人工智能是英文人工智能的中文翻译，缩写为AI。1956年，麻省理工学院的马文·明斯基和麦卡锡发起了达特茅斯会议，提出了人工智能的概念，因此马文·明斯基是“人工智能之父”，是框架理论的创始人。
人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，能够以类似于人类智能的方式做出反应。它是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。该领域的研究包括机器人技术、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。人工智能是一门具有挑战性的科学。从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能是一门涉及面很广的科学，由不同的领域组成，比如机器学习、计算机视觉等等。
通常机器学习的数学基础是统计学、信息论和控制论，还包括其他非数学学科。这种“机器学习”高度依赖“经验”。计算机需要不断地从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略。遇到类似问题时，他们可以利用经验知识解决问题，积累新的经验。就像普通人一样，我们可以把这种学习方法称为“持续学习”。
人工智能自诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大。可以想象，未来人工智能带来的科技产品将是人类智慧的“容器”，人工智能可以看作是对人类意识和思维的信息过程的模拟。现在网上有一些人工智能产品，老照片修复上色就是其中之一。它是怎么做到的？
让AI有常识，让它判断不同场景下应该是什么颜色的物品。神经网络就像一个简化的大脑。如果你教他一些东西，他能记住并做出判断。要做到这一点，我们需要让AI具备图形辨别能力，让AI“知道”事物。这项技术有两个关键点:一是图像生成器，二是对抗性学习方法。
原始的黑白老照片人工智能修复和上色的效果原始的黑白老照片人工智能修复和上色的效果所谓图像生成器，就是当你给一张黑白照片生成一张彩色照片时，需要生成器有广博的知识，能够准确地“回忆”出图片中的东西原本是什么颜色的。但是，对抗性学习方法是难点之一。为了训练生成器，需要设计新的鉴别器和损失函数来评估生成的彩色图像与真实彩色图像之间的接近程度。在学习的过程中，生成器试图“记忆”事物的颜色分布，使得自己还原的颜色图像越来越真实，鉴别器越来越难以分辨。在研究了大量照片样本后，算法能力迭代了几次，最终AI技术能够对黑白照片做出更准确的判断和颜色。
PS的黑白老照片人工智能修复和上色的效果但人类除了从经验中学习，还可以创造，也就是“跨越式学习”。这在某些情况下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学的就是“顿悟”。或者更严格地说，计算机很难在学习和实践中学会“独立于量变的质变”，很难直接从一种性质到另一种性质，或者从一种概念到另一种概念，这是智能研究者的梦想。
原始的黑白老照片人工上色的老照片人工上色老照片人工智能修复的结果黑白老照片人工智能修复和上色的效果人工智能不是人类智能。虽然可以像人一样模拟思维，但一个人的愚见是不可能超越人类智能的，因为人工智能只是一些“计算机程序”，不可能有人类的情感，没有人类的“灵感”或“顿悟”。在对老照片进行修复上色时，人工智能程序比人工快得多，看起来也“更好”，但总是那么“情绪化”，根本分不清哪张照片是艺术品！它只是完成了“形式”的工作。至于对“内容”的理解，它不知道自己在做什么。就像象棋的程序战胜了人类中的高手，它不知道自己在下棋，也体会不到下棋的快乐！
如果有一天生物技术项目制造出一个“超级智能”的“怪物”，拥有“阿凡达”那样的情感，即连石头和长矛、飞机和大炮都可以“打败”，那恐怕将是真正的人工智能，或许将是人类的悲哀！
