人工智能（Artificial Intelligence，簡稱 AI）是計算機科學的一個分支，旨在創造能夠模擬人類智能的機器系統。其核心目標包括學習、推理、感知、理解和決策等能力。AI 技術通過算法和模型處理數據，實現自動化任務，推動社會各領域的創新。

人工智能的發展簡史可追溯至 20 世紀中期。1950 年代，艾倫·圖靈提出“圖靈測試”，奠定了 AI 的理論基礎。1956 年，達特茅斯會議正式確立了 AI 作為獨立學科。早期 AI 專注于符號推理和專家系統，但受限于計算能力，進展緩慢。1980 年代，機器學習興起，注重從數據中學習模式。21 世紀以來，隨著大數據、云計算和深度學習的突破，AI 在圖像識別、自然語言處理等領域取得顯著成就，如 AlphaGo 戰勝人類棋手，開啟了強 AI 的新紀元。

在人工智能基礎軟件開發方面，它涉及構建核心算法、框架和工具，以支持 AI 應用的實現。關鍵組成部分包括機器學習庫（如 TensorFlow、PyTorch），這些庫提供了預構建模型和優化算法，簡化了開發流程。數據預處理工具（如 Pandas）幫助清理和轉換數據，而深度學習框架則加速神經網絡訓練。自然語言處理（NLP）平臺和計算機視覺 SDK 等專業化軟件，進一步擴展了 AI 的功能。開發過程中，需注重算法效率、可擴展性和倫理安全，例如通過開源社區推動創新，同時應對偏見和隱私挑戰。隨著邊緣計算和自動化工具的普及，AI 基礎軟件正朝著更智能、易用的方向發展，賦能各行各業實現數字化轉型。