从某种意义上而言，人工智能并不是人类教会机器如何思考，而是机器教会人类思考究竟是什么。实现通用人工智能的关键在于人类重构世界观，重塑本体论与认识论，在于人类不断地厘清理性、情感与智能中的本质性概念。

　　哲学关切的是关于人、社会和世界的一些基础性、根本性与本质性的问题。除了存在、精神和意识这类与人类紧密相关的问题之外，“智能”也是人类的一个本质性特征。关于智能问题的探究在哲学上也由来已久。从词源上来看，西方的哲学（Philosophia）一词字面上的涵义便是“爱智慧”。亚里士多德曾说过：“智慧显然是所有知识里面最为完满的那种。智慧之人不仅知道从本原得出的结论，而且真正认识到了这些本原。所以，智慧必然是理性与真知的结合，必定是那种关于最高题材的、居于首位的知识。”

　　智能是人类所独有的吗？换言之，机器或者其他人造物会具有智能吗？莱布尼茨是比较系统地思考这一问题的哲学家。莱布尼茨洞察到思想与符号之间的关系，在《关于物与词之间联系的对话》一文中，莱布尼茨断言了“真”和意义能够通过先验地确定一些符号及关系以机械的方式计算得出。这为机械智能的实现提供了理论基础。

　　理性主义与经验主义螺旋推动人工智能快速发展

　　对机械智能的突破性和创新性研究来自图灵。图灵于1950年发表了一篇题为《计算机械与智能》的论文，该文集中讨论一个问题，即“机器能思考吗？”。图灵为了摆脱对“机器”和“思考”这些概念的日常涵义所带来的歧义以及科学归纳的误用，引入一个“模仿游戏（imitationgame）”的概念，在图灵提出“模仿游戏”之后，人工智能的光芒第一次投射到人类历史中。

　　自此之后，学术界对机械智能的问题开展了不断地讨论。1956年夏季，明斯基、麦卡锡、罗切斯特和申农等在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。自此，轰轰烈烈的人工智能发展浪潮正式拉开了序幕。

　　从1956年至今的60余年间，人工智能的发展大致经历了三次浪潮。第一次浪潮始于1956年，在这个过程中，涌现了大量的专家，发明了Prolog语言，同时定理证明方法得到快速发展；第二次浪潮始于1976年左右，这段时间，神经元网络的理论和方法得到充分的发展和推广；第三次浪潮始于2007年左右，深度学习理论和算法以及大数据方法是其典型代表。

　　在人工智能波澜壮阔的海浪下，潜藏地是理性主义和经验主义的激烈交锋，是人工智能三大流派（符号学派、联结学派、行为学派）的创生、汇聚与融合。

　　符号学派认为，智能以符号知识为基础，可以通过逻辑推理进行问题求解而实现。符号学派早期又分为心理学派和计算机软件学派。心理学派强调“符号”对于智能实现的意义是本质和整体的，将智能看作一套标准的物理符号系统，试图通过这种系统来反映智能主体内部的信息处理机制。计算机软件学派则认为智能是各种智能体或智能主体在世界中实现目标的一种能力的可计算部分，包括人类、多数动物和一些机器在内的智能体，展现出不同类型和程度的智能。人工智能是一种旨在运用智能计算机程序理解人类智能、进而创造智能机器的科学和工程。随着知识工程、专家系统和知识的框架理论的提出，新的符号主义进路认为智能是一种知识（或常识）的表征，智能是可以通过构造知识表征的框架形式来实现的。