人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由人制造出来的系统能够理解、学习、适应和实施人类的认知功能。这种系统可以理解语言、识别图像、解决问题和学习新的技能。人工智能的目标是使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务，如语音识别、决策制定、视觉感知等。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能是指专门设计来执行特定任务的AI系统，如语音助手或自动驾驶汽车。强人工智能则是一种通用的智能，具有与人类相似的理解、推理和学习能力，能够在各种任务中表现出色。目前，我们主要关注的是弱人工智能，因为它更容易实现，并且已经在许多领域取得了显著的成果，如医疗诊断、金融分析、工业生产等。
人工智能系统的定义可以从以下几个方面来阐述：
1. 输入数据：人工智能系统接收外部世界的数据作为输入，这些数据可以是文本、图像、声音或其他形式的信息。这些数据可以来自传感器、网络、文件或其他来源。
2. 数据处理：人工智能系统对输入数据进行预处理，包括清洗、分类、标注等。这有助于提高数据的质量和可用性，为后续的分析和学习做好准备。
3. 特征提取：人工智能系统从处理过的数据中提取有用的特征，这些特征可以帮助模型更好地理解和预测数据。特征提取的方法有很多，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
4. 模型建立：人工智能系统根据提取的特征选择合适的机器学习算法或深度学习模型来建立模型。这些算法和模型用于从数据中学习知识和规律。常见的机器学习算法有支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等。深度学习则是近年来兴起的一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动学习数据的层次结构和特征表示。
5. 模型训练：人工智能系统使用训练集对模型进行训练，使其能够准确地预测新数据。训练过程中，系统会不断调整模型参数，以提高预测的准确性。
6. 模型评估：为了确保模型的有效性和可靠性，人工智能系统会对模型进行评估。评估的方法包括交叉验证、准确率、召回率、F1分数等指标，以及模型在未见数据上的性能表现。
7. 模型应用：一旦模型经过训练和评估，就可以将其应用于实际问题中，解决具体的任务。例如，可以使用自然语言处理技术来创建智能客服系统，或者使用计算机视觉技术来开发人脸识别系统。
总之，人工智能系统是通过一系列复杂的步骤来实现其功能的，包括输入数据的准备、数据处理、特征提取、模型建立、模型训练、模型评估和应用等环节。通过这些步骤，人工智能系统可以模拟人类的认知能力，从而解决各种复杂的问题。
