現今，人們對人工智能的興趣大增。人工智能正在被加快應用於生產、生活和社會的各個領域，它使我們能夠對此前看不見且無法衡量的場景進行評估。人工智能已經深刻而廣泛地改變了人們的生活。從智能手機、圖像識別到機器視覺，從嵌入式軟件到智能控制，從大數據採集到分析理解等，其中都滲透著對人工智能的創新應用。許多過去被視為只有依靠人的智力才能勝任的複雜工作，也開始出現被機器完美替代的可能性。今天，我們要選擇的已經不是要不要接受人工智能了，而是要選擇是否以科學理性的方式應用人工智能，造福人類，共同應對人工智能應用可能帶來的法律、倫理、公共安全和國家安全等新的挑戰。
人工智能是一個廣泛的研究領域，約翰·麥卡錫（John McCarthy）和馬文·明斯基（Marvin Minsky）在1956年的達特茅斯會議上正式提出這一概念。它涵蓋了可以使機器具備推理、學習和行為智力的多種技術。其中一些技術以建造系統時具有代表性的知識和規則集為基礎；有一些技術則使用「試探法」，即通過合理推測從大量可能的選項中選出最合理的選項；還有一些技術先做出核心假設，然後考慮新的信息，從而一邊工作一邊「學習」。
人工智能是一個關於智能的跨學科領域。其中，機器學習是人工智能的一門重要的子學科。機器學習即從數據中學習的算法，這種學習可以分為多種類別，如「監督式學習」和「無監督式學習」等。
人工智能有著人類難以比肩的優勢。一是人工智能可以完全脫離載體。在基礎層面，人工智能無須考慮保護載體；在更高層面，人工智能還可以同時在多個地點複製或展示智能。我們人類無法瞭解在同一時間出現在11個地點是怎樣一種感受，但人工智能可以。二是人工智能具有快速迭代改進的能力。數千年來，人類一直在追求這一能力。我們尊敬學者、老師和指導者，因為他們能夠以多種方式幫助我們學習和提高自我，培養我們使用智力的能力。提高智力對我們來說是一種緩慢的、間接的過程。我們無論是通過對行為、知識的直接感知還是通過輸入學習，都無法簡單地將他人的智能複製給自己。人工智能卻不局限於這種自我改進形式，它可以複製出100萬個自己，進而操控它們、測試結果、摒棄不良的更改。這是對智能實施的非常直接而快速的操控，而且它不會對本體造成任何影響。如果人類一直局限於我們的生物智能，就不可能實現如此直接而快速的自我改進。
從20世紀中葉至今，人工智能雖然快速發展，但仍處於單台或局域成組機器處理簡單任務的弱人工智能階段。依靠全球網絡、大數據和雲計算能力，終端雲端協同實現強人工智能的計劃，也就是使人工智能具有人類思考方式和處理多樣複雜任務能力的計劃，還處於發展初期。近年來，人工智能技術呈現出加速發展的態勢，其發展水平達到了前所未有的高度。從打敗國際象棋大師的「深藍」，到現今打敗圍棋高手李世石的谷歌AlphaGo以及處於加快成熟階段的無人機與無人駕駛汽車，從依靠海量計算能力的「強計算」弱智能，到依靠深度學習大數據、雲計算的網絡協同強智能，人工智能技術和發展模式正在發生深刻而本質性的轉變。我國從20世紀70年代末開始啟動人工智能研究，並於1986年將智能計算機系統、智能機器人和智能信息處理等重大項目列入國家高技術研究發展計劃。進入21世紀後，國家更加重視人工智能的發展，不斷加大對相關技術研究和應用發展的支持力度，我們的計算機視覺、語音識別和自然語言處理等人工智能技術快速發展，已進入國際先進行列。
《中國製造2025》提出以加快新一代信息技術與製造業的深度融合為主線，以推進智能製造為主攻方向，通過智能技術創新和智能製造的應用發展，適應個性化、定制式設計製造服務，促進中國製造向全球製造產業鏈、價值鏈的中高端拓展，實現由大轉強。人工智能是實現智能製造的基礎核心技術和能力。為緊跟國際人工智能的發展趨勢，向國內讀者展現人工智能的最新發展動態，國家製造強國建設戰略咨詢委員會組織有關專家翻譯了這本書。
人類社會已經進入知識網絡時代，在全球多樣化、個性化、定制式市場需求的推動下，在萬物互聯、大數據、雲計算等信息、物理與計算環境的支持下，人工智能技術與製造服務深度融合、創新發展，產業化應用速度將更加快捷迅猛。我們將繼續發揮自身的專業優勢，通過組織翻譯國外相關優秀著作，努力為社會各界，特別是製造業領域，提供更多有關人工智能、智能製造等話題的前沿研究成果和創新發展動態。
國家製造強國建設戰略咨詢委員會