本片文章讲述了当前火热的人工智能和其他的学科的关联，这里的其他学科，既包含了科学的，也包含了人文的。这篇文章不是一篇关于人工智能本身的入门贴，而是为了促进AI社区和其他社区之间做一点互动。
这里特别的，本篇文章中不包含那些使用AI工具的或者为AI提供工具的学科，我们专注于研究思想方面的存在深刻互动的学科。在大多数情况下，AI和这些学科之间的交互是双向的。
还需要提到的是我们还忽略了有关AI与计算机科学之间关系的有争议的话题的讨论，比如说大多数人会同意AI和CS之间的边界是模糊和主观的，但有些人认为AI是CS的一部分，有些人认为反转是真实的，有些人认为它们只是重叠，有些人认为AI是太模糊被视为计算机“科学”，其他人认为CS是科学缺陷，如果它不重叠或包括AI。针对类似的问题，在本篇文章中不会提及。
心理学
AI本质上是心理学上的一个创造性建议，许多AI研究最终旨在提出详细的模型来解释人和动物的认知，感知和情感素质。
AI不仅仅是创造有用的人工制品，更是使这些创造出来的东西具有与人类和动物相当的能力。所以，心里研究可以帮助AI。
心理学中有情感机制，感知机制以及认知机制，即使没有意图将这些机制加入到你的人工智能系统，但还是可以提供很多建设性的意见。
与人类进行交互的人工智能系统，特别用人来形象化(屏幕图像显示)或者机器人的身体，类似这样的人工智能系统，通常需要设计成至少看起来他们也是有情绪的，即使实际上他们没有。所以研究情感如何与思想，感知和身体运动相互联系起来的心理学对人工智能的研究有很实际的作用。
更加巧妙的是，想象一下，一个人工智能系统，意味着能够与普通人沟通日常事务，系统需要能够理解人们如何对事物进行共同的推理，或者能够模拟这样的推理，所以系统需要能够理解人们的语言和其他沟通相关的事情。能够以事物为基础进行沟通，将是一个可以理解的人。因此，心理学对于人们如何正常思考日常事务的结果是有用的。更好地将心理学应用到AI中去，AI才会显得更加智能。
生理学和生物学
这些相关的学科可以帮助到AI。
来自生物体特别是生物大脑部分的研究结果能够很好地帮助到AI的计算基础设施的开发，这几举两个简单的例子，神经网络和遗传算法；还有机器人的硬件和身体控制系统。
生物和文明演进的研究已经导致了人为的进化计算，人工智能的应用范围已经从精细规模(用于一些特定认知任务的自我开发算法)发展到了大规模（大规模的AI代理商群体。由大群相对简单的生物体（例如，蚂蚁）实现的复杂计算已经导致在AI在实现算法中加入了类似形式，哪怕是小规模的认知任务或者大规模的人工智能系统中都有所应用。
AI也可以帮助那些学科：AI中的思维代理和机器人的开发，即使它没有显著意图照亮整个生物学的研究，但有些情景下上可以在生理学，进化，群体活动等方面采用思维代理或者机器人仿真模拟。人工智能往往可以帮助我们来发现一个简洁的、易于理解的生物模型。
哲学
AI与哲学有很多重叠，既有形而上学的上层思想，也有具体细节性的相关性。
AI本质上
