人工智能创始人
1956年夏季，人工智能创始人：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。
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。
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。
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。
人工智能怎么使用
人工智能使用的方法如下：
1、正确构建人工智能系统
要想“正确构建人工智能系统”，首先最关键的是要建立有关人工智能的基本词汇，即人们“使用与分析数据”的技术语言。至少，首席信息官应该确定出在描述人工智能系统或解决方案时使用的主要术语，包括正在开发的人工智能解决方案的目的或理由，以及其他关键术语，例如，从解决方案中使用与收集的数据类型。
2、正确使用人工智能
无论项目范围或企业机构成熟度如何，在本地或整个系统中都可能存在信息语言障碍。解决这个障碍需要思维方式的转变以及对过程正确性的有意认知与干预。为了加强数据素养，首席信息官应该制定数据认知素养培养计划。
找到能自然而轻松的分析数据并达到流利程度的专业人士。流利的数据分析者应该善于描述情景化的使用案例与结果\适用于这些案例的分析技术\以及涉及的基础数据源、实体与关键属性。
找到熟练的数据转换人员。典型的数据转换人员通常是企业数据或信息架构师、数据科学家、信息管理员或相关项目经理。
确定存在沟通障碍妨碍数据与分析有效性的领域。尤其关注商业与信息技术的差距、数据分析差距以及熟练度差距。
积极倾听未采取明确行动的商业成果。在哪些商业领域应用改进的数据和分析能力？正在改进哪些运营决策？
确定出有专业数据转换需求的关键利益相关者。为了评估数据认知素养水平，要求关键利益相关者根据业务成果阐明数据作为战略资产的价值，包括增强业务、货币化以及风险缓解。
确定并维护单词和短语列表。参与数据和分析团队的工作，更好地表达这些短语。
人工智能四个流派
一般来讲，我们可以把人工智能研究划分为四大流派。每个流派的目标稍有不同，研究方法常常大相径庭。
第一个流派我们称之为“传统人工智能”。这个流派确实试图构建能复制人类行为的计算机系统，指责其想用机器取代人类还不算冤枉。
第二个是广为人知的“人机交互”（humancomputerinteraction），它是当今计算机科学的几个较大分支学科之一。
第三个被称之为“机器学习”（machinelearning）。
第四为“人造的人工智能”（artificialartificialintelligence）这一领域，更众所周知的是“集体智慧”（collectiveintelligence）。
人工智能和AI的区别
AI和人工智能实际上是同一个概念，没有区别。AI是人工智能的缩写，即ArtificialIntelligence。它指的是通过计算机技术和算法模拟人类智能的一种技术，让计算机可以像人一样进行学习、推理、感知、理解等智能活动。
人工智能是一种广泛应用的术语，它涉及到多个学科，包括计算机科学、数学、心理学、哲学、神经科学等等。人工智能的研究范围非常广泛，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等众多领域。它可以被应用于各种不同的领域，如医疗、金融、工业、农业等。AI和人工智能是同一个概念的不同表述，没有区别。它们都是指通过计算机技术和算法模拟人类智能的一种技术，让计算机可以像人一样进行学习、推理、感知、理解等智能活动。
人工智能有哪些学派
人工智能的主要学派有下列5家：
(1)符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。奠基人是西蒙（CMU），符号主义，主要成就代表是上个世纪的专家系统
(2)联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。奠基人是明斯基（MIT），发展最火是深度学习，深度神经网络，属于联结主义；
(3)行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。奠基人是维纳（MIT），行为主义的贡献，躲在机器人控制系统方面。
(4)贝叶斯学派（bayes），基于概率统计的贝叶斯算法最常见的应用就是反垃圾邮件功能，贝叶斯分类的运作是借着使用标记与垃圾邮件、非垃圾邮件的关连，然后搭配贝叶斯推断来计算一封邮件为垃圾邮件的可能性。
(5)类推学派（Analogizer）。