Termin ten zmieniał znaczenie przez siedemdziesiąt lat. Pierwsi badacze dążyli do odtworzenia ludzkiego rozumowania za pomocą symbolicznych reguł. Dziś termin ten obejmuje systemy, które uczą się na podstawie danych, generują tekst, rozpoznają obrazy i grają w gry na poziomie nadludzkim. Wspólnym mianownikiem są maszyny wykonujące zadania, które kiedyś wymagały ludzkiej inteligencji.

Nie wszystkie AI wyglądają tak samo. Silnik szachowy przeszukuje drzewa gry. Model języka przewiduje kolejny token. System rekomendacji klasyfikuje elementy według przewidywanej trafności. Każdy z nich wykorzystuje inne metody, ale wszystkie mieszczą się w tym samym szerokim zbiorze.

Główne kategorie

• Wąska sztuczna inteligencja, zaprojektowana do konkretnego zadania
• Ogólna sztuczna inteligencja, hipotetyczna i jeszcze nieosiągalna
• Symboliczna sztuczna inteligencja, oparta na regułach i interpretowalna
• Sztuczna inteligencja oparta na koneksjonizmie, oparta na sieciach neuronowych

W tej dziedzinie na przemian panował optymizm i rozczarowanie. Finansowanie gwałtownie rośnie w okresach przełomów i spada, gdy obietnice pozostają niespełnione. Obecna fala, napędzana głębokim uczeniem i ogromnymi mocami obliczeniowymi, trwa dłużej niż większość, ale schemat rozdmuchanych oczekiwań jest nam dobrze znany.