Le sens de ce terme a évolué au cours des soixante-dix dernières années. Les premiers chercheurs visaient à reproduire le raisonnement humain à l'aide de règles symboliques. Aujourd'hui, il désigne des systèmes qui apprennent à partir de données, génèrent du texte, reconnaissent des images et jouent à des jeux avec une aisance surhumaine. Leur point commun : des machines qui accomplissent des tâches qui exigeaient autrefois l'intelligence humaine.

L'intelligence artificielle ne se ressemble pas toujours. Un moteur d'échecs explore les arbres de jeu. Un modèle de langage prédit le prochain jeton. Un système de recommandation classe les articles selon leur pertinence estimée. Chacun utilise des méthodes différentes, mais tous relèvent de la même catégorie générale.

Catégories principales

• IA spécialisée, conçue pour une tâche spécifique
• L'intelligence artificielle générale, hypothétique et non encore réalisée.
• IA symbolique, basée sur des règles et interprétable
• IA connexionniste, construite sur des réseaux neuronaux

Le domaine a connu des phases d'optimisme et de déception. Les financements explosent lors des percées et s'effondrent lorsque les promesses ne sont pas tenues. La vague actuelle, alimentée par l'apprentissage profond et la puissance de calcul massive, a duré plus longtemps que la plupart, mais le schéma des attentes démesurées est bien connu.