信息技术在智能化、系统化、微型化、云端化的基础上不断融合创新，促进了物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、虚拟现实等新一代信息技术的诞生。新一代信息技术与信息资源充分开发利用形成的新模式、新业态等，是信息化发展的主要趋势，也是信息系统集成领域未来的重要业务范畴。

定义

人工智能是指研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。

6个主要阶段

起步发展期（1965-20世纪60年代）
反思发展期（20世纪60年代-20世纪70年代）
应用发展期（20世纪70年代-20世纪80年代中）
低迷发展期（20世纪80年代中-20世纪90年代中）
稳步发展其（20世纪90年代中-2010年）
蓬勃发展期（2010年-至今）

关键技术

机器学习、自然语言处理、专家系统

机器学习

机器学习是一种自动将模型与数据匹配，并通过训练模型对数据进行“学习”的技术。
常见的学习算法：回归、聚类、分类、近似、估计和优化
强化学习算法：迁移学习、多核学习、多视图学习
神经网络是机器学习的一种形式，它根据输入、输出、变量权重或将输入与输出关联的“特征”来分析问题。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）

它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
自然语言处理主要应用在机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面，最近大火的chatGPT就是一个典型的应用

专家系统

是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
第一代专家系统以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点
第二代专家系统属于单学科专业型、应用型系统
第三代专家系统属于多学科综合性系统
第四代专家系统主要研究大型专家协作系统

发展

人工智能目前在算法、算力和数据方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还存在诸多瓶颈。实现从专用人工智能到通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战，是未来应用和发展的趋势。

参考资料

《信息系统项目管理师教程》第四版