20世紀90年代初，我國著名學者周海中先生曾經預言：人工智慧技術將廣泛應用到各學科領域，會產生意想不到的效果。如今，越來越多的事實證明了他的這一預言。不少專家指出：人工智慧技術潛力無限，應用前景十分廣闊；未來，它將為人類社會的發展扮演越來越重要的角色。
人工智慧(AI)是研究、發展用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。自1956年正式提出人工智慧概念開始，人工智慧技術歷經60多年的發展，已進入第三次熱潮。近年來由於雲端運算、大數據和物聯網等技術研究和應用，人工智慧技術得以快速發展，各行各業開始深入應用人工智慧相關技術。
作為電腦科學的一個分支，人工智慧企圖了解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言辨識、影像辨識、專家系統和自然語言處理等。人工智慧技術從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大；未來人工智慧技術帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧技術目前已成為極富挑戰性的高新科技，從事這項工作的人必須懂得電腦科學、心理學、語言學、數學和哲學等學科的知識。人工智慧技術是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，電腦視覺等等；總的說來，這項技術研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。
由於人工智慧技術涉及到電腦科學、心理學、語言學、數學和哲學等學科，它幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其範圍已遠遠超出了電腦科學的範疇，人工智慧技術與思維科學的關係是實踐和理論的關係，而這項技術是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。
從思維觀點看，人工智慧技術不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人這項技術的突破性發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思考領域，人工智慧學科也必須藉用數學工具；數學不僅在標準邏輯、模糊邏輯等範圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。
人工智慧技術的發展需要資料、算力和演算法三大支撐因素，雲端運算提供了算力支撐（同時也是落地場景之一），而大數據則提供了資料的來源；隨著大數據和雲端運算的發展，人工智慧的發展也會在很大程度上得到促進。目前人工智慧領域的研究方向除了機器學習（深度學習）之外，自然語言處理和電腦視覺方向也比較熱。
人工智慧技術涵蓋語音辨識、電腦影像辨識和自然語言處理等，已成為數位產業化和產業數位化的重要引擎。同時，人工智慧技術只有服務實際應用才會有強大的生命力。作為典型的由應用牽引的前沿技術集成，規模化應用會進一步促進人工智慧核心技術的迭代升級，在演算法、晶片等軟硬體方面獲得突破。
目前，人工智慧技術在各行業的應用越來越廣泛。相關專家表示，人工智慧技術要做好，必須落地用起來。但也要警惕一些打著「人工智慧技術」旗號，其實只是傳統自動化或資訊化技術的應用。這就要求人工智慧技術的應用必須跟業界緊密貼合，只有對產業深刻了解，這項技術才能真正撬動製造、教育、醫療等領域的智慧化。
人工智慧技術的發展前景是無限廣闊的。但是，科技是一把雙面刃，在推動社會進步的同時，也很大程度帶來了技術風險。人工智慧技術也是如此。在人工智慧科技快速發展的時代，如何準確掌握時代變遷的特質，深刻反思它引發的倫理風險，提出具有針對性、前瞻性的因應策略，是擺在我們面前的重大時代議題。
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