人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的定义在学术界和工业界有多种表述，但核心概念通常包括以下几个要点：

智能行为模拟：人工智能旨在模拟人类智能行为，包括学习、推理、解决问题、知识理解、语言识别、视觉感知等。

自适应能力：AI系统能够通过经验学习并改进其性能，适应新环境和任务。

决策和推理：人工智能能够进行复杂的决策过程和逻辑推理，处理不确定性和模糊性。

感知和交互：AI系统能够感知环境并通过自然语言或视觉等方式与人类或其他系统交互。

自动化和优化：人工智能可以自动化任务和流程，优化资源分配和操作效率。

通用性：一些人工智能系统被设计为具有通用性，能够跨领域应用和解决问题。

创造力和适应性：尽管人工智能通常针对特定任务设计，但某些AI系统展现出一定程度的创造力和适应性。

机器学习：现代人工智能在很大程度上依赖于机器学习算法，特别学习，这些算法使得AI能够从数据中学习并做出预测或决策。

认知模型：人工智能研究还包括对人类认知过程的建模，以更好地理解智能行为和设计智能系统。

伦理和安全性：随着AI技术的发展，其伦理和安全性问题也越来越受到重视，包括..AI系统的公正性、透明度和可控性。

人工智能是一个快速发展的领域，其定义和范围随着技术进步而不断扩展。