人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考、学习和决策的科学。它涉及到多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。人工智能的目标是创建能够理解、学习、推理和解决问题的智能系统。
人工智能科学与技术的主要任务包括：
1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够通过数据学习和改进性能。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。机器学习在图像识别、语音识别、推荐系统等领域有广泛应用。
2. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是研究如何让计算机理解和生成人类语言的技术。它包括文本分析、机器翻译、情感分析、语音识别等。自然语言处理在搜索引擎、语音助手、聊天机器人等领域有重要应用。
3. 计算机视觉：计算机视觉是让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。它包括图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等。计算机视觉在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域有广泛应用。
4. 机器人技术：机器人技术是研究如何使机器人具备感知、认知、运动和执行任务的能力。它包括机器人感知、机器人控制、机器人导航等。机器人技术在制造业、物流、家庭服务等领域有广泛应用。
5. 专家系统：专家系统是一种基于知识库的人工智能系统，它可以根据已有的知识解决特定领域的复杂问题。专家系统在医疗诊断、金融风险评估、法律咨询等领域有广泛应用。
6. 深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它通过构建深层神经网络来模拟人脑的工作方式。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
7. 强化学习：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优策略的方法。它包括Q-learning、Deep Q-Network（DQN）、Proximal Policy Optimization（PPO）等算法。强化学习在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域有广泛应用。
8. 大数据与云计算：大数据和云计算为人工智能提供了丰富的数据资源和计算能力。它们使得人工智能可以处理大规模数据，进行分布式计算，提高计算效率。
9. 人机交互：人机交互是研究如何使计算机更好地与人类沟通的技术。它包括语音识别、手势识别、触摸屏等。人机交互在智能家居、辅助设备、虚拟现实等领域有广泛应用。
10. 伦理与法律：随着人工智能技术的发展，伦理和法律问题日益突出。这包括隐私保护、数据安全、算法偏见、责任归属等问题。这些问题需要科学家、政策制定者和社会各界共同努力解决。
