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人工智能 (AI) 是透过建立及应用内建于动态运算环境中的演算法，来模拟人类智慧过程的基础。简言之， AI 的目标是试图让电脑像人类一样思考和行动。

实现这项目标需要三个关键要素：

    运算系统
    资料与资料管理
    进阶 AI 演算法 (程序码)

期望结果越接近人类，对资料量和处理能力的要求越高。
人工智能的起源

至少从西元前一世纪开始，人类就对制造机器模拟人脑的可能性充满兴趣。到了现代，John McCarthy 在 1955 年创造了人工智能这个词汇。1956 年，McCarthy 等人举办了一场名为《达特茅斯学院夏季人工智能研究专案》的会议。以此为开端，机器学习、 深度学习、预测性分析应运而生，一直发展到现在的规范化分析。同时也兴起了全新的研究领域，亦即资料科学。
人工智能为何重要？

今天，人类和机器所产生的资料量远远超出了人类吸收、解读及据此做出复杂决策的能力。人工智能构成了所有电脑学习的基础，也是所有复杂决策的未来。例如，即便井字游戏 (圈叉游戏) 有 255,168 种不同的走法，其中 46,080 种走法会出现平局，大多数人仍然能够算出如何走才不会输掉游戏。西洋棋则有超过 500 x 10 的 18 次方种不同的可能走法，因此能称得上高手的人屈指可数。电脑能够以极其有效率的方式计算这些走法的排列组合，并得出最佳对策。AI (及其机器学习的逻辑演进) 和深度学习为商业决策的未来奠定了基础。
人工智能使用案例

在很多日常情景中都能见到 AI 的应用，例如金融服务诈骗侦测、零售采购预测和线上客户支援互动等。以下是一些例子：

    诈骗侦测。金融服务业以两种方式使用人工智能。一种是在信贷申请的初始评分使用 AI 来了解申请人的信用度。另一种是采用更先进的 AI 引擎来即时监控及侦测支付卡的诈骗交易。
    虚拟客户协助 (VCA)。除了人机互动外，客服中心还使用 VCA 来预测和回应客户的询问。语音辨识加上模拟的人类对话是客户服务查询中的第一个互动点。较高层级的查询会转接给人员。
    当某人在网页上发起聊天 (聊天机器人) 对话时，通常是先与执行专业化 AI 的电脑互动。如果聊天机器人无法解读或解决问题，人类就会介入，直接与对方沟通。这些无法解读的执行个体将馈送到机器学习运算系统，用于改进 AI 应用程序，以供未来互动之用。