总结履历、得出结论并据此采纳行动的过程是人类聪慧的关键。
通过从过去的履历中学习，我们可以做出越来越繁芜的决定。

自从机器被发明以来，科学家们一贯梦想着让它们像人类一样学习和实行智能任务。

人工智能是科学的一个分支，它致力于使机器像人类一样思考。
这些机器或打算机可以存储大量的信息，并以惊人的速率准确地处理它们。
他们缺少的是学习和做出“智能决定”的能力。

以你的电熨斗为例。
电熨斗明白它的温度超过了所需的温度，并自动将自己关掉。
我们可以说电熨斗是智能的，由于它可以对特定的状态（电熨斗是热的）做出反应，根据它做出决定并关闭自己。
然而，由于电熨斗没有通过履历学习到这一点，以是它不是一个真正的智能机器。

而科学家们正在创造新的软件程序，在打算机中重现人类的学习过程，让它们学会思考。
这一关键在于如何复制出类似大脑的神经网络功能。

我们的大脑是由数百万个密集的细胞组成的，这些细胞被称为神经元。
每个神经元中存在数十亿个眇小的独立开关。

每当一个特定的信息，如某人的电话号码到达你的大脑时，它就会利用这些神经元创造一个开关模式。
当我们记住某人的电话号码时，我们实际上在大脑中创造了一个模式。
神经网络是在打算机内利用软件程序对大脑功能进行复制。
事实上，当它被演习后，即可以在大量的信息中进行分类和识别，并以极高的效率完成这统统。

1950年，著名数学家艾伦·图灵设计了一种测试打算机警力的方法。
一个人被关在一个封闭的房间里，期间他会与一个隐蔽的人和一台电脑对话。
他的任务很大略，通过提问的办法指出与他对话的哪一个是电脑。

如果提问者无法在一定韶光内做出决定，那么机器就会被认为是智能的。
然而，到目前为止，还没有一台机器能够通过图灵测试。
这仍旧是当代打算机的最大寻衅之一。
只管打算科学已经取得了很大的进步，但在未来的一段韶光内，通过图灵测试对“智能”机器来说仍旧是较为困难的。