，会见了斯皮尔博格。在那里丹尼斯惊讶的看到库布里克为这部影片所准备的各种资料，其中包括请画家贝克绘制的一千五百多张电影插图。事实上从丹尼斯1993年同库布里克第一次会晤开始，库布里克就为该片投入了大量心血，做了很多的前期工作。说到这1500张插图，我们还要提一下他们的作者——克里斯·贝克。库布里克之所以找到贝克是因为被他的一部图画书所吸引，库布里克告诉他大致内容，然后让贝克自由发挥。就这样，在两年半的时间里，两人虽然身在两地，但通过电话和传真机完成了这些惊人的插图。 
正式开始工作后，他的老搭档斯坦·温斯顿工作室自然而然的负责起人物造型的任务。当然，最主要的人物就是那些形形色色的机器人了。说到为机器人设计造型，温斯顿工作室可是有一手的。最经典的造型莫过于当年的《终结者》了。但是这次不同以往，要设计的造型数量巨大，斯坦温斯顿试图创造出一个人们从未见过的机器人世界。为此，温斯顿工作室聘请了超过140位艺术家来加盟这个工程。并且建立了大大小小的车间，这是温斯顿工作室有史以来搞的最大的一次，人人都是倾力而为之。即便如此，在设计了几百个方案后，斯皮尔博格居然还是不太满意，他总是说“哦，他看起来实在太像终结者了。” 
当影片转交到斯皮尔博格的手中，一切关于大卫的问题都不存在了，因为斯皮尔博格使用了真人来扮演这个机器男孩（不愧为大师，偷工减料的本事也是一流的……不知道库布里克在天之灵会不会被气的吐血……）。童星海利乔奥斯蒙特出色的完成了这个任务，他在表演的时候居然能几分钟不眨一下眼睛。当然，为了让他显得更完美，化妆师们剃光了奥斯蒙特脸上的汗毛，这样他看起来会更光滑一些。事实上，为了研究出这个效果，化妆师拿其他小孩做了很多试验，以至于最后半打孩子脸上都是光光的。 
《人工智能》的主角是机器人男孩大卫，这是一个皮诺曹式的人物，也是让库布里克最伤神的角色，早在1994年，库布里克就开始了一系列试验，摸索如何在影片中表现这个角色。以库布里克最初的想法，大卫一定不能用真人来扮演，其中一个原因是因为真小孩儿会长大，而以库布里克的拖拉作风，估计影片拍完小孩儿也该成人了。同时他也希望这个角色看起来稍微的不同于真人，因为他毕竟是个机器人。所以他让IML做一个全数码生成的人物试试，但是效果并不理想。随后考虑使用玩偶，模型专家以库布里克五岁的孙子为样板，制作了玩偶模型，但是这个方案最后也未被采纳。也有人建议库布里克使用真人演出，再加上电脑生成的脑袋，如此种种，但库布里克始终没有能够找到令他满意的效果。 
当斯皮尔博格除了大卫，影片中还出现了各种型号千奇百怪的机器人。制作者们为了影片设计了大约25种机器人。他们各司其职，包括清理工，厨师和开罐头的机器人。斯皮尔博格要求这些机器人看上去更人性化一些，而不是让观众感觉到他们只是一些机器而已。为了让这些机器人在银幕上活灵活现，斯坦温斯顿工作室动用了模型、CG和化妆技术，总而言之，能用的全都用上了。 
虽然影片上映后如同所有库布里克的影片一样，观众反映平平。但相信它会是一部慢热的作品。在若干年之后，成为又一部伟大的作品。毕竟，它包含了两位电影大师的心血。以及数百名幕后人员的忘我工作。
上映日期
国家/地区 上映/发行日期(细节) 香港Hong Kong 2001年8月23日 美国
USA 2001年6月26日......(New York City, New York) (premiere) 美国 
USA 2001年6月28日......(Los Angeles, California) (premiere) 加拿大
Canada 2001年6月29日 美国 
USA 2001年6月29日

基本信息
歌曲名称：人工智能
演唱者：陈奕迅
作词：黄伟文
作曲：GILITTE LEUNG
专辑： The Easy Ride
唱片公司 英皇娱乐
发行时间 2001年
歌曲简介
炙手可热的陈奕迅，为配合他在十一月举行的演唱会，推出最新广东唱碟《The Easy Ride》，收录了11首新歌，主打歌是甫推出即进占流行榜三甲的“冲口而出”；同时还收录了电影《常在我心》主题曲“活著多好”、某美容用品广告歌“大开眼戒”。
歌曲歌词
明亮眼睛　微型液晶
甜言蜜语　环回立体声
最亲热的吻　4.2口径
最愉快抱拥　28度的左倾
请相信世上　我待你最好　我是最懂你
要我与你　多相爱　可多相爱
你若有怪癖　亦与你嬉戏
我逐寸逐寸爱抚你
你想怎么要　纯熟的给你
我比实况　更接近真爱　更浪漫凄美
荷塘月影　人造卫星
华丽夜景　投射电影
已登入天国　免出入签证
你若要气氛　可交给科技助兴
当感到厌倦　按动我按钮　有自爆装置
你要结尾　多凄美可多凄美
我没有痛苦　就算你抛弃　
你没有内疚要处理
你不牺牲我　难道牺牲你 
我只是个 
制快乐机器 
慰寂寞机器
歌手简介
陈奕迅，香港著名的男歌手及演员。被许多人认为是香港流行音乐新时代的指标人物之一，他亦  陈奕迅被多数人认为是香港流行音乐泰山级人物张学友的接班人，他也是续张学友后另一个在台湾获得成功的香港歌手，在2003年他成为了第二个拿到《台湾金奖》“最佳国语男演唱人”的香港歌手。陈奕迅曾在多个亚太地区获得多个奖项和提名，包括香港地区的“叱咤乐坛男歌手金奖”、“叱咤乐坛我最喜爱的男歌手奖”、“十大劲歌金曲最受欢迎男歌星奖”、“十大劲歌金曲亚太区最受欢迎香港男歌星奖”“四台联颁音乐大奖─传媒大奖 ”；台湾地区的“台湾金曲奖最佳国语男演唱人奖”和日本地区的“2008年MTV日本音乐录像带大奖台湾地区最佳BuzzAsia奖”。陈奕迅在影坛方面亦取得佳绩，曾在“美涛·领衔2009腾讯网星光大典”中凭电影《金钱帝国》获得港台年度电影男演员荣誉。其专辑《U87》被《时代杂志》评为2005年亚洲五张最值得购买的专辑，而《Special Thanks To...》和《不想放手》曾获得“金曲奖流行音乐类最佳国语专辑奖”。