人工智能在当今的背景中，被定义为通过计算机技术和算法，使计算机具备模仿人类智能的能力。这一定义强调了AI的核心目标——模拟人类的智能行为，包括学习、推理、适应性和创造性等智能特征。人工智能的研究旨在使机器能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作，如语音识别、图像识别，甚至象棋、围棋等。

人工智能作为一门前沿科学领域，其基础定义可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始探索如何让机器模拟人类的智能行为。AI的发展受到了计算机科学、数学、统计学等多个领域的影响，这些领域为AI提供了必要的理论基础和技术支持。

人工智能的基础定义不仅包括机器的智能模仿，还涉及到通用人工智能、人机协作和伦理与安全等多个方面。通用人工智能旨在使机器具备与人类相似的智能水平，而人机协作则强调实现人类与机器的高效协作。同时，伦理与安全问题也日益凸显，确保AI技术的健康发展成为研究的重要方向。

人工智能的研究领域广泛，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。这些领域的研究不仅推动了AI技术的进步，也为实际应用提供了丰富的案例和解决方案。例如，在零售行业中，AI客服系统的引入有效提升了客户服务质量；在交通管理领域，AI技术的应用显著提升了交通效率，缓解了拥堵问题。

人工智能的基础知识涵盖了计算机科学、数学、统计学等多个领域。计算机科学提供了编程语言、算法和数据结构等基础工具，而数学中的线性代数、概率论和统计学则在AI中扮演着重要角色。这些基础知识为AI的发展提供了坚实的理论支撑。

综上所述，人工智能在当今的背景中，其基础定义不仅强调了机器智能的模仿，还涉及到了技术的应用、多领域的基础知识以及未来的发展方向。因为技术的不断进步，人工智能将在未来发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多的便利和挑战。