《表1 人工智能的研究与实践层次 (周志华, 2018) *》

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《人工智能教育应用的应然分析:教学自动化的必然与可能》

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*据周志华（2018）概括而成，最末一行“支撑学科”为本文作者添加。

首先，对于人工智能的误解源于研究问题的复杂多样性。人工智能研究包含许多子领域，从通用领域（如学习和感知）到专门领域（如下棋、数学定理证明、语言翻译、自动驾驶和疾病诊断）。Stuart J.Russell等（2013，pp.3-4）将人工智能的定义分为四类，分别是以数学和工程方法建造“像人一样思考”、“像人一样行动”、能够“合理地思考”以及能够“合理地行动”的智能体（agent）。即人工智能专家希望对智能做出建构性阐释，也就是通过制作智能机器来理解智能的机制。与此相对却又相辅相成的是脑科学、认知神经科学研究者，他们通过分析性方法探索人类智能（松尾丰，2016，p.26）。周志华（2018）对人工智能研究与实践层次的划分（表1）反映了本领域的综合性与复杂多样性，凸显了其工程与数学本质。