对ai人工智能的讨论已经引起了一些人的不安，他们担心人工智能很快就会从对人类社会的一种利益演变为对人类社会的接管。就连斯蒂芬·霍金(StephenHawking)和埃隆·马斯克(Elon Musk)也对人工智能的威胁发出敬告。然而，我们并不都是从这个术语的相同定义来运作的，尽管基础通常是相同的，人工智能的焦点会根据提供定义的实体而转移。让我们来看看人工智能的6种定义，看看业界的一些领导者是如何集中精力进行人工智能研究的。

1956年，约翰·麦卡锡(John McCarthy)首次创造了“人工智能”这个词，当时他邀请了一组来自各种学科的研究人员，包括语言模拟、神经元网络、复杂性理论等，参加了一个名为“达特茅斯人工智能夏季研究项目”(DartmouthSummerResearchProjectonAricialIntelligence)的夏季研讨会，讨论什么最终会成为人工智能领域的问题。当时，研究人员聚集在一起，澄清和发展“思维机器”的概念，到目前为止，“思维机器”是相当不同的。据说麦卡锡之所以选择人工智能这个名字是因为它的中立性;以避免强调当时在“思维机器”领域所追求的一条轨道，其中包括控制论、自动机理论和复杂的信息处理。这次会议的提案说：“这项研究是基于这样一种推测，即学习的每一个方面或智力的任何其他特征原则上都可以如此精确地描述，以至于可以制造一台机器来模拟它。”

今天，现代词典对人工智能的定义集中在人工智能是计算机科学的一个子领域，以及机器如何模仿人类的智能(像人而不是变成人)。“英国牛津生活词典”给出了这一定义：“计算机系统的理论和发展能够执行通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别、决策和语言之间的翻译。”

诺亚·韦伯斯特对人工智能的定义是这样的：

1、计算机科学的一个分支，研究计算机中智能行为的模拟。

2、机器模仿人类智能行为的能力。

大英百科全书指出，人工智能是指数字计算机或计算机控制的机器人执行与智能生物有关的任务的能力。智慧生物是能够适应环境变化的生物。人工智能的定义开始根据试图通过人工智能系统来实现的目标而改变了，一般来说，人们投资于人工智能开发是为了以下三个目标之一：

1、构建与人类思维方式完全相同的系统(“强人工智能”)。

2、只是让系统工作，而不弄清楚人类的推理是如何工作的(“弱人工智能”)。

3、使用人类推理作为模型，但不一定是最终目标。

事实证明，当今业界领袖所进行的人工智能开发，大部分都属于第三个目标，并以人类推理为指导，提供更好的服务或创造更好的产品，而不是试图实现人类思维的完美复制。

亚马逊的很多业务建立在机器学习系统上，并将人工智能定义为：致力于解决通常与人类智能相关的认知问题的计算机科学领域，如学习、问题解决和模式识别。机器学习对亚马逊非常重要，没有ML，亚马逊就无法发展业务，改善客户体验和选择，优化物流速度和质量。

虽然一些主要的科技公司还没有公布人工智能的字典类型定义，但我们可以通过回顾它们的研究领域来推断它们是如何定义人工智能的重要性的。

机器和深度学习是Google AI及其工具的首要任务，目的是“创造更智能、更有用的技术，帮助尽可能多的人”，从翻译到医疗保健，再到让我们的智能手机变得更加智能。Facebook AI Research致力于“推进机器智能文件，并正在创造新技术，为人们提供更好的交流方式。”IBM的三个重点领域包括AI工程(构建可伸缩的AI模型和工具)、AI Tech(探索人工智能的核心能力，如自然语言处理、语音和图像识别和推理)和AI Science(扩展AI的前沿领域)。

2016年，包括亚马逊(Amazon)、苹果(Apple)、DeepMind、谷歌(Google)、IBM和微软(Microsoft)在内的多个行业领袖联手创建了人工智能合作伙伴关系，以帮助人们和社会发展和分享最佳做法，增进公众理解，为讨论提供一个开放平台，并为造福社会的目的确定有抱负的人工智能努力。

今天，与人工智能一起工作的人把确定它将解决的问题和技术可以为社会带来的好处作为优先考虑的问题。对于大多数人来说，获得像人脑一样运作的人工智能不再是一个主要目标，而是利用它独特的能力来改善我们的世界。