四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”
1840年，德国数学家麦比乌斯发现，在任何一张平面或球面地图上，所有国家和地区只要用四种颜色就能标记清楚，彼此分开。一百多年来，地图就是这样绘制的，不需要五种颜色，三种颜色又肯定不够用，这是为什么呢，理论上没有回答。1878年伦敦国际数学会议上，英国数学家凯来把这个问题叫做四色猜想。很多著名数学家和无数业余爱好者，都对此问题解决感兴趣，花费了巨大精力和时间，但一直没能证明这个猜想的正确性。1976年9月，美国伊利诺伊大学青年数学家阿佩尔和黑肯，用计算机证明了这个问题，使四色猜想变成四色定理。从某种意义上说，电脑的智能超过了几代数学家。
利用计算机代替人来翻译，是考察机器智能的重要方面。耶鲁大学曾研制出一个计算机程序，取名为“老古董”，它可以阅读英语、西班牙语和汉语新闻稿，并能很正确地用一句话写出合乎逻辑、语法的摘要。1978年，用这个程序编写关于人类学家玛格利特·米德逝世的新闻稿，全稿共600字，结果摘要为：“人类学家玛格利特·米德（76岁）因患癌症去世。”完全通顺、合理。这个程序还能进行概念的联系，当提到火这个词时，就能联系到燃烧、火灾、烧死人、消防队等有关的词。有一篇关于提供膳食寄宿处失火的400字新闻稿，计算机利用老古董程序编的摘要为“弗明顿一座供膳食的寄宿处失火，死亡25人，烧伤7人，房屋烧毁”。用这个程序编写新闻稿摘要，数年只出现两次错误，比人用自己的头脑工作效果还要好。
人工智能在逻辑推理和条件选择和判断上也显示了自己的水平。美国耶鲁大学编制的塞勒斯程序，专门用于分析有关美国前国务卿塞勒斯·万斯的新闻报导。其中有人查询万斯夫人是否与当时苏联领导人勃列日涅夫的夫人会过面。这是个程序判断，这个问题的答案可能存在于万斯和勃列日涅夫同时在场的外交活动中，因为这种场合他们双方的夫人在场的可能性最大。又因为发现万斯和勃列日涅夫由他们的夫人陪同出席过一次招待会，由此推断出她们会过面，因为在外交活动招待会上肯定要介绍这两位夫人，在这种场合她们彼此会见、交谈是必然的。
人工智能与人的智能谁更强一些？人工智能是否会超过人的智能？这是自机器人发展和计算机出现后的老问题。到目前，科学家和哲学家都没有得出结论，答案只能在实践中寻找。
1969年的一天，美国斯坦福大学实验室中正在进行一个著名的实验：科学家们正注视着一个机器人，它的名字叫赛克，它装配着一部电脑，并带有视觉功能的装置。赛克正在做猴子摘香蕉的著名智力实验，它必须爬到屋子中间的平台上，把那里的一只箱子推下来。实验开始时，赛克走向平台，绕着平台转了足足20分钟，还是没有办法爬上平台。于是，他停下来。环顾四周，忽然发现屋角有一块斜面板，便沉思了片刻，走到房角，把斜面板推到平台旁边，安放好，然后由斜面板爬上平台，终于把箱子推到地板上来，实验成功了，前后一共花了半个小时。
世界上的很多活动和大部分工作，多数是非数学性的，只有很小一部分是以数学公式为核心的。生物学、地质学、医学、法律、企业管理等领域中，思考问题主要是靠推论，而不是靠计算。从20世纪60年代起到80年代，人工智能的研究，也朝着全面模拟人的智能行为目标前进，对求解、博弈、证明、翻译、视觉等进行广泛探索，建立了许多以前只有人的大脑才能完成的智能系统。将有关专家的知识、经验总结出来，形成规律和法则，并把它们以适当的形式存入计算机，建立起知识库；然后用适合的控制，按输入的原始数据进行合理的推理、演绎，做出判断和决策，并能根据用户的要求显示如何做出判断决策的过程；这就相当于以专家的知识为基础，在专家水平上工作，这样的计算机系统就叫专家系统。
目前在国际上比较著名的专家系统有化学、医学、地质等方面的程序，还有其他许多广泛应用的专家系统。
1969年，美国斯坦福大学的费根鲍姆等研制成功一个化学专家系统。它可以用来确定有机化合物的分子结构式，而该系统输入的原始数据是有机物的分子式和质谱图。在这个系统内部，根据化学家的知识和质谱仪的知识，构成两个新的系统，甚至超过了年轻博士的能力，在大学和工业化学实验室广泛使用。
