在新一轮科技革命和产业变革加速演进的时代背景下，人工智能正以前所未有的深度和广度影响与融入人类社会的发展进程。从智能手机、推荐系统到自动驾驶、智慧医疗，从工业制造、现代农业到教育治理、公共服务等，人工智能已经深刻重塑了经济形态、社会结构和人类生活方式，正在成为推动社会进步的关键力量。面对人工智能带来的社会变革，理解人工智能的基本原理、技术逻辑、应用生态及其对社会的影响，已成为新时代大学生必须具备的重要素养之一。人工智能已经成为大学通识教育体系中的重要组成部分，帮助学生建立对智能时代的整体认知，形成理性、审慎且富有责任感的技术观。本教材正是在这样的时代背景和教育需求下编写而成的。
本教材可以作为面向全校学生开设的人工智能通识课教材使用，其目标是引导学生在整体层面认识、理解和思考人工智能。课程立足“知其然、知其所以然、知其可为与不可为”的认知路径，帮助学生回答三个核心问题：人工智能是什么、人工智能能做什么、人工智能应该如何被合理使用。在教材编写的过程中，力求在科学性、通识性与时代性之间取得平衡，既避免过度技术化，又坚持必要的理论深度；既关注应用实践，又重视价值引导和伦理反思。总的来说，本教材具有如下特点。
一是面向通识教育，突出整体认知。“通识”是本教材的基本定位，强调人工智能的整体框架和核心思想，不涉及具体算法的推导与实现。内容组织遵循从历史到现实、从原理到应用、从技术到社会的主线，帮助学生构建对人工智能的系统性认识。通过对人工智能发展历程、基本概念、典型方法和关键技术的介绍，使学生理解人工智能是建立在数学、计算机科学、认知科学等多学科基础之上的技术体系。
二是紧跟技术发展，体现时代特征。人工智能技术更新迅速，特别是以深度学习和大模型为代表的新一代人工智能，正不断在各行各业中拓展智能系统的能力边界。本教材在内容选择上注重反映人工智能的最新进展，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉以及生成式人工智能等方向，结合现实场景阐述其基本思想和应用价值，使学生能够理解当下人工智能技术的主流应用及其未来的发展趋势。
三是强化应用导向，贴近真实场景。人工智能的价值最终体现在应用之中。本教材通过大量贴近学生的学习、生活和专业背景的案例，展示人工智能在教育、交通、制造、农业及公共治理等领域的典型应用，引导学生从使用者的角度理解人工智能技术的作用方式和影响。其中使用的案例注重问题导向和情境化表达，帮助学生将抽象概念与现实问题联系起来。四是重视伦理反思，强化责任意识。人工智能在带来便利和效率提升的同时，也引发了隐私泄露、算法偏见、就业结构变化、技术依赖等一系列社会问题。作为通识课程教材，本教材将人工智能伦理与治理作为重要内容之一，系统讨论人工智能可能带来的风险与挑战，引导学生树立以人为本、科技向善的价值观，理解技术发展必须与法律规范、社会伦理和社会责任相协调。
本教材按照“认知、原理、能力、反思、融合及未来”的思路组织章节内容。全书共分为 7 章，第 1 章介绍人工智能的基本概念、发展历史等，回答什么是人工智能，人工智能从哪里来的问题；第 2 章介绍人工智能的技术底座，即数据、算法和算力，回答人工智能靠什么运转的问题；第 3 章介绍人工智能的方法体系，回答人工智能是如何学习和决策的问题；第 4 章介绍大模型作为新一代的人工智能，如何让智能成为一种可以被规模化、通用化和社会化部署的能力，回答大模型为什么能够改变一切的问题；第 5 章从社会、伦理和治理视角出发，探讨人工智能对人类社会的深远影响，引导学生进行理性思考和价值判断，回答人工智能应该如何被使用的问题；第 6 章围绕人工智能的典型应用领域，结合具体案例分析人工智能在现实世界中的应用模式与价值创造过程，回答人工智能如何赋能产业的问题；第 7 章介绍作为新一代大学生，面向未来的世界应该具备的人工智能素养及学习路径，回答大学生应该如何与人工智能共处的问题。
本教材由桂林航天工业学院的魏星、魏士伟担任主编，负责统筹规划和定稿，杨小劲、胡庆辉、张余明、郭继峰、杨华、韩涛担任副主编，参与编写的还有王国富、刘思琴、唐超尘、凌嘉宣、张亚红、柯捷、李猛猛、马莉、王玮、曾利、邓文、劳传媛、刘建华。其中第 1 章由胡庆辉、杨小劲、马莉编写，第 2 章由刘思琴、王国富、李猛猛编写，第 3 章由唐超尘、杨华、王玮编写，第 4 章由凌嘉宣、柯捷、曾利编写，第 5 章由张余明、韩涛、邓文编写，第 6 章由郭继峰、魏星、劳传媛编写，第 7 章由张亚红、魏士伟、刘建华编写。
本教材在撰写过程中得到了韩峻峰教授、孙山林教授、黄文韬教授、张立国教授、吴尽昭教授等专家、学者的悉心指导和帮助，同时，本教材出版得到了桂林航天工业学院教务处、计算机科学与工程学院，以及广西师范大学出版社集团有限公司的大力支持，在此一并表示感谢。另外，本教材也是桂航—青软大数据产业学院校企合作成果之一，在此特别感谢青软创新科技集团股份有限公司以及大数据产业学院的大力支持。由于编写时间和能力所限，本教材可能存在疏漏与不足之处，恳请各位同行及读者批评指正。
