人工知能（じんこうちのう，英：Artificial Intelligence, AI）とは、コンピュータに人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術をさす。
「人工知能」という名前は1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。現在では、記号処理を用いた知能の記述を主体とする情報処理や研究でのアプローチという意味あいでも使われている。日常語としての「人工知能」という呼び名は非常に曖昧なものになっており、ちょっと気の利いた家庭用電気機械器具の制御システムやゲームソフトの思考ルーチンなどがこう呼ばれることもある。
プログラミング言語LISPによる「Eliza」というカウンセラーを模倣したプログラムがしばしば引き合いに出されるが、計算機に人間の専門家の役割をさせようという「エキスパートシステム」と呼ばれる研究・情報処理システムの実現は、人間が暗黙に持つ常識の記述が問題となり、実用への利用が困難視されている現状がある。
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人工的な知能の実現へのアプローチとしては、「ファジィ理論 (fuzzy theory)」や「ニューラルネットワーク」などのようなアプローチも知られているが、人工知能との差は記述の記号的明示性にあると言えよう。近年では「サポートベクターマシン (SVM)」が注目を集めた。また、自らの経験を元に学習を行う強化学習という手法もある。
日本には人工知能学会があり、オンラインでジャーナルも読める。
AIはふたつの学派に大別される。ひとつは従来からのAIであり、もうひとつは計算知能（Computational Intelligence、CI）である。
従来からのAIは、現在では機械学習と呼ばれている手法を使い、フォーマリズムと統計分析を特徴としている。これは、記号的AI、論理的AI、正統派AI、古き良きAI（Good Old Fashioned Artificial Intelligence、GOFAI）などと呼ばれる。その手法としては、以下のようなものがある。
エキスパートシステム：推論機能を適用することで結論を得る。エキスパートシステムは大量の既知情報を処理し、それらに基づいた結論を提供することができる。Microsoft Office に登場するペーパークリップの Clippy はひとつの例である。ユーザが文字列を打ち込むと、Clippy はそこに一定の特徴を認識し、それに沿った提案をする。
事例ベース推論（CBR）：その事例に類似した過去の事例をベースにし、部分修正を加え試行を行い、その結果とその事例を事例ベースに記憶する。
ベイジアン・ネットワーク
ふるまいに基づくAI：AIシステムを一から構築していく手法
計算知能は開発や学習を繰り返すことを基本としている（例えば、パラメータ調整、コネクショニズムのシステム）。学習は経験に基づく手法であり、非記号的AI、美しくない(scruffy)AI、ソフトコンピューティングと関係している。その手法としては、以下のものがある。
ニューラルネットワーク：非常に強力なパターン認識力を持つシステム。
ファジィ制御：不確かな状況での推論手法であり、最近の制御システムでは広く採用されている。
進化的計算：生物学からインスパイアされた手法であり、ある問題の最適解を進化や突然変異の概念を適用して求める。この手法は遺伝的アルゴリズムと群知能に分類される。
これらを統合した知的システムを作る試みもなされている。ACT-Rでは、エキスパートの推論ルールを、統計的学習を元にニューラルネットワークや生成規則を通して生成する。