人工知能（AI – Artifical Intelligence）とは、人間のように「考える」ことを目指した機械です。
コンピュータを使って、人間の脳の働きを再現することを目的として、研究が進められてきました。
人間の脳のモデルは、千数百億個あると言われるニューロンという神経細胞と、それらをつなぐ経路である軸索、および接合部分であるシナプスで著されます。ニューロンの間を軸索を通じて電気信号が流れることにより、情報が伝達されるのです。
人間が「学習」を行うと、脳のシナプスは、電気信号の伝わり易さを変化させます。シナプスが、その結合度を変化させられる可塑性を持つことによって、人間は学習することで能力を向上させることができるわけです。
ではこの構造をどのようにコンピュータで再現するかというと、パーセプトロンという概念で説明されます。
パーセプトロンは1950年代に、ローゼンブラッドという心理学者により提唱されました。ニューロンを模したノードを、電気信号が伝わっていくというモデルです。入力信号に与えられた重みによって、次のノードの反応が決まります。これを多数のノードで行い、あるインプットに対して、何らかのアウトプットが得られます。
前のノードから信号を受け取ったノードは、発火（firing）することで次のノードに信号を伝えます。発火の強さによって、次に伝えられる信号の強さが決まります。ひょっとするとまったく発火しないかもしれません。前のノードから伝えられた信号の強さ、そして発火の有無ないし強さを定める閾値（threshold）の決定により、パーセプトロンの出力は変化します。
パーセプトロンを多層化したものをニューラルネットワークと呼ぶことがあります（*）。この「出力」を、人間の感覚に合うものになるように調整していく仕組みが、現在の人工知能であると言えます。
人工知能の開発とは、出力結果が上手い具合になるよう、個々の信号の強さを自動的に調整していくというものになるのです。