这个术语的含义在过去七十年里发生了变化。早期的研究者旨在用符号规则来复制人类的推理能力。如今，这个标签涵盖了能够从数据中学习、生成文本、识别图像以及以超人水平玩游戏的系统。它们的共同点在于，机器能够执行过去需要人类智能才能完成的任务。

并非所有人工智能都千篇一律。国际象棋引擎搜索棋局树；语言模型预测下一个词元；推荐系统根据预测的相关性对项目进行排序。它们各自采用不同的方法，但都属于同一个大范畴。

主要类别

• 狭义人工智能，专为特定任务而设计
• 通用人工智能，目前仍处于假设阶段，尚未实现。
• 符号人工智能，基于规则且可解释
• 连接主义人工智能，建立在神经网络之上

该领域经历了乐观与失望的周期性波动。突破性进展带来资金激增，而承诺落空则导致资金锐减。当前这波由深度学习和海量计算驱动的浪潮持续时间比以往任何一波都长，但预期膨胀的模式却似曾相识。