計算機革命/人工智慧/人工智慧的分支及其應用
縱觀歷史，人類似乎一直在嘗試以某種人工形式的“人”來重塑自己。事實上，最早的例子可能要追溯到希臘諸神，“人工智慧的智力根源，以及智慧機器的概念，可能起源於希臘神話”(http://www.aaai.org/AITopics/html/history.html，2006 年 12 月 7 日檢索)。要更全面地瞭解人工智慧的歷史，但仍然很簡短，可以參考布魯斯·G·布坎南編制的重大事件年表(http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html，2006 年 12 月 7 日檢索)。
AI 或人工智慧是一個龐大的研究領域，包含許多子領域，但其主要“潛在主題是智慧體的概念……”，智慧體被認為是“能夠決定做什麼並執行的系統”(http://aima.cs.berkeley.edu/preface.html，2006 年 12 月 7 日檢索)。智慧體是“一種具有內建智慧的軟體形式，它監控工作模式，提出問題，並代表你執行工作任務”(威廉姆斯和索耶，2007，使用資訊科技：計算機和通訊實踐介紹，蒙特利爾：麥格勞-希爾·歐文，第 442 頁)。因此，在人工智慧文獻中經常遇到關於試圖實現“智慧”或使機器“智慧化”方面的參考文獻，尤其是在計算機領域，人們試圖建立智慧計算機程式或使用計算機來理解人類智慧。所以，“智慧是實現世界目標的能力的計算部分，[但存在]不同種類和程度的智慧[存在於]人、許多動物和一些機器中”，因此 AI 的整個概念非常複雜——就像人類本身一樣(http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html，2006 年 7 月 7 日檢索)。
但人們普遍認為人類智慧是可以實現的，尤其是在二戰後現代計算機出現後，這使得“……建立能夠執行復雜智慧任務的程式成為可能……”，並且結合“通用方法和工具……”[這]使類似的任務能夠執行”(http://www.aaai.org/AITopics/html/history.html，2006 年 12 月 7 日檢索)。事實上，對於我們中的許多人來說，我們都沒有意識到人工智慧已經成為我們日常生活中不可或缺的一部分。一些已經存在的應用可以在http://www.aaai.org/AITopics/html/applications.html找到 (2006 年 12 月 7 日檢索)。下次你遇到煩人的微軟 Office 助手時，相信人工智慧正在為你服務。
AI 研究涉及許多領域，但一些需要重點關注的領域包括：知識獲取和知識庫開發、知識表示和推理、機器學習或計算學習方法、機器人技術或人工智慧技術的應用以及基於感知影像的計算機視覺(http://www.ai.cse.unsw.edu.au/，2006 年 12 月 7 日檢索)。同樣，也存在不同的研究領域。兩個主要且相互關聯的研究方向包括一個本質上是“生物學”的，另一個是“現象學”的。前者源於這樣一個基本前提，即人類是智慧的，因此 AI 應該參與“……對人類進行研究並試圖模仿他們的心理學和生理學”，而後者主要關注世界，並認為研究需要“……基於對世界常識事實以及[它]……對實現目標提出的問題的研究和形式化”( http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/node4.html，2006 年 12 月 7 日檢索)。
毫無疑問，這兩種研究方向都需要，並且需要在它們之間進行大量合作。我們可以重新審視 AI 的定義，發現事實上，“……人工智慧 (AI) [是]一組用於開發模仿人類品質的機器的相關技術……”(威廉姆斯和索耶，第 440 頁)。
認識論是關於知識的研究。這項研究試圖弄清楚計算機和人類如何確定什麼是準確的（真實的）知識，什麼是錯誤的（虛假的）知識。顯然，對於人類來說，從背景和學習的資訊中理解什麼是真什麼是假要容易得多；然而，這項研究旨在質疑計算機如何確定什麼是對什麼是錯。認識論簡單來說，關注的是那些在解決困擾世界的難題方面能證明其用處的那種知識的研究。認識論雖然傳統上被認為是哲學的一個分支，但它已成功地在人工智慧工程中為自己開闢了一個利基市場。然而，作為人工智慧的一個分支，認識論專注於回答四個核心問題：什麼是知識？知識是如何獲得的？人們知道什麼？我們如何知道我們所知道的？“認識論”一詞最初是由蘇格蘭哲學家詹姆斯·弗雷德里克·費里爾引入英語語言的。在他的有生之年，世界得以更好地瞭解認識論的精妙之處。
人工智慧的這個分支意味著，可以透過給定一定的資訊和事實來得出結論。人們根據有限的資訊得出結論。這種推理基於我們的背景知識、教育、社會化以及部分意見。我有點覺得這種推理有點像“草率結論”？對於你根據預設推理做出的任何結論或陳述，如果你獲得額外的資訊，改變了你對資訊的結論方式，你總有可能被證明是錯誤的。
模式識別是計算機的視覺，與你的眼睛檢視模式並識別物體的方式類似。它是計算機透過使用模式來弄清楚物體是什麼的一種方式——115.249.219.114 (討論) 2013 年 5 月 6 日 03:32 (UTC)。