Значение этого термина менялось на протяжении семидесяти лет. Первые исследователи стремились воспроизвести человеческое мышление с помощью символических правил. Сегодня это обозначение охватывает системы, которые учатся на основе данных, генерируют текст, распознают изображения и играют в игры на сверхчеловеческом уровне. Общим звеном является то, что машины выполняют задачи, которые когда-то требовали человеческого интеллекта.

Не все системы искусственного интеллекта выглядят одинаково. Шахматный движок просматривает игровые деревья. Языковая модель предсказывает следующий токен. Система рекомендаций ранжирует товары по прогнозируемой релевантности. Каждая из них использует разные методы, но все они подпадают под одну и ту же широкую категорию.

Основные категории

• Узкоспециализированный ИИ, разработанный для решения конкретной задачи.
• Универсальный искусственный интеллект: гипотетический и еще не реализованный.
• Символический ИИ, основанный на правилах и поддающийся интерпретации
• Коннекционистский ИИ, построенный на основе нейронных сетей.

В этой области наблюдаются периоды оптимизма и разочарования. Финансирование резко возрастает во время прорывов и падает, когда обещания не выполняются. Нынешняя волна, подпитываемая глубоким обучением и огромными вычислительными мощностями, длится дольше большинства других, но закономерность завышенных ожиданий хорошо знакома.