पिछले सत्तर वर्षों में इस शब्द का अर्थ बदलता रहा है। शुरुआती शोधकर्ताओं का लक्ष्य प्रतीकात्मक नियमों के माध्यम से मानवीय तर्क क्षमता को दोहराना था। आज यह शब्द उन प्रणालियों को शामिल करता है जो डेटा से सीखती हैं, पाठ उत्पन्न करती हैं, छवियों को पहचानती हैं और अलौकिक स्तर पर खेल खेलती हैं। इनमें एक समान बात यह है कि मशीनें ऐसे कार्य कर रही हैं जिनके लिए कभी मानवीय बुद्धि की आवश्यकता होती थी।

सभी कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक जैसी नहीं होती। शतरंज इंजन गेम ट्री की खोज करता है। भाषा मॉडल अगले टोकन का अनुमान लगाता है। अनुशंसा प्रणाली अनुमानित प्रासंगिकता के आधार पर वस्तुओं को रैंक करती है। प्रत्येक अलग-अलग विधियों का उपयोग करता है, फिर भी सभी एक ही व्यापक श्रेणी के अंतर्गत आते हैं।

मुख्य कैटेगरी

• विशिष्ट कार्य के लिए डिज़ाइन की गई नैरो एआई
• सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता, काल्पनिक और अभी तक हासिल नहीं की गई
• प्रतीकात्मक एआई, नियम-आधारित और व्याख्या योग्य
• न्यूरल नेटवर्क पर आधारित कनेक्शनिस्ट एआई

इस क्षेत्र में आशावाद और निराशा दोनों के दौर आते रहे हैं। महत्वपूर्ण आविष्कारों के दौरान फंडिंग में उछाल आता है और वादे पूरे न होने पर यह ठप हो जाती है। डीप लर्निंग और विशाल कंप्यूटिंग शक्ति से संचालित वर्तमान लहर, पहले की तुलना में अधिक समय तक चली है, लेकिन बढ़ी हुई उम्मीदों का यह पैटर्न जाना-पहचाना है।