好的，用中文为您解答：

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI） 指的是：

让机器（尤其是计算机系统）模拟、延伸和扩展人类智能的一门科学和技术领域。

更具体地说，它是指：

1. 创建智能代理： 目标是开发能够感知环境、学习知识、进行推理、解决问题、做出决策并采取行动的系统或软件程序（这些系统被称为“智能代理”）。
2. 执行人类智能任务： 让机器完成那些通常需要人类智能才能完成的任务。这包括但不限于：
   • 感知： 理解图像（计算机视觉）、识别语音（语音识别）、处理自然语言（理解或生成人类语言）。
   • 学习： 从数据或经验中自动改进性能（机器学习），无需被明确编程每一个步骤（深度学习是其一个重要分支）。
   • 推理： 根据已知信息得出结论、解决问题、进行逻辑推断（知识表示与推理）。
   • 决策： 在复杂或不确定的环境中，根据目标和信息选择最佳或可接受的操作方案（决策制定）。
   • 规划： 为达到特定目标，设计一系列行动步骤。
   • 自然语言处理： 让机器理解、解释和生成人类语言（如聊天机器人、机器翻译）。
3. 不同层次的目标：
   • 弱人工智能/窄人工智能： 这是目前广泛存在的AI形式，专注于在特定、有限的任务或领域内表现出智能行为（如下棋的AlphaGo、推荐算法、人脸识别系统）。它只能在训练或编程的范围内运行。
   • 强人工智能/通用人工智能： 这是理论上的目标，指具备与人类相当、甚至超越人类认知能力的AI系统。它能够在任何广泛的任务和环境中理解、学习和应用知识，表现出自主意识和常识推理（目前尚未实现）。
   • 超人工智能： 一个更遥远的设想，指在几乎所有领域都远超最聪明人类大脑的智能（目前属于科幻范畴）。

核心特征与关键技术：

• 机器学习： AI的核心驱动力，让机器能够从数据中“学习”，而不是仅仅依赖硬编码的规则。
• 深度学习： 利用类似人脑神经元的复杂人工神经网络，尤其擅长处理海量、高维数据（如图像、声音、文本）。
• 大数据： AI训练和运行通常需要巨大的数据集。
• 计算能力： 高性能计算（如GPU）对于训练复杂的AI模型至关重要。
• 算法： 解决问题的逻辑步骤和方法论，是AI实现智能行为的基础。

简单来说：人工智能就是研究如何让计算机像人一样能看、能听、能说、能思考、能学习、能做出智能决策的科学和工程。

目前应用的例子包括：

• 语音助手（如Siri、小爱同学）
• 推荐系统（购物、音乐、视频推送）
• 自动驾驶汽车
• 医学影像分析
• 智能客服机器人
• 机器翻译
• 内容生成（文本、图像、音乐）
• 金融风控与欺诈检测

请注意： 当前的AI大多是“弱人工智能”，专注于特定任务。它们虽然在某些方面表现卓越，但缺乏人类的情境理解、常识和广泛的认知能力。其发展也伴随着伦理、安全、就业等多方面的挑战和讨论。

希望这个中文解释能帮您理解“人工智能”的含义！您想了解AI的哪个具体方面呢（比如应用、技术、挑战等）？