1977年斯坦福大学又设计了一个医疗诊断专家系统。这个系统集中了很多高水平医生和科学家的知识和经验，在不知道原始病情的条件下，用抗生素来治疗血液细菌感染患者。输入系统的原始数据是患者的症状、病史和化验结果，系统内部应用了400多条规则，组成有关血液细菌感染的知识库。
这个专家系统可以用简单英语直接和查询的内科医生对话、回答问题，也可吸收新的医疗知识，这个专家系统诊断和治疗达到专家水平，而明显超过非专家的内科医生。这个系统在美国旧金山太平洋医学中心的日常诊治中经常使用。
与此同时，斯坦福国际系统研究所研制一个勘探矿藏的专家系统，名字叫勘探者。这个系统由20名地质学家提供的有关硫化物、银锌矿、硫化镍矿的模型及专门知识，350个语义网络，200多条规则，200种矿石类别，250种矿物和500种矿物岩石的同义词。可自动成图绘出探矿钻孔地点，其对矿床的预报达到地质专家的水平。
1983年8月，美国华盛顿召开全美人工智能会议，在会议期间，美国通用动力公司展出一个万能修理机专家系统。它含有500多条修理机车的规则，具有一个高级工程师的专门知识和权威水平，能解决铁道工业中的各种修理作业。1984年，美国研制的两个机器人，同欢乐的人群一起载歌载舞，动作节奏与乐曲配合恰到好处，十分引人入胜，这说明人工智能的水平相当高。
与机器人和人工智能发展相伴随，关于机器人和人工智能的争论一直没有停止。1983年9月，美国人工智能专家费根鲍姆出版了《第五代计算机：人工智能和日本计算机对世界的挑战》，对人工智能的争论发表了系统评论。费根鲍姆指出，反对人工智能的论点基本分为四类；一是攻击人工智能是江湖骗子，认为机器从来不思考；二是机器不会有独创性和自主性，因此机器不能达到人的创造性思维；三是目前还没有机器思维的先例；四是如果机器真的能思维，人工智能达到或超过人类自身的智能，机器人统治真人怎么办？
然而，人类总是不断前进的，人工智能的研究也是不断发展的，科学不会停止，不久的将来一定会出现高水平的人工智能机器人，使人类社会发生新的巨大变革。
前面我们介绍了几家世界顶尖级的芯片制造商生产的芯片，在这里我再向读者介绍一下这几家大芯片制造公司的状况。
Intel公司简介
Intel公司是世界上最大的CPU生产厂家，也是FLASH、嵌入式CPU和以太网接口芯片的主要供应商。它成立于1968年，具有35年产品创新和市场领导的历史。1971年，英特尔推出了全球第一个微处理器。这一举措不仅改变了公司的未来，而且对整个工业生产产生了深远的影响。微处理器所带来的计算机和互联网革命，改变了这个世界。
2002年2月，英特尔被美国《财富》周刊评选为全球十大“最受推崇的公司”之一，名列第九。2002年接近尾声，美国《财富》杂志根据各公司在2002年度业务的表现、员工水平、管理质量、公司投资价值等六大准则排出了“2002年度最佳公司”。在这一排行榜上，英特尔公司荣登全球榜首。同时，在“2002全球最佳雇主”排行榜上，英特尔公司名列第28位。
2003年5月，《哈佛商业周刊·中文版》公布“2002年度中国最佳雇主”名单，英特尔（中国）有限公司名列第八。这是由全球著名人力资源公司——海威特全球人力公司资源（Hewitt HR Global Consulting Firm）和《哈佛商业周刊·中文版》通过一项联合举办的企业内部员工调查结果评选出来的。2002年，英特尔公司的收入为268亿美元，净收入为31亿美元。2003年7月18日，英特尔公司成立35周年。英特尔公司首席执行官贝瑞特博士回顾说：“35年来，我们不懈地追求优秀与完美，这为我们能够不断推出创新理念并保持创新能力奠定了坚实的基础，也使得英特尔能在全球竞争最为激烈的行业中始终处于领先地位。我们的努力让世界发生了翻天覆地的变化，我们还将继续改变世界的未来，这也正是我们今天值得庆祝的。”
英特尔为全球日益发展的计算机工业提供建筑模块，包括微处理器、芯片组、板卡、系统及软件等。这些产品为标准计算机架构的组成部分。业界利用这些产品为最终用户设计制造出先进的计算机。今天，互联网的日益发展不仅正在改变商业运作的模式，而且也改变着人们的工作、生活、娱乐方式，成为全球经济发展的重要推动力。作为全球信息产业的领导公司之一，英特尔公司致力于在客户机、服务器、网络通讯、互联网解决方案和互联网服务方面为日益兴起的全球互联网经济提供建筑模块。
