인공지능(人工智能, Artificial Intelligence[2])은 인간의 지능[3]이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템을 의미한다. 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현시키는 컴퓨터과학의 하위 분야로, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것이다.
일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 혹은 이와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭하는 표현이기도 하다. 대한민국의 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'은 "학습, 추론, 지각, 판단, 언어의 이해 등 인간이 가진 지적 능력을 전자적 방법으로 구현한 것"이라고 정의한다.
17세기 그리고 18세기부터 인공지능 이론이 태동하고 있었지만, 이때는 인공지능 그 자체보다는 뇌와 마음의 관계에 관한 철학적인 논쟁 수준에 머물렀다. 그럴 수밖에 없는 것이 당시에는 인간의 두뇌 말고는 정보처리기계가 존재하지 않았기 때문이다. 그러다 시간이 흘러 1943년에 신경과학 연구원이던 워런 매컬럭과 논리학자 월터 피츠가 신경세포(뉴런)의 작동 원리를 이진법 기반의 논리 회로로 표현할 수 있음을 보이며, 소위 '매컬럭-피츠 모델'을 제안했다.# 이 모델은 인공 신경망을 수학적으로 모델링할 수 있는 가능성을 처음으로 제시한 중요한 연구로 평가받는다.
이후 1947년에 트랜지스터가 상용화되고 컴퓨터의 발전으로 혁신의 물줄기가 터지기 시작하면서 컴퓨터로 두뇌를 만들어서 우리가 하는 일을 시킬 수 있지 않을까? 라는 생각이 널리 퍼지기 시작했다. 이러한 아이디어는 많은 사람들에게 설득력 있게 다가왔고, 자연스럽게 인공지능은 학문의 영역으로 자리잡기 시작했다. 1949년에는 심리학자 도널드 헵이 『The Organization of Behavior』라는 책을 저술하였는데, 이 책의 중요한 아이디어 중 하나가 뉴런 간의 연결 강도가 학습을 통해 변화할 수 있다는 '헵의 학습 규칙(Hebbian Learning)'이었다. 이 가설은 이후 신경망 학습 이론의 기초가 되었다. 한편, 이듬해인 1950년에는 앨런 튜링이「Computing Machinery and Intelligence」에서, 기계가 생각할 수 있는가?라는 철학적 질문을 던지고 이를 판별하기 위한 튜링 테스트를 제안하였다. 그는 ‘생각하는 기계’의 구현 가능성을 정면으로 제기하며 인공지능 논의에 큰 전환점을 마련하였다.
특히 마빈 민스키는 딘 에드먼즈(Dean Edmonds)와 함께 헵의 법칙을 모방해 1951년 최초로 회로화된 신경망인 SNARC)라는 시스템을 구축했다. 이는 실제로 작동 가능한 인공 신경망 시스템의 초기 모델 중 하나로, 인공지능 기술의 실험적 시작을 의미하는 사건이었다. 인공지능이라는 용어 자체가 처음 등장한 때는 1955년 8월 31일에 미국 다트머스 대학교에서 마빈 민스키, 클로드 섀넌 등 인공지능 및 정보 처리 이론에 지대한 공헌을 한 기라성 같은 학자들이 개최한 다트머스 회의에서 존 매카시가 이 용어를 사용하면서부터이다. 1957년에는 프랭크 로젠블랫이 매컬럭-피츠 모델을 기반으로 학습 기능을 갖춘 퍼셉트론 알고리즘을 제안하고, 이를 실제 기계인 Mark I Perceptron으로 구현하였다.
퍼셉트론은 입력된 데이터를 분류하고 패턴을 인식하는 기능을 갖춘 초기 인공 신경망 모델로, 향후 인공신경망 연구의 중요한 출발점이자 우리가 아는 모든 인공 신경망의 직접 조상이 되었다. 인공 신경망이 곧 인공지능의 동의어로 간주되는 요즘 시기에는, 이 퍼셉트론의 등장시점이 곧 실질적인 인공지능의 시작점으로 받아들여지기도 한다. 인공지능이라는 용어를 처음 만든 존 매카시가 인공 신경망 전공자가 아니었음을 고려하면 꽤나 아이러니한 일. 이 존 매카시는 1958년 인공지능 연구에 적합한 프로그래밍 언어인 LISP를 개발하기도 하였다