在计算机科学领域，人工智能(AI)也被称为机器智能，相对于通过人类或其他动物体现出来的自然智能而言，机器智能是通过计算机展现出来的智能。计算机科学将人工智能定义为对“智能代理”的研究，研究的对象是机器装置，这种装置可以感知环境并采取行动，从而尽可能好地达到目标。这个装置能解读从外面采集的数据，学习这些数据，然后灵活应变实现具体的目标。通俗地讲，“人工智能”装置具有“认知”能力，与人类思维中“学习”和“解决问题”的功能类似。
人工智能正面临争议——由于计算机越来越强大，那些原来以为需要“智能”的工作却可以被普通的计算机代替，这让人想起那个来自“特斯拉定理”的戏谑：“人工智能是那些还没有实现的东西”。例如：视觉特征识别正逐步被剔除人工智能的领域，现在这只是个日常可见的普通技术了。现在的计算机一般都听得懂人类的对话，在过去普遍认为只有人工智能才能办得到;还有国际象棋和围棋这些最高水平的策略竞技活动也面临这种局面;甚至在自动驾驶汽车、内容分发中的智能路由部分和军事任务模拟这些领域同样如此。
借用文献管理学的分类方法，人工智能有三种类型：分析型、人类情感型和人化型。分析型仅仅具有生成认知表征的特点，利用现成的经验学习，然后决定未来的行动;人类情感型具有情绪智能模块和理解力模块，就像人在做决定过程中出现的情绪一样;人化型具有所有人类特征(例如：认知力、情绪和社交智能)，在与他人互动时体现出自我意识。
人工智能是1956年提出的学术概念，其发展过程经历了很长一段时间的乐观主义思潮，但是后来因为技术进步迟缓而备受失望情绪打击并最终失去了资金支持。然而最近由于取得了可观的进步，人工智能重新获得了资金支持，并显现出强劲的发展势头。历史上，人工智能研究被细分为很多次级领域，这些次级领域之间常常都是互不往来、缺少交流。这些次级领域都是基于技术考量而划分出来的，例如：机器人与机器学习等具有特殊目标的领域;还有使用“逻辑”或人造神经网络等特殊工具的领域。次级领域还受到社会因素的影响，比如那些特别的研究机构或研究者。
一般来说人工智能研究的问题包括推理、知识解读、做计划、自然语言处理、感知和移动并操纵物体。强人工智能着重长期目标的实现，其处理工具包括统计方法、计算智能和符号计算智能。除此之外人工智能采用的工具版本也层出不穷，如：搜索和数学优化和人工神经网络，甚至是基于统计学、概率论还有经济学的各种方法。人工智能领域建立在多个学科的基础上，如：计算机科学、信息工程、数学、哲学、语言学、心理学等等。
人工智能技术声称：“人类智能可以用计算机进行精确地模拟出来!”哲学上争论思维的本质是什么;伦理方面也引发了对人工智能这种来自于人类智能的大讨论;这些都是自古以来在神话传说、小说和哲学领域被广泛提及的话题。
很多人将日益加速发展的人工智能技术视为对人类的威胁，也有很多人相信人工智能不同于之前的技术革命能带来更多的工作岗位，相反它将让更多的人失业。在21世纪，人工智能技术将整体推进计算能力、大数据和认知理论的长足发展，在计算机科学、软件工程和运筹学领域会攻克各种疑难杂症，带来实质性的进步。