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在打破纳粹加密机Enigma并帮助盟军赢得第二次世界大战后不到十年，数学家艾伦·图灵（Alan Turing）再次改变了历史，提出了一个简单的问题：“机器可以思考吗？”
图灵的论文“计算机械与智能”（1950年）及其后续的图灵测试确立了人工智能的基本目标和愿景。
从本质上讲，人工智能是计算机科学的一个分支，旨在肯定地回答图灵的问题。这是在机器中复制或模拟人类智能的努力。人工智能的广阔目标引发了许多问题和辩论。如此之多，以致没有一个单一的领域定义被普遍接受。
将AI简单定义为“构建智能机器”的主要局限性在于，它实际上并未解释什么是人工智能？是什么使机器智能化？
在其开创性的教科书《人工智能：现代方法》中，作者Stuart Russell和Peter Norvig通过围绕机器中智能代理的主题统一他们的工作来解决这个问题。考虑到这一点，人工智能是“对从环境中获得感知并执行动作的主体的研究”。（罗素和诺维格八世）
Norvig和Russell继续探索从历史上定义AI领域的四种不同方法：
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人性化的思考
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理性思考
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以人为本
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理性行事
前两个想法涉及思维过程和推理，而其他两个则涉及行为。诺维格和罗素特别关注能够实现***佳结果的理性特工，并指出“图灵测试所需的所有技能也能使特工合理地行动。” （Russel和Norvig 4）。
麻省理工福特人工智能与计算机科学教授帕特里克·温斯顿（Patrick Winston）将AI定义为“受约束所支持的算法，其受表示支持的模型的表示所暴露，这些模型针对将思维，感知和行动联系在一起的循环。”
尽管这些定义对普通人来说似乎是抽象的，但它们有助于使该领域成为计算机科学领域，并为向机器和程序注入机器学习和人工智能的其他子集提供了一个蓝图。
DataRobot首席执行官杰里米·阿钦（Jeremy Achin）在2017年日本AI体验大会上向人群致辞时，通过提供以下有关当今AI使用方式的定义开始讲话：
“人工智能是一种能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统……其中许多人工智能系统由机器学习提供支持，其中一些由深度学习提供支持，其中一些由非常无聊的事物（如规则）提供支持。”
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